MACAv2-METDATA: University of Idaho, Multivariate Adaptive Constructed Analogs Applied to Global Climate Models

Dataset-Verfügbarkeit

1900-01-01T00:00:00Z–2100-12-31T00:00:00Z

Dataset-Anbieter

University of California Merced

Earth Engine-Snippet

ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/MACAv2_METDATA")

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1 Tag

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climate conus geophysical idaho maca monthly

Beschreibung

Der Datensatz „MACAv2-METDATA“ umfasst 20 globale Klimamodelle für die kontinentalen USA. Die MACA-Methode (Multivariate Adaptive Constructed Analogs) ist eine statistische Downscaling-Methode, bei der ein Trainings-Dataset (d.h. ein meteorologisches Beobachtungs-Dataset) verwendet wird, um historische Verzerrungen zu entfernen und räumliche Muster in der Ausgabe von Klimamodellen abzugleichen.

Die MACA-Methode wurde verwendet, um die Modellausgabe von 20 globalen Klimamodellen (GCMs) des Coupled Model Inter-Comparison Project 5 (CMIP5) für die historischen GCM-Forcings (1950–2005) und die zukünftigen Representative Concentration Pathways (RCPs) RCP 4.5 und RCP 8.5 (2006–2100) von der nativen Auflösung der GCMs auf 4 km herunterzuskalieren.

Die vollständige Liste der Modelle finden Sie unter https://climate.northwestknowledge.net/MACA/GCMs.php.

Bänder

Pixelgröße
4638,3 Meter

Bänder

Name	Einheiten	Min.	Max.	Pixelgröße	Beschreibung
tasmax	K	222.4*	334,92*	Meter	Tägliche Höchsttemperatur in Bodennähe
tasmin	K	215,33*	315,61*	Meter	Tägliche Mindesttemperatur in Bodennähe
rhsmax	%	1*	100*	Meter	Maximale tägliche relative Luftfeuchtigkeit in Bodennähe, nicht in den Modellen CCSM4 oder NorESM1-M vorhanden
rhsmin	%	1*	100*	Meter	Tägliche Mindestwerte der relativen Luftfeuchtigkeit in Bodennähe, nicht in den Modellen CCSM4 oder NorESM1-M vorhanden
huss	Massenanteil	0*	0,05*	Meter	Durchschnittliche tägliche spezifische Luftfeuchtigkeit in Bodennähe
pr	mm	0*	1609,77*	Meter	Durchschnittliche tägliche Niederschlagsmenge an der Oberfläche
rsds	W/m^2	9,06*	455,61*	Meter	Durchschnittliche tägliche kurzwellige Strahlung an der Oberfläche
uas	m/s	–29,74*	25,96*	Meter	Durchschnittliche tägliche östliche Windkomponente in Bodennähe
vas	m/s	-29,26*	33,06*	Meter	Durchschnittliche tägliche nördliche Windkomponente in Bodennähe

* geschätzter Mindest- oder Höchstwert

Bildattribute

Bildattribute

Name	Typ	Beschreibung
scenario	STRING	Name des CMIP5-Szenarios, entweder „rcp85“, „rcp45“ oder „historical“
Modell	STRING	Name des CMIP5-Modells, z. B. „inmcm4“
Ensemble	STRING	Entweder „r1i1p1“ oder „r6i1p1“

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Die MACA-Datasets wurden mit Mitteln der US-Regierung erstellt und sind in den USA gemeinfrei. Zur weiteren Klarstellung: Sofern nicht anders angegeben, werden die MACA-Datasets mit einer Creative Commons CC0 1.0 Universal-Widmung zur Verfügung gestellt. Kurz gesagt verzichtet John Abatzoglou weltweit auf alle Rechte an dem Werk, die durch das Urheberrecht geschützt sind, einschließlich aller damit verbundenen und benachbarten Rechte, soweit dies gesetzlich zulässig ist. Dieses Werk darf ohne Genehmigung auch für kommerzielle Zwecke kopiert, bearbeitet, verbreitet und aufgeführt werden. John Abatzoglou übernimmt keine Gewährleistung für die Arbeit und schließt die Haftung für alle Verwendungen der Arbeit im größtmöglichen Umfang aus, der nach anwendbarem Recht zulässig ist. Nutzer sollten die Quelle, die bei der Erstellung von Berichten und Publikationen verwendet wurde, die aus der Nutzung dieses Datasets resultieren, ordnungsgemäß angeben und das Datum der Datenerhebung vermerken. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite MACA References and License (MACA-Referenzen und ‑Lizenz).

Zitate

Quellenangaben:

• Abatzoglou J.T. und Brown T.J., A comparison of statistical downscaling methods suited for wildfire applications, International Journal of Climatology(2012) doi:10.1002/joc.2312.

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var dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/MACAv2_METDATA')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-08-01', '2018-08-15'));
var maximumTemperature = dataset.select('tasmax');
var maximumTemperatureVis = {
  min: 290.0,
  max: 314.0,
  palette: ['d8d8d8', '4addff', '5affa3', 'f2ff89', 'ff725c'],
};
Map.setCenter(-84.37, 33.5, 5);
Map.addLayer(maximumTemperature, maximumTemperatureVis, 'Maximum Temperature');

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MACAv2-METDATA: University of Idaho, Multivariate Adaptive Constructed Analogs Applied to Global Climate Models

Das Dataset MACAv2-METDATA ist eine Sammlung von 20 globalen Klimamodellen, die die kontinentalen USA abdecken. Die MACA-Methode (Multivariate Adaptive Constructed Analogs) ist eine statistische Downscaling-Methode, bei der ein Trainings-Dataset (d.h. ein meteorologisches Beobachtungs-Dataset) verwendet wird, um historische Verzerrungen zu entfernen und räumliche Muster in der Ausgabe des Klimamodells abzugleichen. Die …

IDAHO_EPSCOR/MACAv2_METDATA, climate,conus,geophysical,idaho,maca,monthly

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