Forwarded from Спутник ДЗЗ
Глобальные карты потоков углерода лесов (2001–2023)
Недавнее обновление данных Global Forest Carbon Fluxes (GFCF) позволяет изучать глобальные потоки углерода лесов в период с 2001 по 2023 год. Данные разделены на чистый поток (баланс между выбросами и поглощением), поглощение (количество углерода, поглощенного лесами) и выбросы (количество углерода, высвобожденные в результате нарушений лесного покрова).
GFCF соответствуют рекомендациям МГЭИК и дают представление о том, сколько углерода хранят или высвобождают леса с течением времени.
Данные можно также найти на сайте Global Forest Watch. Информация об обновлениях доступна в блоге.
🌍 Код примера в GEE
#лес #данные #GEE #GHG
Недавнее обновление данных Global Forest Carbon Fluxes (GFCF) позволяет изучать глобальные потоки углерода лесов в период с 2001 по 2023 год. Данные разделены на чистый поток (баланс между выбросами и поглощением), поглощение (количество углерода, поглощенного лесами) и выбросы (количество углерода, высвобожденные в результате нарушений лесного покрова).
GFCF соответствуют рекомендациям МГЭИК и дают представление о том, сколько углерода хранят или высвобождают леса с течением времени.
Данные можно также найти на сайте Global Forest Watch. Информация об обновлениях доступна в блоге.
🌍 Код примера в GEE
#лес #данные #GEE #GHG
Forwarded from Спутник ДЗЗ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Глобальные данные PM2.5 по результатам наблюдений из космоса
В данных Global Monthly Satellite-derived PM2.5 (V6.GL.02) представлены ежегодные и ежемесячные оценки содержания в воздухе на уровне земли мелкодисперсных твёрдых частиц PM2.5 за период с 2000 по 2022 год. Пространственное разрешение данных: 0,01° × 0,01° (≈ 1 км × 1 км).
Данные получены путем интеграции измерений оптической толщины аэрозоля (Aerosol Optical Depth, AOD), полученных с помощью спутниковых приборов NASA — MODIS, MISR, SeaWIFS и VIIRS, и модели химического переноса GEOS-Chem. После чего оценки PM2.5 откалиброваны с помощью остаточной свёрточной нейронной сети по глобальным наземным наблюдениям.
PM2.5 — это мельчайшие частицы, размером от 0,001 до 2,5 микрометра (мкм), находящиеся в воздухе. PM — сокращённое английское Particulate Matter — твёрдые частицы. Значение PM2.5 определяется в весе — количестве микрограмм на кубический метр (мкг/м³).
📖 Shen, S. Li, C. van Donkelaar, A. Jacobs, N. Wang, C. Martin, R. V. Enhancing Global Estimation of Fine Particulate Matter Concentrations by Including Geophysical a Priori Information in Deep Learning. (2024) ACS ES&T Air. https://doi.org/10.1021/acsestair.3c00054
🛢 Данные в формате NetCDF
🌍 Данные на GEE
#атмосфера #данные #GEE
В данных Global Monthly Satellite-derived PM2.5 (V6.GL.02) представлены ежегодные и ежемесячные оценки содержания в воздухе на уровне земли мелкодисперсных твёрдых частиц PM2.5 за период с 2000 по 2022 год. Пространственное разрешение данных: 0,01° × 0,01° (≈ 1 км × 1 км).
Данные получены путем интеграции измерений оптической толщины аэрозоля (Aerosol Optical Depth, AOD), полученных с помощью спутниковых приборов NASA — MODIS, MISR, SeaWIFS и VIIRS, и модели химического переноса GEOS-Chem. После чего оценки PM2.5 откалиброваны с помощью остаточной свёрточной нейронной сети по глобальным наземным наблюдениям.
PM2.5 — это мельчайшие частицы, размером от 0,001 до 2,5 микрометра (мкм), находящиеся в воздухе. PM — сокращённое английское Particulate Matter — твёрдые частицы. Значение PM2.5 определяется в весе — количестве микрограмм на кубический метр (мкг/м³).
📖 Shen, S. Li, C. van Donkelaar, A. Jacobs, N. Wang, C. Martin, R. V. Enhancing Global Estimation of Fine Particulate Matter Concentrations by Including Geophysical a Priori Information in Deep Learning. (2024) ACS ES&T Air. https://doi.org/10.1021/acsestair.3c00054
🛢 Данные в формате NetCDF
🌍 Данные на GEE
#атмосфера #данные #GEE
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Глобальный атлас ветров (https://globalwindatlas.info/ru/) — бесплатный веб-сервис, который обеспечивает доступ к мировым данным о ветровых ресурсах. Атлас охватывает всю поверхность суши и шельфовую зону в пределах 200 км от береговой линии.
В разделе Загрузить можно загрузить карты ветроэнергетического потенциала с высоким разрешением (250 м), а также на уровне стран и административно-территориальных единиц первого уровня (штат/провинция/область).
Информация о наборах данных и методологии, которая использовалась в процессе создания атласа, размещена в разделах Методология и Наборы данных.
Глобальный атлас ветров — это совместная инициатива Технического университета Дании и Группы Всемирного банка.
#данные
В разделе Загрузить можно загрузить карты ветроэнергетического потенциала с высоким разрешением (250 м), а также на уровне стран и административно-территориальных единиц первого уровня (штат/провинция/область).
Информация о наборах данных и методологии, которая использовалась в процессе создания атласа, размещена в разделах Методология и Наборы данных.
Глобальный атлас ветров — это совместная инициатива Технического университета Дании и Группы Всемирного банка.
#данные
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Сайт Climate Reanalyzer (https://climatereanalyzer.org/) поддерживается Институтом климатических изменений (Climate Change Institute) при университете Мэна (шт. Мэн, США). Содержание сайта разбито на три раздела: Weather Forecasts (Прогнозы погоды), Climate Data (Климатические данные) и Research Tools (Исследовательские инструменты).
Страницы прогнозов и климатических данных содержат карты, анимации карт и интерактивные графики временных рядов с возможностью экспорта данных. Раздел Research Tools включает страницы для создания пользовательских карт, временных рядов и карт корреляций на основе ежемесячных данных реанализа, сеточных наблюдений (gridded observations) и климатических моделей.
#погода #данные
Страницы прогнозов и климатических данных содержат карты, анимации карт и интерактивные графики временных рядов с возможностью экспорта данных. Раздел Research Tools включает страницы для создания пользовательских карт, временных рядов и карт корреляций на основе ежемесячных данных реанализа, сеточных наблюдений (gridded observations) и климатических моделей.
#погода #данные
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Оценка выбросов метана северными болотами
Центр данных NASA в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL DAAC) выпустил набор данных Boreal Arctic Wetland Methane Emissions, 2002–2021, который представляет собой оценку выбросов метана бореально-арктическими болотами в еженедельном временном масштабе с 2002 по 2021 год с пространственным разрешением 0,5° x 0,5°.
Данные о выбросах метана водно-болотными угодьями, полученные с помощью вихревых ковариационных башен и камер (chambers), использовались для обучения и проверки модели машинного обучения. Обученная модель была использована для оценки выбросов метана в ячейках сетки, в которых есть водно-болотные угодья, расположенные выше 44° северной широты. Данные представлены в формате netCDF.
🔗 Доступ к данным + User Guide
🗺 Пространственное распределение усредненных по годам эмиссий метана болотными угодьями, с указанием мест наблюдения ⬇️.
📖Yuan, K., Li, F., McNicol, G., Chen, M., Hoyt, A., Knox, S., Riley, W. J., Jackson, R., & Zhu, Q. (2024). Boreal–Arctic wetland methane emissions modulated by warming and vegetation activity. Nature Climate Change, 14(3), 282–288. https://doi.org/10.1038/s41558-024-01933-3
#данные #CH4
Центр данных NASA в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL DAAC) выпустил набор данных Boreal Arctic Wetland Methane Emissions, 2002–2021, который представляет собой оценку выбросов метана бореально-арктическими болотами в еженедельном временном масштабе с 2002 по 2021 год с пространственным разрешением 0,5° x 0,5°.
Данные о выбросах метана водно-болотными угодьями, полученные с помощью вихревых ковариационных башен и камер (chambers), использовались для обучения и проверки модели машинного обучения. Обученная модель была использована для оценки выбросов метана в ячейках сетки, в которых есть водно-болотные угодья, расположенные выше 44° северной широты. Данные представлены в формате netCDF.
🔗 Доступ к данным + User Guide
🗺 Пространственное распределение усредненных по годам эмиссий метана болотными угодьями, с указанием мест наблюдения ⬇️.
📖Yuan, K., Li, F., McNicol, G., Chen, M., Hoyt, A., Knox, S., Riley, W. J., Jackson, R., & Zhu, Q. (2024). Boreal–Arctic wetland methane emissions modulated by warming and vegetation activity. Nature Climate Change, 14(3), 282–288. https://doi.org/10.1038/s41558-024-01933-3
#данные #CH4
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Глобальные карты торфяных болот
🗺 Global Peatland Map 2.0 создана на основе данных Грейфсвальдского центра болот (Greifswald Mire Centre) за 2022 год. Данные имеют пространственное разрешение 1 км.
🛢 Скачать данные (GeoTIFF)
🌍 Global Peatland Map 2.0 на Google Earth Engine
🗺 Карта Global Peatland Fractional Coverage показывает долю площади пикселя, занятую торфяными болотами (2021 год). Карта построена с помощью методов машинного обучения и имеет пространственное разрешение 5’ (≈9.26 км на экваторе).
🛢 Скачать Peat-ML Dataset (NetCDF)
🌍 Global Peatland Fractional Coverage на GEE
📖 Методика
#данные #болота #GEE
🗺 Global Peatland Map 2.0 создана на основе данных Грейфсвальдского центра болот (Greifswald Mire Centre) за 2022 год. Данные имеют пространственное разрешение 1 км.
🛢 Скачать данные (GeoTIFF)
🌍 Global Peatland Map 2.0 на Google Earth Engine
🗺 Карта Global Peatland Fractional Coverage показывает долю площади пикселя, занятую торфяными болотами (2021 год). Карта построена с помощью методов машинного обучения и имеет пространственное разрешение 5’ (≈9.26 км на экваторе).
🛢 Скачать Peat-ML Dataset (NetCDF)
🌍 Global Peatland Fractional Coverage на GEE
📖 Методика
#данные #болота #GEE
Forwarded from Спутник ДЗЗ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Границы проектов углеродных компенсаций
Углеродные компенсации (сarbon offsets) являются одним из инструментов, позволяющих смягчить последствия антропогенных выбросов парниковых газов. Проекты углеродных компенсаций иногда подвергаются критике за преувеличение компенсационных показателей. Проверка эффективности проектов осложняется отсутствием общедоступных пространственных данных об их границах.
В 📖 работе описаны методы создания базы данных о границах проектов по углеродной компенсации выбросов. В базе содержится информация о местоположении 575 проектов углеродной компенсации в 55 странах. Данные были собраны с помощью скрапинга из реестров углеродных проектов (75,3% данных), а также ручной привязки и оцифровки (22,1%). Использовались данные из реестров Verra Registry, American Carbon Registry, Climate Action Reserve, Gold Standard, EcoRegistry и BioCarbon Standard. Записи в базе данных включают проекты предотвращения обезлесения, лесовосстановления и лесоразведения, а также улучшения управления лесами. Оценка качества процесса геопривязки и оцифровки показала высокую степень точности (метрика intersection over union составила 0,98 ± 0,015).
🛢 Данные Carbon Offset Project Boundaries на Zenodo.
🌍 Carbon Offset Project Boundaries на GEE
#GHG #данные #GEE
Углеродные компенсации (сarbon offsets) являются одним из инструментов, позволяющих смягчить последствия антропогенных выбросов парниковых газов. Проекты углеродных компенсаций иногда подвергаются критике за преувеличение компенсационных показателей. Проверка эффективности проектов осложняется отсутствием общедоступных пространственных данных об их границах.
В 📖 работе описаны методы создания базы данных о границах проектов по углеродной компенсации выбросов. В базе содержится информация о местоположении 575 проектов углеродной компенсации в 55 странах. Данные были собраны с помощью скрапинга из реестров углеродных проектов (75,3% данных), а также ручной привязки и оцифровки (22,1%). Использовались данные из реестров Verra Registry, American Carbon Registry, Climate Action Reserve, Gold Standard, EcoRegistry и BioCarbon Standard. Записи в базе данных включают проекты предотвращения обезлесения, лесовосстановления и лесоразведения, а также улучшения управления лесами. Оценка качества процесса геопривязки и оцифровки показала высокую степень точности (метрика intersection over union составила 0,98 ± 0,015).
🛢 Данные Carbon Offset Project Boundaries на Zenodo.
🌍 Carbon Offset Project Boundaries на GEE
#GHG #данные #GEE