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Projections of Permafrost Thaw and Carbon Release for RCP 4.5 and 8.5, 1901-2299简介该数据集包含 1901 年至 2299 年间北半球多年冻土区域的一系列模型预测结果。这些模型预测结果包括一组通用诊断输出的月平均值空间分辨率为 0.5°×0.5°经纬度。这些模型模拟结果源于多年冻土碳网络组织的一项综合研究旨在评估气候变化对北半球高纬度多年冻土区碳循环的影响。各模型团队使用了不同的历史输入气象数据但大多数使用了由气候研究中心-国家环境预测中心CRUNCEP开发的驱动数据并根据多尺度陆地模型比较计划MsTMIP进行了修改。各团队利用第五次耦合模式比较计划CMIP5的全球气候模型输出对驱动数据进行了尺度变换以用于预测。该综合分析评估了现代陆地碳循环并预测了两种气候变暖情景下的未来碳排放量来自第五次气候模式国际合作项目CMIP5的代表性浓度路径 4.5RCP45和 8.5RCP85。RCP45 代表全球气候接近《巴黎协定》目标气候的排放量。RCP85 代表不受限制的温室气体排放量。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_namePermafrostThaw_CarbonEmissions_1872, 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) RCP 4.5 和 8.5 情景下 1901-2299 年永久冻土融化和碳释放的预测
Projections of Permafrost Thaw and Carbon Release for RCP 4.5 and 8.5, 1901-2299简介该数据集包含 1901 年至 2299 年间北半球多年冻土区域的一系列模型预测结果。这些模型预测结果包括一组通用诊断输出的月平均值空间分辨率为 0.5°×0.5°经纬度。这些模型模拟结果源于多年冻土碳网络组织的一项综合研究旨在评估气候变化对北半球高纬度多年冻土区碳循环的影响。各模型团队使用了不同的历史输入气象数据但大多数使用了由气候研究中心-国家环境预测中心CRUNCEP开发的驱动数据并根据多尺度陆地模型比较计划MsTMIP进行了修改。各团队利用第五次耦合模式比较计划CMIP5的全球气候模型输出对驱动数据进行了尺度变换以用于预测。该综合分析评估了现代陆地碳循环并预测了两种气候变暖情景下的未来碳排放量来自第五次气候模式国际合作项目CMIP5的代表性浓度路径 4.5RCP45和 8.5RCP85。RCP45 代表全球气候接近《巴黎协定》目标气候的排放量。RCP85 代表不受限制的温室气体排放量。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_namePermafrostThaw_CarbonEmissions_1872, 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)