CALIPSO 激光雷达和红外探路者卫星观测是如何帮助我们了解地球辐射平衡和气候变化的？

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CALIPSO Lidar Level 2 5km Aerosol Profile data, Provisional V3-02

简介

CAL_LID_L2_05kmAPro-Prov-V3-02 数据是使用 CALIPSO 激光雷达比率选择算法的云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 激光雷达 2 级气溶胶剖面数据。激光雷达 2 级气溶胶剖面数据产品包含平均气溶胶剖面数据和辅助数据。激光雷达气溶胶剖面数据产品中不包含任何层描述符。气溶胶层的空间分布完全由气溶胶层分数和大气体积描述参数来表征。气溶胶剖面产品以 5 公里的均匀水平分辨率生成。气溶胶后向散射和消光系数是使用 CALIPSO 激光雷达比率选择算法选择的激光雷达比率计算的。版本 3.02 代表了激光雷达、IIR 和 WFC 处理和浏览代码向新集群计算系统的过渡。由于编译器和计算机架构的差异，V3.01 和 V3.02 之间未引入任何算法变化，并且观察到的变化非常小。云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 于 2006 年 4 月 28 日发射，旨在研究云和气溶胶对地球辐射收支和气候的影响。它飞行在国际 A-Train 星座中，用于同步地球观测。CALIPSO 卫星由三种仪器组成，即正交偏振云气溶胶激光雷达 (CALIOP)、成像红外辐射计 (IIR) 和广角相机 (WFC)。CALIPSO 是美国宇航局和法国国家空间研究中心的联合卫星任务。

摘要

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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="CAL_LID_L2_05kmAPro-Prov-V3-02",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("2011-11-01", "2013-03-01"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")