OCO-2 二级偏差校正 XCO2 和其他选定场来自全物理反演，正向处理 V11.2 (OCO2_L2_Fwd_FP_11.2)

OCO-2 Level 2 bias-corrected XCO2 and other select fields from the full-physics retrieval, Forward processing V11.2 (OCO2_L2_Fwd_FP_11.2)简介当前数据集版本为 11.2。OCO-2 全物理正向处理文件包含偏差校正后的 XCO2 数据以及其他选定字段这些数据以每日文件的形式汇总。轨道碳观测站 (OCO) 是 NASA 首个旨在收集大气二氧化碳空间测量数据的任务其精度、分辨率和覆盖范围足以表征控制大气中二氧化碳积累的过程。OCO-2 项目使用搭载单台仪器的 LEOStar-2 航天器。该仪器集成了三台高分辨率光谱仪可同时测量近红外波段1.61 和 2.06 微米附近的反射太阳光、二氧化碳以及 0.76 微米波段的分子氧 (O2) A 波段。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_nameOCO2_L2_Lite_FP, 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)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/