本文主要是介绍NASA数据集——ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照，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！
简介
ACR3L2DM_1 是主动空腔辐射计辐照度监测仪（ACRIM）III 2 级日均值数据第 1 版产品，由 ACRIMSAT 卫星上的 ACRIM III 仪器以日均值形式收集的 2 级太阳总辐照度组成。日均值由每天的快门周期结果得出。ACR3L2DM_1是一个数据集，包含主动空腔辐射计辐照度监测仪的数据。这个数据集可以用于研究辐照度的变化和分析，也可以用于开发辐射计监测系统和算法。ACR3L2DM_1数据集可能包含不同时间段的辐射度监测数据，可以通过对数据集的分析和处理来得出辐照度的相关信息和趋势。
摘要
ACR3L2DM_1是一个主动空腔辐射计辐照度监测仪数据集。主动空腔辐射计是一种常用于辐射度测量的仪器，用于测量环境中的辐射能量。这种仪器通常由一个探测器和一个空腔组成，通过探测器测量空腔内的辐射能量来确定辐照度。
ACR3L2DM_1数据集将不同时间段的辐照度监测数据收集并整理到一起。这个数据集的使用可以有很多方面，例如用于研究辐照度的变化和分析。通过对数据集中的辐照度数据进行统计和分析，我们可以得到辐照度的平均值、最大值、最小值等信息，从而了解辐照度的分布和变化趋势。这对于环境监测、气候研究、太阳能发电等领域都具有重要意义。
此外，ACR3L2DM_1数据集还可以用于开发辐射计监测系统和算法。辐照度监测在许多领域中都是必要的，例如天气预报、环境预警等。通过对ACR3L2DM_1数据集中的辐照度数据进行分析和处理，可以识别出不同的辐照度模式和趋势，并根据这些信息来优化监测系统和算法的设计。这有助于提高辐照度监测的准确性和可靠性。
对于太阳能发电行业来说，ACR3L2DM_1数据集也是非常有用的。太阳能发电的效率受到环境中辐照度的影响。通过对ACR3L2DM_1数据集中的辐照度数据进行分析，可以确定太阳能发电站的辐射资源，并根据这些信息来优化太阳能发电系统的设计和运行策略。这有助于提高太阳能发电的效率和可持续性。
ACR3L2DM_1数据集的应用还可以扩展到空间科学领域。在空间探测任务中，辐照度是一个重要的参数，可以用于研究太阳辐射对星球大气和地表的影响。通过对ACR3L2DM_1数据集中的辐照度数据进行分析，可以得到有关太阳辐射的详细信息，从而提高对空间环境的理解和预测能力。
总之，ACR3L2DM_1数据集是一个有价值的资源，可以用于研究辐照度的变化和分析，开发辐射计监测系统和算法，优化太阳能发电系统的设计和运行策略，以及研究太阳辐射对地球和空间环境的影响。这个数据集的应用潜力很大，将对多个领域的研究和应用产生积极的影响。
数据信息
| Resource Type | Dataset |
|---|---|
| Metadata Created Date | November 12, 2020 |
| Metadata Updated Date | December 6, 2023 |
| Publisher | NASA/LARC/SD/ASDC |
| Maintainer | Richard Wilson |
| Identifier | C179031504-LARC |
| Data First Published | 1999-08-04 |
| Language | en-US |
| Data Last Modified | 2019-06-19 |
| Category | ACRIM III, geospatial |
| Public Access Level | public |
| Bureau Code | 026:00 |
| Metadata Context | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld |
| Metadata Catalog ID | https://data.nasa.gov/data.json |
| Schema Version | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema |
| Catalog Describedby | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json |
| Citation | 2009-03-23. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/LARC/SD/ASDC. https://doi.org/10.5067/ACRIMSAT/ACRIMIII/ACR3L2DM_L2.001. https://asdc.larc.nasa.gov/project/ACRIM%20III. |
| Harvest Object Id | 625ad4c0-119a-4b9e-96e5-13f82ce66d5b |
| Harvest Source Id | 58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f |
| Harvest Source Title | NASA Data.json |
| Homepage URL | https://doi.org/10.5067/ACRIMSAT/ACRIMIII/ACR3L2DM_L2.001 |
| Metadata Type | geospatial |
| Old Spatial | -180.0 -90.0 180.0 90.0 |
| Program Code | 026:001 |
| Source Datajson Identifier | True |
| Source Hash | 8b6a27c83c0c412979cf8d3e201a47a29b679f7944a3d1611ae9c123d86d3258 |
| Source Schema Version | 1.1 |
| Spatial | |
| Temporal | 2000-04-05T00:00:00Z/2013-11-09T23:59:59Z |
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="ACR3L2DM",cloud_hosted=True,bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),temporal=("2000-04-05", "2013-11-09"),count=-1, # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")引用
ACRIM III Level 2 Daily Mean Data V001 - Catalog
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