CARVE: Monthly Atmospheric CO2 Concentrations (2009-2013) and Modeled Fluxes, Alaska
阿拉斯加2009 年至 2013 年期间卫星和航空观测的大气二氧化碳浓度月平均值,以及 1990 年至 2200 年期间模拟的现在和未来月浓度以及陆地-大气二氧化碳通量
该数据集报告了 2009 年至 2013 年期间卫星和航空观测的大气二氧化碳浓度月平均值,以及 1990 年至 2200 年期间模拟的现在和未来月浓度以及陆地-大气二氧化碳通量。 大气中二氧化碳浓度的测量数据来自北极水库碳脆弱性实验(CARVE)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)北极海岸警卫队(ACG)的飞行、温室气体观测卫星(GOSAT)以及 NOAA/ESRL 在阿拉斯加扑克平地(PFA)的垂直剖面测量。 使用 GEOS-Chem 全球示踪模型和共同体土地模型 4.5 版,针对多种区域通量和永久冻土融化情景,模拟了当前和未来每月的二氧化碳浓度和通量。
CARVE(Carbon in Arctic Reservoirs Vulnerability Experiment)是一个研究项目,旨在研究北极地区的碳循环和气候变化对全球碳循环的影响。CARVE项目通过测量大气中的CO2浓度和模拟碳通量,识别并量化北极地区的碳储存和释放过程。
CARVE数据集提供了从2009年到2013年期间,阿拉斯加地区每月的大气CO2浓度测量值和模拟的碳通量。这些测量值和模拟结果是通过空中和地面观测设备获取的。
该数据集对研究人员和决策者来说具有重要意义,因为它们提供了北极地区碳循环和气候变化过程的详细信息。这些数据可以用于了解碳储存和释放的动态变化,以及对全球气候变化的响应。
CARVE数据集还可以用于验证和改进碳循环模型,提高对北极地区和全球碳循环的预测能力。此外,这些数据还可以用于评估和预测北极地区的气候变化对碳循环的潜在影响,并为制定气候政策和管理北极地区碳储存提供依据。
总之,CARVE数据集为研究人员提供了研究北极地区碳循环和气候变化的重要信息,促进了对全球碳循环的理解和预测能力的提高。
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
import pandas as pd
import leafmap
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="Alaskan_CO2_Flux_1325",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, 50.9, -129.3, 71.4),
temporal=("1990-01-01", "2013-08-08"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
Parazoo, N.C., R. Commane, S.C. Wofsy, C.D. Koven, C. Sweeney, D.M. Lawrence, J.O.W. Lindaas, R.Y-W. Chang, and C.E. Miller. 2017. CARVE: Monthly Atmospheric CO2 Concentrations (2009-2013) and Modeled Fluxes, Alaska. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. CARVE: Monthly Atmospheric CO2 Concentrations (2009-2013) and Modeled Fluxes, Alaska, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1325