GRIDMET: University of Idaho Gridded Surface Meteorological Dataset

IDAHO_EPSCOR/GRIDMET
डेटासेट की उपलब्धता
1979-01-01T00:00:00Z–2026-07-21T06:00:00Z
डेटासेट बनाने वाली कंपनी
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/GRIDMET")
डेटासेट अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी
हर दिन
टैग
climate gridmet humidity merced metdata precipitation radiation temperature water-vapor wind
fireburning
nfdrs

ब्यौरा

ग्रिड वाली सतह का मौसम से जुड़ा डेटासेट, अमेरिका के आस-पास के इलाकों के लिए, तापमान, बारिश, हवा, ह्यूमिडिटी, और रेडिएशन की जानकारी, हर दिन के हिसाब से उपलब्ध कराता है. यह जानकारी, 1979 से लेकर अब तक के डेटा पर आधारित है. इस डेटासेट का रिज़ॉल्यूशन, करीब-करीब 4 किलोमीटर है. इस डेटासेट में, पीआरआईएसएम से मिले हाई-रिज़ॉल्यूशन वाले स्पेस से जुड़े डेटा को, नेशनल लैंड डेटा एसिमिलेशन सिस्टम (एनएलडीएएस) से मिले हाई-रिज़ॉल्यूशन वाले समय से जुड़े डेटा के साथ मिलाया जाता है. इससे, स्पेस और समय के हिसाब से लगातार फ़ील्ड तैयार होते हैं. इनका इस्तेमाल, ज़मीन की सतह के मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है.

इस डेटासेट में, शुरुआती प्रॉडक्ट शामिल होते हैं. सोर्स डेटा उपलब्ध होने पर, इन्हें अपडेट किए गए वर्शन से बदल दिया जाता है. प्रॉडक्ट को 'status' प्रॉपर्टी की वैल्यू के हिसाब से पहचाना जा सकता है. शुरुआत में, ऐसेट को status='early' के साथ जोड़ा जाता है. कुछ दिनों बाद, इन्हें status='provisional' वाले ऐसेट से बदल दिया जाता है. करीब दो महीने बाद, इन्हें status='permanent' वाले फ़ाइनल ऐसेट से बदल दिया जाता है.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 4638.3 मीटर (सभी बैंड)

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
pr मि॰मी॰, रोज़ का कुल समय 0* 690.44* 4638.3 मीटर

बारिश की मात्रा

rmax % 1.05* 100* 4638.3 मीटर

ज़्यादा से ज़्यादा रिलेटिव ह्यूमिडिटी

rmin % 0* 100* 4638.3 मीटर

कम से कम रिलेटिव ह्यूमिडिटी

sph मास फ़्रैक्शन 0* 0.02* 4638.3 मीटर

स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी

srad वॉट/मी°^2 0* 455.61* 4638.3 मीटर

ज़मीन की सतह पर पड़ने वाला शॉर्टवेव रेडिएशन

th डिग्री 4638.3 मीटर

हवा की दिशा

tmmn K 225.54* 314.88* 4638.3 मीटर

कम से कम तापमान

tmmx K 233.08* 327.14* 4638.3 मीटर

ज़्यादा से ज़्यादा तापमान

vs मी॰/से॰ 0.14* 29.13* 4638.3 मीटर

10 मीटर की ऊंचाई पर हवा की वेलोसिटी

erc एनएफ़डीआरएस फ़ायर डेंजर इंडेक्स 0* 131.85* 4638.3 मीटर

एनर्जी रिलीज़ कॉम्पोनेंट

eto मि॰मी॰ 0* 17.27* 4638.3 मीटर

घास के रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन की रोज़ाना की वैल्यू

bi एनएफ़डीआरएस फ़ायर डेंजर इंडेक्स 0* 214.2* 4638.3 मीटर

बर्निंग इंडेक्स

fm100 % 0.28* 33.2* 4638.3 मीटर

100 घंटे के सूखे ईंधन में नमी की मात्रा

fm1000 % 0.36* 47.52* 4638.3 मीटर

1,000 घंटे के सूखे ईंधन में नमी की मात्रा

etr मि॰मी॰ 0* 27.02* 4638.3 मीटर

अल्फ़ाल्फ़ा के रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन की रोज़ाना की वैल्यू

vpd kPa 0* 9.83* 4638.3 मीटर

वाष्प दबाव में कमी का औसत

* अनुमानित कम से कम या ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू

इमेज प्रॉपर्टी

इमेज प्रॉपर्टी

नाम टाइप ब्यौरा
status STRING

'early', 'provisional' या 'permanent'

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

यह काम (जॉन एबात्ज़ोग्लू का METDATA) पब्लिक डोमेन में है. इस पर कॉपीराइट से जुड़ी कोई पाबंदी नहीं है. उपयोगकर्ताओं को इस डेटासेट का इस्तेमाल करके बनाई गई किसी भी रिपोर्ट और पब्लिकेशन में, इस्तेमाल किए गए सोर्स का सही तरीके से हवाला देना चाहिए. साथ ही, यह भी बताना चाहिए कि डेटा कब हासिल किया गया था.

उद्धरण

उद्धरण:
  • एबात्ज़ोग्लू जे. टी., इकोलॉजिकल ऐप्लिकेशन और मॉडलिंग के लिए, ग्रिड वाली सतह के मौसम से जुड़े डेटा को तैयार करना, इंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ क्लाइमेटोलॉजी. (2012) doi:10.1002/joc.3413

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/GRIDMET')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-08-01', '2018-08-15'));
var maximumTemperature = dataset.select('tmmx');
var maximumTemperatureVis = {
  min: 290.0,
  max: 314.0,
  palette: ['d8d8d8', '4addff', '5affa3', 'f2ff89', 'ff725c'],
};
Map.setCenter(-115.356, 38.686, 5);
Map.addLayer(maximumTemperature, maximumTemperatureVis, 'Maximum Temperature');

Python सेटअप

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/GRIDMET').filter(
    ee.Filter.date('2018-08-01', '2018-08-15')
)

maximum_temperature = dataset.select('tmmx')

maximum_temperature_vis = {
    'min': 290.0,
    'max': 314.0,
    'palette': ['d8d8d8', '4addff', '5affa3', 'f2ff89', 'ff725c'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(-115.356, 38.686, 5)
m.add_layer(maximum_temperature, maximum_temperature_vis, 'Maximum Temperature')
m
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