- Dataset-Verfügbarkeit
- 1900-01-01T00:00:00Z–2100-12-31T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- University of California Merced
- Intervall
- 1 Tag
- Tags
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.
Mit der MACA-Methode wurde die Modellausgabe von 20 globalen Klimamodellen (Global Climate Models, 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 heruntergerechnet.
Die vollständige Liste der Modelle finden Sie unter https://climate.northwestknowledge.net/MACA/GCMs.php.
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 4.638,3 Meter (alle Bänder)
| Name | Einheiten | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|---|
tasmax |
K | 222.4* | 334,92* | 4.638,3 Meter | Tägliche Höchsttemperatur in Bodennähe |
tasmin |
K | 215,33* | 315,61* | 4.638,3 Meter | Tägliche Mindesttemperatur in Bodennähe |
rhsmax |
% | 1* | 100* | 4.638,3 Meter | Maximale tägliche relative Luftfeuchtigkeit in Bodennähe, nicht in den Modellen CCSM4 oder NorESM1-M vorhanden |
rhsmin |
% | 1* | 100* | 4.638,3 Meter | Tägliche Mindestwerte der relativen Luftfeuchtigkeit in Bodennähe, nicht in den Modellen CCSM4 oder NorESM1-M vorhanden |
huss |
Massenanteil | 0* | 0,05* | 4.638,3 Meter | Durchschnittliche tägliche spezifische Luftfeuchtigkeit in Bodennähe |
pr |
mm | 0* | 1609,77* | 4.638,3 Meter | Durchschnittliche tägliche Niederschlagsmenge an der Oberfläche |
rsds |
W/m² | 9,06* | 455,61* | 4.638,3 Meter | Durchschnittliche tägliche kurzwellige Strahlung an der Oberfläche |
uas |
m/s | -29,74* | 25,96* | 4.638,3 Meter | Durchschnittliche tägliche östliche Windkomponente in Bodennähe |
vas |
m/s | -29,26* | 33,06* | 4.638,3 Meter | Durchschnittliche tägliche Nordkomponente des bodennahen Windes |
Bildattribute
Bildeigenschaften
| 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 nach dem Urheberrecht, einschließlich aller verwandten und angrenzenden 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 das Werk und schließt die Haftung für alle Nutzungen des Werks 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 angeben, an dem die Daten erhoben wurden. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite MACA References and License.
Zitationen
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');