本文主要是介绍NASA:北极辐射-冰桥海冰实验（ARISE）2014年原地云数据产品，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
ARISE_Cloud_AircraftInSitu_C130_Data
简介
ARISE_Cloud_AircraftInSitu_C130_Data_1是北极辐射-冰桥海冰实验（ARISE）2014年原地云数据产品。该产品是位于华盛顿的美国宇航局科学任务局地球科学部辐射科学、冰冻层科学和机载科学计划共同努力的成果。数据是通过两个云探测器，即云液滴探测器（CDP）和 WCM-200 多元素水含量系统收集的。数据收集工作已经完成。ARISE是NASA首次在北极地区开展的机载活动，旨在同时测量冰、云以及传入和传出辐射的水平，这些因素的平衡决定了气候变暖的程度。过去几十年来，全球气温上升导致北极夏季海冰减少。通常情况下，北极海冰会反射来自地球的阳光。然而，海冰的减少意味着有更多的开放水域吸收太阳热量，从而加剧了该地区的气候变暖。更多的开放水域也会导致更多的水汽释放到大气中。这些额外的水汽可能会影响云的形成以及从地球表面到太空的热量交换。ARISE在夏季冰雪消融高峰期（2014年8月28日至2014年10月1日）进行，旨在研究和收集有关海冰变薄的数据，测量北极的云层和大气属性，并解决有关海冰消退与北极气候之间关系的问题。活动期间，NASA 的 C-130 飞机上的仪器对光谱和宽带辐射通量剖面进行了测量，量化了各种北极大气和地表条件（如开阔水域、海冰和陆冰）下的地表特征、云层属性和大气状态参数。在可能的情况下，协调 C-130 飞机在卫星俯瞰下飞行。ARISE 的主要空中重点是北极海冰和开阔水域，少量覆盖格陵兰陆地冰层。通过这些努力，ARISE 实地活动有助于改进北极地区的云和海冰计算机建模。
Platforms
C-130
Instruments
CDP, CLOUD LIQUID WATER PROBE
Data Formats
Distribution: ICARTT
Temporal Extent
2014-08-30 to 2014-09-25
Data Centers
NASA/LARC/SD/ASDC
Spatial Extent
n/a
代码
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassifyimport pandas as pd
import leafmapurl = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
dfleafmap.nasa_data_login()results, gdf = leafmap.nasa_data_search(short_name="ARISE_Cloud_AircraftInSitu_C130_Data",cloud_hosted=True,bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),temporal=("2014-08-30", "2014-09-25"),count=-1, # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
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