- Dataset-Verfügbarkeit
- 1979-01-01T00:00:00Z–2026-10-26T06:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- University of California Merced
- Intervall
- 1 Tag
- Tags
Beschreibung
Der Gridded Surface Meteorological-Datensatz enthält tägliche Oberflächendaten zu Temperatur, Niederschlag, Wind, Luftfeuchtigkeit und Strahlung in den zusammenhängenden Vereinigten Staaten seit 1979 mit hoher räumlicher Auflösung (~4 km). Das Dataset kombiniert die hochauflösenden räumlichen Daten von PRISM mit den zeitlich hochauflösenden Daten des National Land Data Assimilation System (NLDAS), um räumlich und zeitlich kontinuierliche Felder zu erzeugen, die sich für zusätzliche Modellierungen der Landoberfläche eignen.
Dieses Dataset enthält vorläufige Produkte, die durch aktualisierte Versionen ersetzt werden, sobald die vollständigen Quelldaten verfügbar sind. Produkte können anhand des Werts der Property „status“ unterschieden werden. Zuerst werden Assets mit dem Status „early“ aufgenommen. Nach einigen Tagen werden sie durch Assets mit dem Status „provisional“ ersetzt. Nach etwa zwei Monaten werden sie durch die endgültigen Assets mit status='permanent' ersetzt.
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 4.638,3 Meter (alle Bänder)
| Name | Einheiten | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|---|
pr |
mm, Tagesgesamtwerte | 0* | 690,44* | 4.638,3 Meter | Niederschlagsmenge |
rmax |
% | 1,05* | 100* | 4.638,3 Meter | Maximale relative Luftfeuchtigkeit |
rmin |
% | 0* | 100* | 4.638,3 Meter | Minimale relative Luftfeuchtigkeit |
sph |
Massenanteil | 0* | 0,02* | 4.638,3 Meter | Spezifische Luftfeuchtigkeit |
srad |
W/m² | 0* | 455,61* | 4.638,3 Meter | Abwärts gerichtete kurzwellige Strahlung an der Oberfläche |
th |
Grad | 4.638,3 Meter | Windrichtung |
||
tmmn |
K | 225,54* | 314,88* | 4.638,3 Meter | Mindesttemperatur |
tmmx |
K | 233,08* | 327,14* | 4.638,3 Meter | Höchsttemperatur |
vs |
m/s | 0,14* | 29,13* | 4.638,3 Meter | Windgeschwindigkeit in 10 m Höhe |
erc |
NFDRS-Brandgefahrenindex | 0* | 131,85* | 4.638,3 Meter | Komponente zur Energiefreisetzung |
eto |
mm | 0* | 17,27* | 4.638,3 Meter | Tägliche Referenz-Evapotranspiration für Gras |
bi |
NFDRS-Brandgefahrenindex | 0* | 214,2* | 4.638,3 Meter | Brandindex |
fm100 |
% | 0,28* | 33,2* | 4.638,3 Meter | Feuchtigkeit von totem Brennmaterial (100 Stunden) |
fm1000 |
% | 0,36* | 47,52* | 4.638,3 Meter | Feuchtigkeit von totem Brennmaterial (1.000 Stunden) |
etr |
mm | 0* | 27,02* | 4.638,3 Meter | Tägliche Referenz-Evapotranspiration für Luzerne |
vpd |
kPa | 0* | 9,83* | 4.638,3 Meter | Mittleres Dampfdruckdefizit |
Bildattribute
Bildeigenschaften
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Status | STRING | „early“, „provisional“ oder „permanent“ |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Dieses Werk (METDATA von John Abatzoglou) ist frei von Urheberrechten und unterliegt keinen bekannten urheberrechtlichen Einschränkungen. Nutzer sollten die Quelle, die bei der Erstellung von Berichten und Veröffentlichungen verwendet wurde, die sich aus der Nutzung dieses Datasets ergeben, ordnungsgemäß angeben und das Datum angeben, an dem die Daten erfasst wurden.
Zitationen
Abatzoglou J. T., Development of gridded surface meteorological data for ecological applications and modelling, International Journal of Climatology. (2012) doi:10.1002/joc.3413
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (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');
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