NPP 草原:印度 Vindhyan,1986-1989 年,R1

NPP Grassland: Vindhyan, India, 1986-1989, R1

简介

该数据集包含四个文本格式 (.txt) 的数据文件。其中三个文件提供了 1986 年至 1989 年间印度北部文迪亚高原三个衍生稀树草原的地上和地下生产力数据,每个文件对应三种不同的处理方式。每个研究地点(Ranitali、Hathinala 和 Telburva)均包含三个处理区域:未放牧区;连续放牧 30-40 年的区域;以及在研究开始前临时围栏 2-6 年的放牧区。第四个文件提供了 1893 年至 1990 年间印度 Daltonganj 气象站的气候数据。


在每个地点的每个处理区,采用收获方法测量了两个年度周期(1986/1987 和 1987/1988)内地上和地下生物量的月度动态变化。1988 年 10 月未放牧和放牧地块的额外地上生物量峰值数据(活枝 + 枯枝)代表了 1988/1989 年的年度周期。


利用活体生物量、枯立木和凋落物增量的谷峰分析法估算了地上净初级生产力(ANPP)。地下净初级生产力(BNPP)则结合生物量增量和根系生长研究进行估算。1986 年至 1989 年间,三个地点未放牧处理区的平均 ANPP 为 377 至 664 g/m²/年。同一区域的平均 BNPP 在 1986/1987 年度和 1987/1988 年度分别估算为 510 和 727 g/m²/年。未放牧区域的平均总净初级生产力(ANPP + BNPP)在 1986/1987 年度和 1987/1988 年度分别估算为 1082 和 1391 g/m²/年。


修订说明:1987/1988 年度周期内临时围栏草地的净初级生产力(NPP)数据已进行修订,以修正之前报告的净初级生产力(BNPP)估算值。详细信息请参阅本文档的“数据集修订”部分。

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" df = pd.read_csv(url, sep="\t") df leafmap.nasa_data_login() results, gdf = leafmap.nasa_data_search( short_name="NPP_VND_197", cloud_hosted=True, bounding_box=(82.9, 24.2, 83.1, 24.4), temporal=("1893-05-01", "1990-11-30"), count=-1, # use -1 to return all datasets return_gdf=True, ) gdf.explore() #leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")

网址推荐

个人主页

https://sites.google.com/view/xingguang/main

知识星球

知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具 (zsxq.com)https://wx.zsxq.com/group/48888525452428

机器学习

https://www.cbedai.net/xg

干旱监测平台

慧天干旱监测与预警-首页https://www.htdrought.com/

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1170977.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

通义千问2.5-7B房地产:户型分析与描述生成

通义千问2.5-7B房地产:户型分析与描述生成 1. 引言 1.1 业务场景描述 在房地产行业,楼盘推广、线上平台展示和客户沟通高度依赖对户型图的精准解读与生动描述。传统方式下,房产文案撰写依赖人工经验,耗时长、成本高&#xff0c…

FSMN-VAD模型切换:多语言VAD适配可能性探讨

FSMN-VAD模型切换:多语言VAD适配可能性探讨 1. 引言 1.1 语音端点检测的技术背景 语音端点检测(Voice Activity Detection, VAD)是语音信号处理中的基础模块,其核心任务是从连续音频流中准确识别出有效语音段的起止时间&#x…

Day 68:【99天精通Python】设计模式 (Design Patterns) 下篇 - 观察者与策略

Day 68:【99天精通Python】设计模式 (Design Patterns) 下篇 - 观察者与策略 前言 欢迎来到第68天! 在昨天的课程中,我们学习了如何优雅地创建对象(单例、工厂)。今天,我们来关注对象之间的交互。 观察者模…

Z-Image-ComfyUI工作流分享:导出导入JSON文件的操作步骤

Z-Image-ComfyUI工作流分享:导出导入JSON文件的操作步骤 1. 引言 1.1 业务场景描述 在当前AIGC(人工智能生成内容)快速发展的背景下,图像生成模型的应用日益广泛。Z-Image-ComfyUI作为基于阿里最新开源文生图大模型Z-Image的可…

Sambert性能优化技巧:让语音合成速度提升50%

Sambert性能优化技巧:让语音合成速度提升50% 1. 引言:多情感语音合成的性能挑战 随着AI语音技术在虚拟主播、智能客服、有声读物等场景中的广泛应用,用户对高质量、低延迟的语音合成服务提出了更高要求。Sambert-HifiGAN作为当前主流的中文…

Python3.8图像处理:云端OpenCV预装,免去编译痛苦

Python3.8图像处理:云端OpenCV预装,免去编译痛苦 你是不是也遇到过这种情况?作为一名设计师,想用Python来批量处理图片、自动裁剪构图、提取配色方案,或者给设计稿加水印。兴致勃勃地打开教程,照着代码敲完…

Day 69:【99天精通Python】C/C++ 扩展 (CTypes/Cython) - 给 Python 装上喷气引擎

Day 69:【99天精通Python】C/C 扩展 (CTypes/Cython) - 给 Python 装上喷气引擎 前言 欢迎来到第69天! Python 的优点是开发效率极高,但缺点也很明显:运行速度慢(相比 C/C)。 在绝大多数场景下,…

单目深度估计实战:MiDaS模型部署与优化

单目深度估计实战:MiDaS模型部署与优化 1. 引言 1.1 技术背景 在计算机视觉领域,从单张二维图像中恢复三维空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖多视角几何或激光雷达等硬件设备,成本高且部署复杂。随着深度学习的发展&#xff0…

效果展示:通义千问2.5-7B-Instruct打造的智能写作助手案例

效果展示:通义千问2.5-7B-Instruct打造的智能写作助手案例 1. 引言:为何选择通义千问2.5-7B-Instruct构建智能写作助手 在当前大模型快速发展的背景下,如何选择一个性能强、响应快、部署灵活且支持商用的开源模型,成为构建垂直领…

树莓派换源零基础指南:网络环境要求

树莓派换源实战指南:从卡顿到飞速的秘诀你有没有遇到过这种情况:刚入手树莓派,兴致勃勃地打开终端准备安装Python库或者升级系统,结果一条sudo apt update执行下去,半天不动,进度条像被冻住了一样&#xff…

CC2530零基础入门:串口下载与调试方式详解

CC2530入门实战:串口下载与调试全解析 你是不是也遇到过这种情况——手里的CC2530开发板接上电脑,打开烧录工具,结果提示“无法连接芯片”?反复检查线序、波特率、跳线,就是搞不定。别急,这几乎是每个ZigB…

IndexTTS2效果优化:语调、停顿、重音调节实战技巧

IndexTTS2效果优化:语调、停顿、重音调节实战技巧 1. 引言:提升语音自然度的关键挑战 随着AI语音合成技术的快速发展,用户对TTS(Text-to-Speech)系统的自然度和表现力提出了更高要求。尽管IndexTTS2在V23版本中显著增…

A.每日一题——2975. 移除栅栏得到的正方形田地的最大面积

题目链接:2975. 移除栅栏得到的正方形田地的最大面积(中等) 算法原理: 解法:暴力枚举 622ms击败78.57% 时间复杂度O(N) 此题跟上一题 A.每日一题——2943. 最大化网格图中正方形空洞的面积 的不同点👇 空洞…

从语料到模型应用|StructBERT中文情感分析镜像全链路实践

从语料到模型应用|StructBERT中文情感分析镜像全链路实践 1. 引言:中文情感分析的现实挑战与技术选型 1.1 情感分析在实际业务中的价值 在当前以用户为中心的产品运营体系中,中文情感分析已成为企业洞察用户反馈、优化服务体验的核心能力。…

D.二分查找-进阶——658. 找到 K 个最接近的元素

题目链接:658. 找到 K 个最接近的元素(中等) 算法原理: 解法一:排序 19ms击败13.08% 时间复杂度O(NlogN) 这个解法其实挺暴力的,直接用把arr全扔链表里,然后按照题目要求把链表排序,…

Java SpringBoot+Vue3+MyBatis 抗疫物资管理系统系统源码|前后端分离+MySQL数据库

💡实话实说:有自己的项目库存,不需要找别人拿货再加价,所以能给到超低价格。摘要 新冠疫情爆发以来,全球范围内对防疫物资的需求急剧增加,如何高效、精准地管理抗疫物资成为各级政府和医疗机构面临的重大挑…

【2025最新】基于SpringBoot+Vue的学生网上请假系统管理系统源码+MyBatis+MySQL

💡实话实说:有自己的项目库存,不需要找别人拿货再加价,所以能给到超低价格。摘要 随着信息化技术的快速发展,传统纸质请假流程已无法满足现代高校管理的需求。学生请假流程繁琐、审批效率低下、数据统计困难等问题日益…

gpt-oss-20b-WEBUI实战:云端10分钟部署,2块钱玩一下午

gpt-oss-20b-WEBUI实战:云端10分钟部署,2块钱玩一下午 你是不是也遇到过这样的场景?团队里有人用AI写产品文案,几分钟就输出一整套卖点提炼、用户话术和推广标题,效率高得离谱。而你还卡在“这个功能怎么描述更吸引人…

BGE-M3一键启动:语义搜索实战指南(附避坑技巧)

BGE-M3一键启动:语义搜索实战指南(附避坑技巧) 1. 引言 1.1 业务场景与技术背景 在当前信息爆炸的时代,高效、精准的语义搜索已成为智能应用的核心能力之一。无论是知识库问答系统、推荐引擎还是文档检索平台,背后都…

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B高效运维:日志监控与性能分析实战

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B高效运维:日志监控与性能分析实战 1. 引言:轻量级大模型的运维挑战与机遇 随着边缘计算和本地化AI部署需求的增长,轻量级大模型正成为开发者和运维工程师关注的焦点。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 作为一款…