GRIDMET: University of Idaho Gridded Surface Meteorological Dataset

IDAHO_EPSCOR/GRIDMET
डेटासेट की उपलब्धता
1979-01-01T00:00:00Z–2026-05-08T06:00:00Z
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 वाला सरफ़ेस मेट्रोलॉजिकल 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, पीआरआईज़्म से मिले हाई-रिज़ॉल्यूशन वाले स्पैटियल डेटा को, नेशनल लैंड डेटा एसिमिलेशन सिस्टम (एनएलडीएएस) से मिले हाई-टेम्पोरल रिज़ॉल्यूशन वाले डेटा के साथ मिलाया जाता है. इससे, स्पैटियली और टेम्पोरली लगातार फ़ील्ड तैयार होते हैं. इनका इस्तेमाल, ज़मीन की सतह के मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है.

इस डेटासेट में, शुरुआती तौर पर उपलब्ध कराए गए प्रॉडक्ट शामिल होते हैं. सोर्स डेटा उपलब्ध होने के बाद, इन्हें अपडेट किए गए वर्शन से बदल दिया जाता है. प्रॉडक्ट की पहचान, 'status' प्रॉपर्टी की वैल्यू से की जा सकती है. शुरुआत में, ऐसेट को status='early' के साथ शामिल किया जाता है. कुछ दिनों बाद, इन्हें status='provisional' वाली ऐसेट से बदल दिया जाता है. करीब दो महीने बाद, इन्हें status='permanent' वाली 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॰, रोज़ाना का कुल 0* 690.44* 4638.3 मीटर

बारिश की मात्रा

rmax % 1.05* 100* 4638.3 मीटर

ज़्यादा से ज़्यादा ह्यूमिडिटी

rmin % 0* 100* 4638.3 मीटर

कम से कम 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

1000 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 के 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, डेटा हासिल करने की तारीख भी बतानी चाहिए.

उद्धरण

उद्धरण:
  • एबात्ज़ोग्लू जे. टी., Development of gridded surface meteorological data for ecological applications and modelling, International Journal of Climatology. (2012) doi:10.1002/joc.3413

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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 वाला 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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