ATom: Age of Air, ArN2 Ratio, and Trace Gases in Stratospheric Samples, 2009-2018
ATom：2009-2018 年平流层样本中的空气年龄、ArN2 比率和痕量气体
简介
该数据集提供了从平流层烧瓶样本中计算出的空气年龄（AoA）和氩/氮（Ar/N2）比率（每兆），以及从三个机载项目中汇编的一氧化二氮（N2O）、二氧化碳（CO2）、臭氧（O3）、甲烷（CH4）和一氧化碳（CO）的同步高频测量值。这些痕量气体被用于识别由 Medusa 全空气采样器收集的 235 个具有平流层影响的烧瓶样本，并利用 Markov Chain Monte Carlo 算法开发的新 N2O-AoA 关系计算 AoA。N2O、CH4、CO、CO2 和连续 H2O 测量数据来自以下项目活动：HIAPER 极对极观测（HIPPO，2008-2011 年）、南大洋（ORCAS，2016 年）和大气层析（ATom，2016-2018 年）。O3 测量数据来自 HIPPO 和 ATom。Medusa 空气样本来自所有五次 HIPPO 活动、ORCAS 和 ATom 活动 2-4。如果水蒸气水平低于 50 ppm，且 O3 值超过 140 ppb 或 N2O（以 2009 年为参考年）低于 315 ppb，则样本被标记为 "平流层"。这些标准确定了具有高质量 N2O 和 δ（Ar/N2）数据的低平流层样本。
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。在为期 4 年的 4 个季节中，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 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_name="ATom_HIPPO_ORCAS_1788",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-179.58, -84.51, 178.68, 84.53),
temporal=("2009-01-10", "2018-05-21"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")被确定为平流层源的机载烧瓶样本位置的水平（左）和垂直（右）分布图。地图上的黑色细虚线表示 3 个机载项目所有 9 次活动的飞行轨迹。符号表示采集平流层样本的飞行活动，颜色表示采集样本时的潜在温度。
引用
Birner, B., M. Chipperfield, E.J. Morgan, and R.F. Keeling. 2020. ATom: Age of Air, ArN2 Ratio, and Trace Gases in Stratospheric Samples, 2009-2018. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1788
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