巴西东南湾乌巴图巴 ANTARES 监测站数据

ANTARES monitoring station in Ubatuba, Southeast Brazilian Bight

巴西东南湾乌巴图巴 ANTARES 监测站

简介

ANTARES 区域网络由分布在拉丁美洲的沿岸时间序列站组成。主要目的是研究气候和人为影响引起的长期变化,以及用于卫星匹配和算法开发的海洋颜色。Ubatuba-ANTARES 站位于巴西东南湾,距海岸线 12 海里,水深约 40 米。乌巴图巴内陆架受巴西洋流系统中尺度气旋蜿蜒的影响,斜坡水域受洋流影响向陆架转移。该生态系统主要为低氧中营养型,但也受到南大西洋中心水的强烈影响,这些水主要在夏季从东北部的上升流核心向当地或远程涌入。冬季,来自南纬的较冷、盐度较低且相对富含盐分的海水沿大陆架向北漂移。

  • 📡 ANTARES 监测站 ANTARES 监测站位于巴西东南部海岸的乌巴图巴,是该地区重要的环境监测设施。该站由美国国家航空航天局 (NASA) 运营,主要用于监测海洋环境变化,包括水温、盐度、叶绿素浓度等。来源

  • 🌊 ANTARES 监测网络 ANTARES 监测网络是一个区域性网络,由多个监测站组成,覆盖了巴西东南部海域。该网络旨在提供该地区海洋环境的长期监测数据,为海洋研究和环境保护提供支持。来源

  • 🔬 ANTARES 监测数据 ANTARES 监测站收集的数据包括水温、盐度、叶绿素浓度、溶解氧等多种参数。这些数据可以用于研究海洋环境变化、海洋生态系统健康状况等

Resource TypeDataset
Metadata Created DateNovember 12, 2020
Metadata Updated DateDecember 6, 2023
PublisherNASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC
Maintainer

undefined

IdentifierC1633360102-OB_DAAC
Data First Published2012-07-12
Languageen-US
Data Last Modified2023-04-06
Categorygeospatial
Public Access Levelpublic
Bureau Code026:00
Metadata Contexthttps://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld
Metadata Catalog IDhttps://data.nasa.gov/data.json
Schema Versionhttps://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
Catalog Describedbyhttps://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json
CitationArchived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC. https://doi.org/10.5067/SeaBASS/ANTARES_UBATUBA_STATION/DATA001.
Harvest Object Id0009b2b1-f0de-43d9-ad6c-960996c309a2
Harvest Source Id58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f
Harvest Source TitleNASA Data.json
Homepage URLhttps://doi.org/10.5067/SeaBASS/ANTARES_UBATUBA_STATION/DATA001
Metadata Typegeospatial
Old Spatial-180.0 -90.0 180.0 90.0
Program Code026:001
Source Datajson IdentifierTrue
Source Hash2255572c4a785d966df79160511473f5d06c3bf5712fa5bef573fd54771e5c2b
Source Schema Version1.1
Spatial
Temporal2012-07-12T00:00:02Z/2023-04-17T00:00:00Z
Hide

 

平台

Water-based Platforms, In Situ Ocean-based Platforms

仪器
不适用

数据格式
不适用

时间范围
2012-07-12 持续进行

数据中心
NASA/GSFC/SED/ESD/GCDC/OB.DAAC

空间范围
边界框: (90.0°, 180.0°), (-90.0°, -180.0°)

代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassifyimport pandas as pd
import leafmapurl = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data/raw/main/nasa_earth_data.tsv"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
dfleafmap.nasa_data_login()results, gdf = leafmap.nasa_data_search(short_name="ANTARES_Ubatuba_Station",cloud_hosted=True,bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),temporal=("2012-01-01", "2012-07-12"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_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/ANTARES_UBATUBA_STATION/DATA001.

网址推荐

0代码在线构建地图应用

https://invite.mapmost.com/#/login?source_inviter=nClSZANO

机器学习

https://www.cbedai.net/xg 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/38885.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SoftCLT: 时间序列的软对比学习《Soft Contrastive Learning for Time Series》(时间序列、时序分类任务、软...

2024年6月25日,10:11,好几天没看论文了,一直在摸鱼写代码(虽然也没学会多少),今天看一篇师兄推荐的。 论文: Soft Contrastive Learning for Time Series 或者是: Soft Contrastive Learning for Time Seri…

[C++][设计模式][组合模式]详细讲解

目录 1.动机(Motivation)2.模式定义3.要点总结4.代码感受 1.动机(Motivation) 软件在某些情况下,客户代码过多地依赖于对象容器复杂的内部实现结构,对象容器内部实现结构(而非抽象结构)的变化引起客户代码的频繁变化,带来了代码的维护性、扩…

【Android面试八股文】什么是ANR?如何分析和定位ANR?如何避免ANR?

文章目录 一、ANR概述二、触发ANR的主要场景三、Android四大组件中的潜在的ANR风险五、避免ANR的实践建议六、ANR的产生原因与出现的场景6.1 原因:6.2 出现场景:七、ANR的定位与分析7.1. ANR分析思路——traces7.2 ANR其他分析思路与相关日志7.2.1 分析logcat思路7.2.2 分析k…

如何避免爬取网站时IP被封?

互联网协议 (IP) 地址是识别网络抓取工具的最常见方式。IP 是每个互联网交换的核心,对其进行跟踪和分析可以了解很多有关连接客户端的信息。 在网络抓取中,IP 跟踪和分析(又名指纹)通常用于限制和阻止网络抓取程序或其他不需要的访…

计算两个经纬度之间的球面距离(基于Mysql和PHP实现)

计算两个经纬度之间的球面距离 1、MySQL实现方式 - 基于空间函数(ST_Distance_Sphere)实现 前置条件:确保您使用的是 MySQL 8.0 或更高版本,因为较早的版本对地理空间的支持有限。 1.1 创建表和索引 说明:设置 location 为 point 类型 #…

【Python数据分析及环境搭建】:教程详解1(第23天)

系列文章目录 Python进行数据分析的优势常用Python数据分析开源库介绍启动Jupyter服务Jupyter Notebook的使用 文章目录 系列文章目录前言学习目标1. Python进行数据分析的优势2. 常用Python数据分析开源库介绍2.1 NumPy2.2 Pandas2.3 Matplotlib2.4 Seaborn2.5 Sklearn2.6 Ju…

第一 二章 小车硬件介绍-(全网最详细)基于STM32智能小车-蓝牙遥控、避障、循迹、跟随、PID速度控制、视觉循迹、openmv与STM32通信、openmv图像处理、smt32f103c8t6

第一篇-STM32智能小车硬件介绍 后续章节也放这里 持续更新中,视频发布在小B站 里面。这边也会更新。 B站视频合集: STM32智能小车V3-STM32入门教程-openmv与STM32循迹小车-stm32f103c8t6-电赛 嵌入式学习 PID控制算法 编码器电机 跟随 小B站链接:https://www.bilib…

启航IT世界:高考后假期的科技探索之旅

随着高考的落幕,新世界的大门已经为你们敞开。这个假期,不仅是放松身心的时光,更是为即将到来的IT学习之旅打下坚实基础的黄金时期。以下是一份专为你们准备的IT专业入门预习指南,希望能助你们一臂之力。 一:筑基篇&a…

Bootstrap 缩略图

Bootstrap 缩略图 引言 Bootstrap 是一个流行的前端框架,它提供了一套丰富的组件和工具,帮助开发者快速构建响应式和移动优先的网页。缩略图(Thumbnails)是 Bootstrap 中的一种组件,用于展示图片或其他媒体内容,通常与标题和文本描述一起使用,形成一个整洁的布局。本文…

【FPGA】Verilog:全减器与半减器 | Full Subtractor | Half Subtractor

0x00 全减器(Full Subtractor) 减法器是用于减法运算的逻辑电路,与不包含借位的半减法器不同。 全减法器因为包含借位的产生与否,所以具备完整的减法功能。 输出由差 和借位 组成:

JUC基础学习

1.Java JUC简介 2.volatile关键字-内存可见性 3.原子变量-CAS算法 4.ConcurrentHashMap锁分段机制

C++学习/复习18----迭代器/反向迭代器及在list/vector中的应用、list与vector模拟实现复习

迭代器是一个对象,可以循环访问 C 标准库容器中的元素,并提供对各个元素的访问。 C 标准库容器全都提供迭代器,以便算法可以采用标准方式访问其元素,而不必考虑用于存储元素的容器类型。 一、反向迭代器类 基于普通迭代器构建反…

使用gitlab的CI/CD实现logseq笔记自动发布为单页应用

使用gitlab的CI/CD实现logseq笔记自动发布为单页应用 使用gitlab的CI/CD实现logseq笔记自动发布为单页应用如何实现将logseq的笔记发布成网站使用 logseq-publish-docker 实现手动发布使用gitlab的CI/CD实现自动发布过程中的问题及解决参考资料 使用gitlab的CI/CD实现logseq笔记…

第二届重庆国际渔业博览会

The 2th Chongqing International Fisheries & Seafood Expo 时间:2024年10月25-27日 地点:重庆国际博览中心 同期举办:第十六届中国(重庆)火锅美食文化节暨第九届中国(重庆)国际火锅产业博览会 展会规模: 展出…

(论文版)深度学习 | 基于 VGG16-UNet 语义分割模型的猫狗图像提取研究

Hi,大家好,我是半亩花海。本实验本项目基于 VGG16-UNet 架构,利用 Labelme 标注数据和迁移学习,构建高效准确的猫狗图像分割模型。通过编码器-解码器结构(特征提取-上采样)提升分割精度,适应不同…

VBA数据库解决方案第十二讲:如何判断数据库中数据表是否存在

《VBA数据库解决方案》教程(版权10090845)是我推出的第二套教程,目前已经是第二版修订了。这套教程定位于中级,是学完字典后的另一个专题讲解。数据库是数据处理的利器,教程中详细介绍了利用ADO连接ACCDB和EXCEL的方法…

第11章 规划过程组(11.6规划进度管理)

第11章 规划过程组(二)11.6规划进度管理,在第三版教材第385页;#软考中级##中级系统集成项目管理师# 文字图片音频方式 第一个知识点:主要输出 1、进度管理计划 准确度 定义活动持续时间估算的可接受区间&#xff0…

第二周:计算机网络概述(下)

一、计算机网络性能指标(速率、带宽、延迟) 1、速率 2、带宽 3、延迟/时延 前面讲分组交换的时候介绍了,有一种延迟叫“传输延迟”,即发送一个报文,从第一个分组的发送,到最后一个分组的发送完成的这段时…

医疗AI革命,为何多模态大模型难以突破?

在人工智能的浪潮中,多模态大模型以其强大的数据处理能力和深度学习算法,被寄予厚望于医疗影像分析、辅助诊断等领域。然而,现实情况却远非如此乐观。本文将带您深入了解多模态大模型在医疗辅助诊断领域的潜力与局限,揭示其面临的…

ue5导航网格设置

AI使用导航网格进行移动,所以,先设置导航网格边界体积 2,使导航网格边界体积覆盖AI所需要的场景(绿色区域),x,y,z在这里都扩大到原来的10倍 3,打开actor的“启用tick并开始” 4&…