当前位置: 首页 > news >正文

NPP 草原:中国土木基,1981-1990 年,R1

NPP Grassland: Tumugi, China, 1981-1990, R1

简介

该数据集包含四个 ASCII 文件(.txt 格式)。其中三个文件包含每月地上和地下生物量数据,每个数据文件对应 1981 年至 1990 年间在中国内蒙古东部新安盟土木基(约北纬 46.10°,东经 123.00°,海拔 191 米)研究的三个寒草甸草原。第四个文件包含研究区域内气象站记录的整个研究期间的气候数据。土木基研究地点由三个不同的天然草原组成,分别以西伯利亚丝状草(Filifolium sibiricum)、黄花针茅(Stipa baicalensis)和羊草(Leymus chinense)为主。地上和地下生物量的测量在整个生长季(3 月至 11 月)每月进行,分别通过剪取 1.0 平方米的样方和采集 1.0 平方米、深度为 1.0 米的土壤剖面进行。研究区域自 1976 年起禁止放牧。地上净初级生产力(ANPP)估计为 155 g/m²/年(三个草原的平均值,基于地上生物量峰值)。地下净初级生产力(BNPP)则根据地下生物量峰值估算:西伯利亚针茅草原为 968 g/m²/年;黄花针茅草原为 983 g/m²/年;中华白茅草原为 1022 g/m²/年。地上和地下生物量数据与 CENTURY 模型的模拟结果进行了比较。模拟数据与观测数据吻合良好(误差在±25%以内)。

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_name="NPP_TMG_470", cloud_hosted=True, 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_gdf=True, ) gdf.explore() #leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

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/

http://www.jsqmd.com/news/235020/

相关文章:

  • 从嵌入到语义匹配:利用GTE模型构建可视化相似度计算器
  • 基于web的汽车销售系统毕业论文+PPT(附源代码+演示视频)
  • 零代码启动中文相似度计算器|GTE模型WebUI+API镜像全解析
  • VS Code 打不开,提示Invalid file descriptor to ICU data
  • AI原生应用:实现人机无缝协作的3大关键技术
  • 一键批量抠图实践|基于CV-UNet大模型镜像快速实现
  • Comsol光学仿真模型:纳米球/柱与Mie散射多级分解的探索
  • 一键智能抠图实践|基于CV-UNet大模型镜像快速实现批量处理
  • 一键抠图技术实践|基于CV-UNet大模型镜像快速实现单张与批量处理
  • 如何高效实现中文语音转写?试试科哥定制版FunASR大模型镜像
  • 基于 OpenCV 的图像边缘检测与轮廓分析
  • GTE中文语义相似度镜像解析|CPU友好+可视化仪表盘+开箱即用
  • 学霸同款9个AI论文网站,专科生轻松搞定毕业论文!
  • 吐血推荐专科生必用AI论文工具TOP10
  • 如何高效实现中文文本相似度分析?GTE轻量级镜像一键部署指南
  • GTE中文语义相似度镜像发布|CPU优化、开箱即用的本地化部署
  • FunASR语音识别WebUI详解|集成speech_ngram_lm_zh-cn提升中文识别准确率
  • CV-UNet Universal Matting镜像核心优势解析|附单图与批量抠图实操案例
  • GTE中文向量模型实战:轻量级CPU镜像助力热点聚类提速
  • 基于GTE中文语义相似度服务的RAG实战|轻量级CPU部署与WebUI可视化
  • 救命神器9个一键生成论文工具,本科生毕业论文轻松搞定!
  • 基于CV-UNet一键抠图实战|快速实现单张与批量图像去背景
  • Zookeeper添加SASL安全认证 修复方案
  • 数字员工是什么?AI销冠系统与AI提效软件系统的独特优势是什么?
  • 如何高效完成图片去背景?CV-UNet大模型镜像助你秒级抠图
  • 从入门到实用:CV-UNet镜像助力高精度Alpha通道提取
  • AutoGLM-Phone-9B部署全流程:基于GLM架构的移动端优化方案
  • 突破瓶颈!大数据行式存储性能提升之道
  • 低成本单发单收激光测距传感器方案 低成本单发单收激光测距全套方案,包括原理图、源代码、PCB、...
  • CV-UNet大模型镜像应用解析|附通用抠图WebUI同款实战案例