ATom:加州理工学院化学电离质谱仪(CIT-CIMS)的现场数据,V2版

目录

简介

摘要

代码

引用

网址推荐

知识星球

机器学习


ATom: In Situ Data from Caltech Chemical Ionization Mass Spectrometer (CIT-CIMS), V2

ATom:加州理工学院化学电离质谱仪(CIT-CIMS)的现场数据,V2版

简介

该数据集提供了美国加州理工学院(CIT)化学电离质谱仪(CIMS)(或 CIT-CIMS)在四次 ATom 活动期间在 NASA DC-8 飞机上测量的气相有机和无机分析物的浓度。 CIT-CIMS 利用 CF3O 离子化学与两个独立的质谱仪(紧凑型飞行时间质谱仪和三重四极杆质谱仪),实现了对大气痕量气体的灵敏和特定测量。 测量结果包括过氧化氢 (H2O2)、氰化氢 (HCN)、硝酸 (HNO3)、过氧化氢甲酯 (CH3OOH)、过氧乙酸 (C2O3H4)、过硝酸 (HO2NO2) 和二氧化硫 (SO2),单位为百万亿分之体积。 这是该数据集的第二版。 第 2 版包含 ATom-4 活动的初始发布文件和 ATom-3 活动的 CIT-SO2 文件。 更多详情请见第 8 节。 数据集修订。

摘要

大气层析成像飞行任务(ATom)是美国航天局地球风险亚轨道-2 飞行任务。 它研究人类造成的空气污染对温室气体和大气中化学反应气体的影响。 ATom 在美国国家航空航天局的 DC-8 飞机上部署了大量气体和气溶胶有效载荷,对大气层进行系统的全球范围采样,从 0.2 公里到 12 公里高度连续进行剖面分析。 在 4 年的时间里,在四个季节的每个季节都进行了飞行。

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="ATom_CIT_Instrument_Data_V2_1927",cloud_hosted=True,bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),temporal=("2016-07-29", "2018-05-21"),count=-1,  # use -1 to return all datasetsreturn_gdf=True,
)gdf.explore()#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

引用

Allen, H.M., J.D. Crounse, M.J. Kim, A.P. Teng, L. Xu, and P.O. Wennberg. 2021. ATom: In Situ Data from Caltech Chemical Ionization Mass Spectrometer (CIT-CIMS), V2. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. ATom: In Situ Data from Caltech Chemical Ionization Mass Spectrometer (CIT-CIMS), V2, https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1927

网址推荐

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)

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/58187.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

trueNas 24.10 docker配置文件daemon.json无法修改(重启被覆盖)解决方案

前言 最近听说truenas的24.10版本开放docker容器解决方案放弃了原来难用的k3s,感觉非常巴适,就研究了一下,首先遇到无法迁移老系统应用问题比较好解决,使用sudo登录ssh临时修改daemon.json重启docker后进行docker start 容器即可…

十一、数据库配置

一、Navicat配置 这个软件需要破解 密码是:123456; 新建连接》新建数据库 创建一个表 保存出现名字设置 双击打开 把id设置为自动递增 这里就相当于每一次向数据库添加一个语句,会自动增长id一次 二、数据库的增删改查 1、Vs 建一个控…

Java设计模式之代理模式(二)

一、CGLIB动态代理 JDK动态代理要求被代理的类必须实现接口,有很强的局限性,而CGLIB动态代理则不要求被代理类实现接口。简单的说,CGLIB会让生成的代理类继承被代理类,并在代理类中对代理方法进行强化处理(前置处理、后置处理等)。…

二叉树详解:类型、特性与应用

二叉树详解:类型、特性与应用 二叉树(Binary Tree)是计算机科学和数据结构中的核心构造,广泛用于多种算法和系统的实现。其每个节点最多有两个子节点,即左子节点和右子节点。尽管其结构表面上相对简单,二叉…

在 Gitee 或 GitCode 上克隆 Dify 项目源码并启动 Docker 环境

在 Gitee 或 GitCode 上克隆 Dify 项目源码并启动 Docker 环境 第一步:克隆源码仓库 首先,使用以下命令将项目克隆到本地,确保您已经在 Gitee 或 GitCode 上配置了 SSH 密钥: git clone gitgitcode.com:Mingcai_Xiong/dify-cop…

git的学习之远程进行操作

1.代码托管GitHub:充当中央服务器仓库的角色 2.git远程进行操作 3.配置本地服务器的公钥 4.推送 5.git远程操作 pull .gitignore 6.给命令配置别名 git config --global alias.st status 7.标签管理 git tag -a [name] -m "XXX" [commit_id] 操作标签…

基于Python的自然语言处理系列(46):4-bit LLM 量化与 GPTQ

在本篇文章中,我们将深入探讨如何使用 GPTQ (Generative Pre-trained Quantization) 进行4-bit大语言模型(LLM)的量化。在大规模语言模型训练和推理的背景下,模型的量化不仅能够大大降低计算成本,还能够提高推理速度,因此对构建高…

正则表达式使用举例一(Python下)

目录 1 问题描述2 解决2.1 问题1的解决2.2 问题2的解决 摘要:本文给出了一个在Python语言中利用re包进行正则表达式匹配计算的例子。详细讲述了所写的正则表达式的含义,还对搜索结果对象的span()函数进行运用举例,从而成功提取出原字符串中的…

查找与排序-插入排序

1.直接插入排序的基本思想 假设n个数据元素关键字存储在静态数组a中,则直接插入排序的基本思想可做如下描述: (1)初始有序子序列由一个元素a[0] 组成; (2)从a[1]开始,对于序列中每…

安卓屏幕旋转(TODO)

要对整个安卓系统实现实时旋转,无论设备如何旋转,屏幕始终与设备的物理方向保持一致,涉及到修改 Android 系统级别的显示设置和传感器处理。这种需求不单单在应用层实现,而是需要对 Android 系统的 **frameworks** 和 **display s…

leetcode 75-13 k和数对的最大数目

我的思路 sort函数排序 然后双指针判断 这样时间复杂度nlgn 题解给出了一种空间换时间方法 用哈希表 注意一下写法 现在完全不会这样写 还有就是注意sort函数的代码 怎么写排序也给忘了 sort用的是什么排序方法

自由职业者的一天:作为小游戏开发者的真实工作日记

大家好,我是小蜗牛。 在这个快节奏的数字时代,自由职业者的生活往往充满了挑战与机遇。作为一名微信小游戏开发者,我的日常工作并不像人们想象中的那样充满光鲜亮丽的画面,而是由无数的编码、调试和创意碰撞组成的。今天&#xf…

MySQL 回收表碎片实践教程

前言: 在 MySQL 数据库中,随着数据的增删改操作,表空间可能会出现碎片化,这不仅会占用额外的存储空间,还可能降低表的扫描效率,特别是一些大表,在进行数据清理后会产生大量的碎片。本篇文章我们…

高并发-负载均衡

负载均衡在微服务架构中是一个重要的组成部分,旨在优化资源利用、提高服务可用性和确保系统的高可扩展性。以下是对微服务中的负载均衡的详细介绍,包括其原理、类型、实现方式以及相关的技术。 一、负载均衡的原理 负载均衡的基本原理是将进入系统的请…

Lesson11---stack

Lesson11—stack cstack的介绍使用以及模拟实现 文章目录 Lesson11---stack前言一、stack成员函数1.stack2.empty3.size4. top5.push6.pop 二、stack相关题目1. 最小栈2.栈的压入、弹出序列 三、模拟实现总结 前言 stack的介绍和使用stack是一种容器适配器,专门用…

B+树(B树的改进)

目录 一、什么是B树? 二、B树的性质 1.B树被广泛作为数据库索引的索引结构 2.m个分支的结点有m个元素 3.每个元素对应子结点最大值 4.多级索引结构 5.叶子结点层包含所有元素 三、B树和B树的区别 四、B树的查找 1.顺序查找 2.随机查找 3.范围查找 一、什…

vue3完整Demo(数据绑定,数据显示,数据修改,数据提交)

需要引入的的依赖:jquery(用于异步请求) 一、数据显示的前端页面 条件查询数据并显示,下拉框使用的model双向绑定 二、js代码(list页面的数据请求) 后端传来的时间数据需要转换可以使用new Intl.DateTim…

Vue3 学习笔记(七)Vue3 语法-计算属性 computed详解

#1024程序员节|征文# 1、计算属性 computed 在 Vue.js 中,计算属性(computed properties)是一种特殊的响应式属性,它们根据依赖的响应式数据自动更新。计算属性非常适合用于当你需要根据现有数据派生出一些状态时。 (1)、基本用法…

【牛客算法】某司面试算法题:找出最长山脉的长度

文章目录 一、题目1.1 题目描述1.2 示例11.2 示例21.3 提供的代码 二、如何完成这个算法题?2.1 解题思路解释复杂度 一、题目 1.1 题目描述 给定一个长度为 n 的正整数数组,每个元素表示一座山的高度。 其中满足以下条件的连续子数组称为山脉&#xf…

LLM | 论文精读 | NeurIPS 2023 | SWIFTSAGE: 结合快思考与慢思考的生成智能体

论文标题:SWIFTSAGE: A Generative Agent with Fast and Slow Thinking for Complex Interactive Tasks 作者:Bill Yuchen Lin, Yicheng Fu, Karina Yang, Faeze Brahman, Shiyu Huang, Chandra Bhagavatula, Prithviraj Ammanabrolu, Yejin Choi, Xian…