esa-exomars-tgo-observations
收藏Hugging Face2026-04-06 更新2026-04-07 收录
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资源简介:
该数据集包含ESA ExoMars Trace Gas Orbiter(TGO)任务的完整观测元数据目录,涵盖27,035,603条观测记录,涉及5种仪器。TGO是ESA与Roscosmos的联合任务,自2016年10月进入火星轨道以来,主要科学目标是研究火星大气层,寻找可能指示地质或生物活动的痕量气体。数据集中的仪器包括ACS(大气化学套件)、CaSSIS(彩色立体表面成像系统)、FREND(高分辨率超热中子探测器)、NOMAD(火星发现纳迪尔和掩星仪)和DREAMS。数据集遵循EPN-TAP标准,每条记录包含观测时间、空间覆盖范围、仪器参数和访问URL等元数据。数据集每周从ESA行星科学档案更新,适用于行星科学、大气研究等任务。
创建时间:
2026-04-03
原始信息汇总
ESA ExoMars TGO Observations 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称:ESA ExoMars TGO Observations
- 发布者:Julien Simon
- 发布日期:2026年
- 许可证:CC-BY-4.0
- 语言:英语
- 数据格式:Parquet
- 数据规模:10M < n < 100M
- 任务类别:表格分类
- 标签:空间、火星、ExoMars、TGO、痕量气体轨道器、ESA、行星科学、大气、开放数据、表格数据、Parquet
数据集描述
该数据集包含来自欧空局(ESA)ExoMars痕量气体轨道器(TGO)任务的完整观测元数据目录。TGO是一颗欧空局与俄罗斯国家航天集团公司(Roscosmos)联合任务的火星轨道器,于2016年10月进入火星轨道,并于2018年4月经过一年气动制动后开始科学观测阶段。其主要科学目标是以前所未有的灵敏度研究火星大气,寻找如甲烷等可能指示活跃地质或生物过程的痕量气体。该任务还绘制次表层氢(水冰的替代指标)分布图,并捕获高分辨率彩色和立体地表图像。
数据内容与统计
- 总观测数:27,035,603
- 仪器数量:5
- 目标天体:1个(主要为火星,也包括火卫一、火卫二等)
- 时间跨度:JD 2457461.5 至 JD 2461134.5
- 数据源:欧空局行星科学档案(PSA),符合EPN-TAP标准
- 更新频率:每周一09:00 UTC更新
仪器与观测数量分布
- CaSSIS(彩色立体表面成像系统):18,279,748次观测
- ACS(大气化学套件):8,273,140次观测
- NOMAD(火星发现临边和天底观测仪):443,809次观测
- FREND(高分辨率超热中子探测器):38,829次观测
- DREAMS:77次观测
数据配置
数据集提供多个配置,便于按仪器加载:
default:加载所有仪器数据cassis:仅加载CaSSIS仪器数据acs:仅加载ACS仪器数据nomad:仅加载NOMAD仪器数据frend:仅加载FREND仪器数据dreams:仅加载DREAMS仪器数据
关键数据列(模式)
| 列名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
granule_uid |
字符串 | 唯一观测标识符 |
granule_gid |
字符串 | 组标识符 |
obs_id |
字符串 | 观测ID |
dataproduct_type |
字符串 | 数据产品类型(如光谱、图像、剖面) |
target_name |
字符串 | 目标天体名称(火星、火卫一、火卫二等) |
target_class |
字符串 | 目标类别(行星、卫星等) |
instrument_name |
字符串 | 仪器名称(ACS、CaSSIS、NOMAD、FREND) |
time_min |
浮点数64位 | 观测开始时间(儒略日) |
time_max |
浮点数64位 | 观测结束时间(儒略日) |
c1min/c1max |
浮点数64位 | 空间坐标1范围 |
c2min/c2max |
浮点数64位 | 空间坐标2范围 |
spectral_range_min/max |
浮点数64位 | 光谱范围边界 |
processing_level |
字符串 | 数据处理级别 |
creation_date |
字符串 | 数据产品创建日期 |
access_url |
字符串 | 访问数据产品的URL |
access_format |
字符串 | 数据格式(如application/x-pds) |
完整模式包含约50列,遵循EPN-TAP标准。
使用方式
可通过Hugging Face datasets库加载。加载单个仪器配置可降低内存使用,加载全部数据约需8GB内存。
相关数据集
- esa-mars-express-observations:欧空局火星快车观测目录
- mars-craters:Robbins火星陨石坑目录
- esa-venus-express-observations:欧空局金星快车观测目录
支持与引用
- 源代码仓库:juliensimon/space-datasets
- 引用格式:提供了BibTeX引用格式,注明数据基于欧空局行星科学档案(PSA)EPN-TAP服务。
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
在行星科学数据开放共享的背景下,该数据集通过自动化流程从欧洲空间局行星科学档案(PSA)的EPN-TAP服务中系统性地提取和整合而成。其构建严格遵循国际行星数据标准,每周自动同步更新,确保了数据的新鲜度与完整性。数据集以Parquet格式高效存储,涵盖了痕量气体轨道飞行器上五个科学仪器的超过2700万条观测元数据记录,每条记录均包含观测时间、空间覆盖、仪器参数及数据访问链接等关键字段,为研究者提供了一个统一、规范且可追溯的数据访问入口。
特点
本数据集的核心特征在于其前所未有的规模与综合性,它完整收录了自2016年以来ExoMars痕量气体轨道飞行器对火星大气、地表及次表层的系统性观测元数据。数据集不仅时间跨度长、更新频率高,更因其遵循EPN-TAP标准而具备卓越的互操作性。其结构化设计允许用户按仪器(如ACS、CaSSIS、NOMAD、FREND、DREAMS)进行灵活筛选与加载,兼顾了大规模分析的效率与特定科学目标查询的便捷性,是开展火星大气化学、水冰分布、高分辨率地质成像等多学科交叉研究的宝贵资源。
使用方法
利用Hugging Face的`datasets`库,研究者可以便捷地访问此数据集。为平衡内存消耗与查询效率,推荐按仪器配置分别加载特定子集,例如专注于大气化学的研究可单独加载ACS数据。若计算资源充足,亦可一次性加载全部超过2700万条记录进行全局分析。数据以表格形式呈现,关键列如观测时间、空间坐标、光谱范围及数据产品访问链接等,可直接用于时间序列分析、空间分布统计,或作为索引进一步获取PSA中的原始科学数据产品,从而支撑从数据发现到深度分析的全流程研究。
背景与挑战
背景概述
在行星科学领域,对火星大气成分与地质活动的深入探测是揭示其演化历史与潜在宜居性的关键。欧洲空间局(ESA)与俄罗斯国家航天集团(Roscosmos)联合研制的ExoMars痕量气体轨道飞行器(TGO)于2016年抵达火星轨道,并于2018年启动科学观测任务。该任务的核心科学目标是以前所未有的灵敏度研究火星大气中的痕量气体,特别是甲烷等可能指示地质或生物活动的成分,同时绘制次表层氢分布图并获取高分辨率地表影像。TGO搭载的ACS、NOMAD、CaSSIS、FREND及DREAMS五台仪器,累计产生了超过2700万条观测数据,为理解火星大气化学、水冰分布及地表过程提供了极为丰富的数据资源。
当前挑战
该数据集旨在解决火星大气痕量气体探测与地表次表层水冰测绘等复杂科学问题,其核心挑战在于如何从海量、多源异构的观测数据中精确提取微弱的大气信号,并区分地质与潜在生物来源。在数据构建过程中,挑战主要源于多仪器观测数据的标准化整合,需遵循EPN-TAP标准以确保元数据的一致性;同时,每周从ESA行星科学档案进行增量更新,要求数据处理流程具备高度的自动化与鲁棒性,以维持数据集的时效性与完整性。
常用场景
经典使用场景
在行星科学领域,ESA ExoMars TGO观测数据集为研究火星大气成分与表面活动提供了关键数据支撑。该数据集整合了ACS、CaSSIS、NOMAD、FREND和DREAMS五台仪器自2016年以来的两千七百余万条观测记录,其经典应用场景在于通过高精度光谱分析与成像技术,系统探测火星大气中的痕量气体分布,例如甲烷等可能指示地质或生物活动的气体,同时结合中子探测数据绘制火星浅层水冰分布图,为理解火星气候演化与水文历史构建了多维度观测框架。
解决学术问题
该数据集有效解决了火星科学研究中若干核心问题,包括大气痕量气体的精确量化与来源解析、水冰空间分布的精细化建模以及表面动态过程的监测。通过ACS和NOMAD仪器提供的超高灵敏度光谱数据,研究者得以对甲烷等气体浓度施加迄今最严格的约束上限,澄清了先前观测中的矛盾结果;FREND的中子探测数据则揭示了火星表层氢元素的分布规律,为水冰赋存状态提供了直接证据;CaSSIS的高分辨率立体影像持续记录着季节性二氧化碳冰、斜坡线状特征等表面活动,推动了火星地质动力学研究的发展。
衍生相关工作
基于该数据集衍生的经典研究工作涵盖多个方向。在大气科学领域,研究者利用ACS和NOMAD的观测序列,构建了火星大气尘埃、水汽垂直廓线模型,并揭示了水分子逃逸机制的新细节;在行星地质学方面,CaSSIS影像数据被用于分析重复性斜坡线状特征的形成机理,以及撞击坑的统计分布规律;FREND数据则催生了火星全球水冰丰度图的绘制研究,相关成果已整合进国际火星探测路线图的科学目标中。这些工作共同推动了行星科学从观测描述向机理阐释的跨越。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



