- Disponibilidad del conjunto de datos
- 1900-01-01T00:00:00Z–2100-12-31T00:00:00Z
- Proveedor del conjunto de datos
- Universidad de California, Merced
- Cadencia
- 1 día
- Etiquetas
Descripción
El conjunto de datos MACAv2-METDATA es una colección de 20 modelos climáticos globales que abarcan los Estados Unidos contiguos. El método de Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) es un método de reducción de escala estadística que utiliza un conjunto de datos de entrenamiento (es decir, un conjunto de datos de observaciones meteorológicas) para quitar los sesgos históricos y hacer coincidir los patrones espaciales en el resultado del modelo climático.
Se usó el método MACA para reducir la escala del resultado del modelo de 20 modelos climáticos globales (GCM) del proyecto de intercomparación de modelos acoplados 5 (CMIP5) para los forzamientos históricos de GCM (1950-2005) y las futuras vías de concentración representativas (RCP) RCP 4.5 y RCP 8.5 (2006-2100) de la resolución nativa de los GCMS a 4 km.
La lista completa de modelos se puede encontrar en: https://climate.northwestknowledge.net/MACA/GCMs.php
Bandas
Bandas
Tamaño de píxel: 4,638.3 metros (todas las bandas)
| Nombre | Unidades | Mín. | Máx. | Tamaño de los píxeles | Descripción |
|---|---|---|---|---|---|
tasmax |
K | 222.4* | 334.92* | 4,638.3 metros | Temperatura máxima diaria cerca de la superficie |
tasmin |
K | 215.33* | 315.61* | 4,638.3 metros | Temperatura diaria mínima cerca de la superficie |
rhsmax |
% | 1* | 100* | 4,638.3 metros | Humedad relativa diaria máxima cerca de la superficie, no presente en los modelos CCSM4 ni NorESM1-M |
rhsmin |
% | 1* | 100* | 4,638.3 metros | Humedad relativa diaria mínima cerca de la superficie, no presente en los modelos CCSM4 o NorESM1-M |
huss |
Fracción de masa | 0* | 0.05* | 4,638.3 metros | Humedad específica diaria promedio cerca de la superficie |
pr |
mm | 0* | 1,609.77* | 4,638.3 metros | Cantidad promedio de precipitación diaria en la superficie |
rsds |
W/m² | 9.06* | 455.61* | 4,638.3 metros | Promedio de radiación de onda corta descendente diaria en la superficie |
uas |
m/s | -29.74* | 25.96* | 4,638.3 metros | Componente promedio diario del viento hacia el este cerca de la superficie |
vas |
m/s | -29.26* | 33.06* | 4,638.3 metros | Promedio diario del componente norte del viento cerca de la superficie |
Propiedades de imágenes
Propiedades de la imagen
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| situación | STRING | Nombre de la situación de CMIP5, que puede ser "rcp85", "rcp45" o "historical" |
| modelo | STRING | Nombre del modelo de CMIP5, p. ej., "inmcm4" |
| automatizado | STRING | "r1i1p1" o "r6i1p1" |
Condiciones de Uso
Condiciones de Uso
Los conjuntos de datos de MACA se crearon con fondos del Gobierno de EE.UU. y son de dominio público en ese país. Para mayor claridad, a menos que se indique lo contrario, los conjuntos de datos de MACA se ponen a disposición con una dedicación universal de Creative Commons CC0 1.0. En resumen, John Abatzoglou renuncia a todos los derechos sobre la obra en todo el mundo en virtud de la legislación de derechos de autor, incluidos todos los derechos conexos y vecinos, en la medida en que lo permita la ley. Puedes copiar, modificar, distribuir y realizar el trabajo, incluso con fines comerciales, todo sin pedir permiso. John Abatzoglou no ofrece garantías sobre el trabajo y se exime de responsabilidad por todos los usos del trabajo, en la medida máxima permitida por la ley aplicable. Los usuarios deben citar correctamente la fuente utilizada en la creación de informes y publicaciones que resulten del uso de este conjunto de datos y anotar la fecha en que se adquirieron los datos. Para obtener más información, consulta la página Referencias y licencia de MACA.
Citas
Abatzoglou J.T. y 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');