Pre-ABoVE: Gridded Footprints from WRF-STILT Model, Barrow, Alaska, 1982-2011
简介
该数据集提供了位于 NOAA 巴罗阿拉斯加观测站的受体在 1982 年至 2011 年这 30 年间 12 个选定年份（8 月 15 日至 10 月 15 日）的随机时间倒拉格朗日传输模型输出结果。 天气研究和预测模型 3.5.1 版的气象场用于驱动 STILT。 STILT 从测量地点（"受体 "地点）开始，应用拉格朗日粒子扩散模型，以 "足迹 "场的形式创建传输模型的临界点。 足迹的单位是混合比（ppm --- CO2；ppb --- CH4）/（umol m-2 s-1 --- CO2；nmol m-2 s-1 --- CH4），它量化了上风表面通量对受体测量浓度的影响，计算方法是计算受表面影响体积内的粒子数量和在该体积内停留的时间。 该数据集中包含的模拟结果对于了解北极碳循环的变化至关重要，也是将北极受体处大气成分变化与生态系统结构和功能变化联系起来的回顾性分析的一部分。 每个文件都提供了 WRF-STILT 模拟在受体位置的纬度/长度/时间网格上的地表影响-功能足迹。 本数据集中包含 11,904 个 NetCDF 格式的足迹文件。 这些文件以一个 TAR/GZIP 文件提供。
摘要
Pre-ABoVE：Barrow，Alaska，1982-2011年，WRF-STILT模型的格网足迹数据是一组描述大气扩散和输送过程的数据。该数据集基于WRF模型和STILT（Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport）模型，用于模拟和计算大气中特定位置的污染物的来源和输送。
这个数据集提供了1982年到2011年期间，在Barrow，Alaska地区的一系列污染物的源和输送的模拟结果。WRF-STILT模型基于大气动力学和化学过程，模拟了大气中污染物的传输和扩散。这些模拟结果被网格化为一系列足迹，表示污染物在空间和时间上的分布。
每个足迹代表了在确定时间段内，WRF-STILT模型计算的特定位置上的污染物来源和输送。每个足迹都与一个特定的网格单元关联，提供了该位置上的污染物的浓度和输送速度的信息。
这个数据集对于研究气象、大气污染和气候变化对地表和大气之间相互作用的影响非常有用。它可以用于评估污染物的来源和输送、研究大气循环和辐射过程，以及探索气候变化对污染物浓度和分布的影响。
这个数据集的具体信息包括每个足迹的地理坐标、时间戳记、污染物浓度和输送速度等。可以使用这些数据来分析大气污染的时空变化、评估污染物的来源和输送路径，以及研究大气循环和辐射过程的影响。
代码
!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="Alaska_L4_WRF_STILT_Footprints_1544",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, 30.0, 180.0, 90.0),
temporal=("1982-08-10", "2011-08-08"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
引用
Henderson, J. 2018. Pre-ABoVE: Gridded Footprints from WRF-STILT Model, Barrow, Alaska, 1982-2011. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1544
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