NPP 草原:哈萨克斯坦肖尔坦迪,1977-1980 年,R1

简介: 本数据集包含1977–1980年哈萨克斯坦肖尔坦迪干旱草原的生物量与净初级生产力(ANPP)及1976–1980年气候数据,涵盖气温、降水等指标。研究区属欧亚大陆典型半干旱草本草原,具显著大陆性气候特征。数据为文本格式,已验证无误,适用于陆地生态系统研究。


NPP Grassland: Shortandy, Kazakhstan, 1977-1980, R1
简介
该数据集提供两个文本格式(.txt)的数据文件。一个文件包含 1977 年至 1980 年间在哈萨克斯坦肖尔坦迪生物站干旱大陆草原上进行的生物量测量和累积地上净初级生产力(ANPP)计算结果。第二个文件包含 1976 年至 1980 年间该研究地点的月度和年度气候数据。

1977 年至 1980 年生长季期间,在肖尔坦迪(Shortandy)地区,每两周至每月对地上和地下活体及枯死生物量进行测量。累积地上净初级生产力(ANPP)估算值由这些测量数据计算得出。研究地点是欧亚大陆八大主要草原类型之一,这些草原类型涵盖了极其宽广的气候梯度,其方向为夏季最高气温和大陆性气候逐渐增强,降水量逐渐减少,分布于前苏联(独联体)欧洲和亚洲部分,呈西北至东南走向的草原带。肖尔坦迪代表了哈萨克斯坦北部南部黑钙土上的半干旱大陆性草本草原。1976 年至 1980 年期间,该地区年平均最高/最低气温为 27.7/-24.6 摄氏度,年平均降水量为 349.8 毫米。

修订说明:仅修改了此数据集的文档。数据文件已核实无误,与 1996 年最初发布的数据文件完全一致。

摘要

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="NPP_SHR_153",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28),
temporal=("1977-05-22", "1980-12-31"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)

gdf.explore()

leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于深度学习的车牌识别系统
在智能交通快速发展背景下,传统车牌识别技术受限于复杂环境,难以满足高精度需求。深度学习凭借强大特征学习能力,显著提升识别准确率与鲁棒性,成为主流技术方向。本文综述基于YOLOv8等先进模型的研究进展,探讨系统实现关键步骤,推动智慧交通与城市治理智能化升级。
|
13天前
|
安全 编译器 PHP
PHP 8.x:让老将焕发新活力
PHP 8.x:让老将焕发新活力
154 76
|
14天前
|
人工智能 缓存 监控
Coze AI 智能体工作流:配置与实战完整指南
本文详细介绍了如何利用Coze平台的工作流功能构建智能AI助手。通过解析核心组件并演示“个性化旅行规划师”的完整配置案例,文章展示了如何设计并行处理、集成外部工具并优化性能。重点探讨了工作流的模块化设计、版本控制及成本优化等进阶技巧,旨在帮助用户将AI从简单工具转变为能处理复杂任务、甚至具备自学习能力的业务伙伴。
|
23天前
|
敏捷开发 测试技术 持续交付
微服务技术栈
单元测试是保障代码质量的基石。它快速、稳定,能精准定位问题,提升代码可维护性与团队协作效率。通过“测试金字塔”模型,单元测试作为底层支撑,占比应达80%。相比端到端测试,它显著降低维护成本,助力持续交付。写单测不是踩刹车,而是为软件研发提速。
72 9
|
17天前
|
人工智能 搜索推荐 机器人
智能体是什么?3 分钟读懂 AI 智能体核心能力与应用场景
AI 智能体是具备自主理解、决策、执行任务能力的新一代 AI 系统,区别于传统 “指令响应式” 工具,它能像人类搭档一样拆解复杂需求、联动多能力模块完成闭环工作。NuwaAI 作为智能体数字人领域的标杆产品,已实现 “一句话生成智能体数字人”,其独创的双脑架构可支撑教育培训、电商直播、文旅表演、企业服务等 8 大场景,帮助用户将表达力转化为生产力,实测能降低 80% 的重复工作人力成本(数据来源:2025 年 AI 智能体行业白皮书)。
|
20天前
|
传感器 安全 前端开发
电路安全防线,平芯微过压过流保护芯片深度解析与应用指南
电路安全防线,平芯微过压过流保护芯片深度解析与应用指南
|
13天前
|
人工智能 自然语言处理 运维
2025 AI客服选型全景评测:从技术适配到价值赋能
伴随大语言模型与AI Agent技术的深度渗透,2025年智能客服行业完成了从“标准化问答工具”到“全场景智能服务中枢”的关键性跨越。这一转型不仅重构了客户服务的交互模式,更推动客服体系成为企业链接用户、优化运营的核心基础设施,其价值从单纯的成本节约延伸至业务增长赋能。
|
9天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
Lux 上手指南:让 AI 直接操作你的电脑
Lux 是一款能直接操作计算机的AI基础模型,通过视觉理解与动作预测,实现自然语言指令下的自动化任务。它无需依赖API,可像真人一样点击、输入、滚动,完成浏览器操作等复杂工作,准确率超越主流模型,是迈向“意图即执行”的重要突破。(238字)
121 13
Lux 上手指南:让 AI 直接操作你的电脑
|
3天前
|
人工智能 测试技术 API
一线工程师 2025 总结:LLM 只用了不到 10%,剩下 90% 卡在哪?
2025年,LLM能力爆发,但多数企业仅用到其10%。真正瓶颈不在模型强弱,而在工程落地:延迟不可控、并发崩溃、换模成本高、成本失控成常态。当LLM从“工具”变为“基础设施”,中转层与系统稳定性成为关键。释放剩余90%潜力,需扎实的架构设计与工程治理。

热门文章

最新文章