NPP 北方森林：美国苏必利尔国家森林，1983-1984 年，R1

NPP Boreal Forest: Superior National Forest, USA, 1983-1984, R1

简介

该数据集包含两个文件（.txt 格式）。其中一个文件提供了美国明尼苏达州东北部苏必利尔国家森林（Superior National Forest，简称 SNF，位于西经 92 度，北纬 48 度）内 31 个黑云杉（Picea mariana）林分和 30 个颤杨（Populus tremuloides）林分的地面生物物理测量数据和地上净初级生产力（ANPP）估算值。这些测量数据是在 1983-1984 年的密集野外调查期间获得的。在覆盖 50 x 50 平方公里区域的 100 多个森林样地中进行了非破坏性测量。用于生物量和年增长量测量的树木取自样地外。第二个文件提供了 1976-1986 年期间附近气象站的气候数据。

该数据集提供林分结构测量数据（胸径、树高、冠幅和茎干密度）、地上生物量、叶面积指数、树皮面积指数和地上净初级生产力（ANPP）估算值。ANPP 数据基于异速生长关系和 1979-1983 年五年间的年轮（径向）增量相结合的方法计算得出。

云杉林地上生物量范围为 700-15,100 g/m2，叶面积指数 (LAI) 为 0.5-4.3，地上净初级生产力 (ANPP) 为 39-572 g/m2/yr。相比之下，白杨林地上生物量范围为 600-22,000 g/m2，叶面积指数 (LAI) 为 1.3-4.0，地上净初级生产力 (ANPP) 为 213-1,199 g/m2/yr。

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_SNF_190", 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")