简介
圣巴巴拉海峡的 ACIDD（穿越海峡调查昼夜动态）项目最初旨在描述浮游植物种群的日变化，但随着 2017 年 12 月圣巴巴拉山托马斯大火的发生，该项目演变为一项研究，以描述烟雾和灰烬对圣巴巴拉海峡混合层的影响。
摘要
《Across the Channel Investigating Diel Dynamics》是一个研究项目，旨在探索海洋生态系统中的昼夜变化。
该项目的主要目标是研究海洋生态系统中的昼夜周期性变化，包括物理、化学和生物过程。研究小组将分析和比较不同地理区域的昼夜变化模式，并尝试理解这些变化对海洋生物的影响。
该项目将使用现代生态学和海洋学技术，如无人机、遥感、生物标记和水下探测设备，收集和分析数据。研究小组将进行实地考察和采样，并利用实验室分析技术来解析这些数据。
通过调查昼夜变化，该项目将有助于了解海洋生态系统的时空动态，以及不同环境因素对生物群落的影响。这些研究结果对于管理和保护海洋生态系统具有重要意义。
《Across the Channel Investigating Diel Dynamics》项目将与其他研究项目合作，共同提供多角度的观察和分析，以获得更全面的了解。该项目还将与教育机构和公众分享研究成果，以增强公众对海洋生态系统的关注和保护意识。
总的来说，这个项目旨在通过研究海洋生态系统的昼夜变化，为我们对海洋生物群落和生态系统的理解做出贡献，并为海洋保护和管理提供科学依据。
数据信息
Resource Type | Dataset |
|---|---|
Metadata Created Date | November 12, 2020 |
Metadata Updated Date | December 7, 2023 |
Publisher | NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC |
Maintainer | undefined |
Identifier | C1633360091-OB_DAAC |
Data First Published | 2017-12-16 |
Language | en-US |
Data Last Modified | 2023-04-06 |
Category | 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 | Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ACIDD/DATA001. |
Harvest Object Id | 7efd0ddb-95a9-4ee6-95bc-fdea87562986 |
Harvest Source Id | 58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f |
Harvest Source Title | NASA Data.json |
Homepage URL | https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ACIDD/DATA001 |
Metadata Type | geospatial |
Old Spatial | -180.0 -90.0 180.0 90.0 |
Program Code | 026:001 |
Source Datajson Identifier | True |
Source Hash | c5c65922c7b8cd9d78e3c1740fa6b44e81e244da6df57268ef21a6a594ac9745 |
Source Schema Version | 1.1 |
Spatial | |
Temporal | 2017-12-16T00:00:02Z/2023-04-17T00:00:00Z |
代码
代码语言：javascript复制!pip install leafmap
!pip install pandas
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!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(
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cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
temporal=("2017-12-16", "2023-12-08"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")引用
Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ACIDD/DATA001.
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