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ABoVE: TVPRM Simulated Net Ecosystem Exchange, Alaskan North Slope, 2008-2017简介本数据集包含 2008-2017 年阿拉斯加北坡地区每小时净生态系统交换量NEE数据该数据由苔原植被光合作用和呼吸模型TVPRM以 30 公里水平分辨率模拟得出。TVPRM 利用涡度相关塔测量数据推导出的函数关系根据气温、土壤温度、光合有效辐射PAR和太阳诱导叶绿素荧光SIF计算苔原 NEE。然后利用网格化气象数据和植被图将这些函数关系缩放到整个区域。站点尺度的 CO2 通量可分为两个不同的生态系统群内陆苔原ICS、ICT、ICH、IVO和沿海苔原ATQ、BES、BEO、CMDL。扩展后的建模框架使得生态行为和环境驱动因素的替换变得容易包括选择具有代表性的内陆苔原地点、沿海苔原地点、植被图CAVM、RasterCAVM 或 ABoVE-LC、气象再分析产品NARR 或 ERA5以及太阳诱导叶绿素荧光SIF产品GOME2、GOSIF 或 CSIF。利用所有这些变量生成了 288 个不同的区域 CO2 通量 TVPRM 模拟结果以及一个包含水体和零幕通量的额外模拟选项AqZC。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_nameNorthSlope_NEE_TVPRM_1920, cloud_hostedTrue, bounding_box(-165.68, 34.59, -98.1, 71.28), temporal(2017-07-20, 2017-08-08), count-1, # use -1 to return all datasets return_gdfTrue, ) gdf.explore() #leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dirdata)引用网址推荐个人主页https://sites.google.com/view/xingguang/main知识星球知识星球 | 深度连接铁杆粉丝运营高品质社群知识变现的工具 (zsxq.com)https://wx.zsxq.com/group/48888525452428机器学习https://www.cbedai.net/xg干旱监测平台慧天干旱监测与预警-首页https://www.htdrought.com/