VEMAP 2: Annual Ecosystem Model Responses to U.S. Climate Change, 1994-2100

简介

植被-生态系统建模与分析项目 (VEMAP) 是一项大型、多机构合作的国际项目，其目标是评估陆地生态系统和植被过程对气候变化和大气中二氧化碳升高的敏感性。VEMAP 项目的第一阶段开发了符合生态系统模型和植被分布模型要求的历史 (1895-1993) 气候、土壤和植被观测数据集。有关更多信息，请参阅 VEMAP 第一阶段用户指南。第二阶段使用两个气候系统模型（CCCma（加拿大气候建模与分析中心）和哈德利中心模型）的输出，开发了历史 (1895-1993) 气候（温度、降水、太阳辐射、湿度和风速）网格数据集和预测 (1994-2100) 年度和月度气候数据集。有关更多背景信息，请参阅 VEMAP 第二阶段用户指南。进行了两次第二阶段模型实验。首先，从 1895 年到 1993 年，运行了一组选定的生物地球化学模型和耦合的生物地球化学-生物地理模型，以比较模型对历史时间序列和当前生态系统生物地球化学的响应。其次，对 1994 年至 2100 年的预测数据运行了这些相同的模型，以比较它们对气候和大气二氧化碳变化瞬态情景的生态响应。模型运行针对每日、每月和每年的网格数据集。 该数据集包含 VEMAP 网格格式的年度模型运行输出。所研究的模型包括五种生物地球化学循环模型，这些模型模拟植物生产和养分循环，但依赖于静态土地覆盖类型，以及两种动态全球植被模型 (DGVM)，将生物地球化学循环过程与动态生物地理过程（包括演替和火灾模拟）相结合。生物地球化学循环模型生物群落-BGC（生物地球化学循环）CenturyCentury rxveg GTEC（全球陆地生态系统碳模型）TEM（陆地生态系统模型）动态全球植被模型 LPJ（隆德-波茨坦-耶拿 MC1（MC 5 修改的 Century）VEMAP 2 模型比对结果已由 Schimel 等人（2000 年）、Bachelet 等人（2003 年）和 Gordon 和 Famiglietti（2004 年）发表。

摘要

Additional Info

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"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
 
 
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="vemap2-annual_rslts_766",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-124.0, 26.0, -66.0, 50.0),
    temporal=("1994-01-01", "2100-12-31"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")