​RM-OBS/PU Potential Evapotranspiration and Supporting Forcing L4 3-hourly 0.25x0.25 degree V001 (PET_​PU_​3H025)

简介

普林斯顿大学 MEaSUREs 潜在蒸散量（PET）数据集提供了一系列基于近地表气象和地表辐射数据的 PET 估算值，这些数据来源于再分析资料、卫星数据和网格化地面观测数据的组合。该项目的目标是减少输入气象强迫带来的误差，并为不同的研究和应用目的提供多种广泛应用的 PET 计算方法。
潜在蒸散量（PET）的估算方法有三种：彭曼开放水面法（Penman 法）、普里斯特利-泰勒法（PT 法）以及联合国粮食及农业组织（FAO）参考作物蒸散量法（FAO 法）。彭曼方程假设 PET 发生在开放水面上，并基于地表净辐射、近地表气温、风速和比湿的观测数据计算 PET（Shuttleworth，1993）。PT 方程基于地表净辐射和近地表气温计算 PET，但未考虑空气动力学因素（Priestley 和 Taylor，1972）。FAO 方程是彭曼-蒙特斯方程针对作物和短草参考表面的具体应用，基于地表净辐射、近地表气温、风速和比湿（Allen，1998）。
该数据集的第一个版本估计具有 3 小时的时间分辨率和 0.25x0.25 度的空间分辨率，覆盖 1984-2006 年的 23 年时间。数据集以 NetCDF-4 格式存储为三维数组，每天的维度为 720 x 1440 x 8。

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="PET_PU_3H025",
    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")