本文将详细介绍 OMI/Aura 卫星提供的云压与云量产品——OMCLDRR_CPR。该数据集专为 CloudSat 轨道设计，从中切出宽度约 200 公里的条带子集，全部数据存储于 GES DISC 平台，可供研究人员直接获取。

先简单说明一下该产品的技术原理。它采用旋转拉曼散射法，借助夫琅禾费谱线拟合算法（最小二乘拟合），从 392‑398 纳米波段中提取有效云压与有效云量信息。子集的筛选逻辑非常明确：仅保留 CloudSat 轨道两侧各 ±100 公里范围内的 OMI 数据，最终形成横向宽度约 200 公里的连续条带。除了核心云参数，该产品还附带地形、地理位置、太阳与卫星观测角度以及质量标志等辅助数据。尽管它是为配合 CloudSat 任务而设计，但 A‑Train 星座中的其他卫星同样可以调用这些信息。

下面进入实际操作环节。如果您希望快速获取该数据集，可以运行以下 Python 代码进行下载与预览。

示例代码

!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="OMCLDRR_CPR",
    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")