- Disponibilité des ensembles de données
- 1900-01-01T00:00:00Z–2100-12-31T00:00:00Z
- Fournisseur de l'ensemble de données
- Université de Californie à Merced
- Cadence
- 1 jour
- Tags
Description
L'ensemble de données MACAv2-METDATA est une collection de 20 modèles climatiques mondiaux couvrant les États-Unis contigus. La méthode MACA (Multivariate Adaptive Constructed Analogs) est une méthode de réduction d'échelle statistique qui utilise un ensemble de données d'entraînement (c'est-à-dire un ensemble de données d'observations météorologiques) pour supprimer les biais historiques et faire correspondre les modèles spatiaux dans les résultats des modèles climatiques.
La méthode MACA a été utilisée pour réduire la résolution de la sortie du modèle à partir de 20 modèles climatiques mondiaux (GCM) du projet CMIP5 (Coupled Model Inter-Comparison Project 5) pour les forçages GCM historiques (1950-2005) et les futurs scénarios RCP (Representative Concentration Pathways) RCP 4.5 et RCP 8.5 (2006-2100) de la résolution native des GCM à 4 km.
La liste complète des modèles est disponible à l'adresse suivante : https://climate.northwestknowledge.net/MACA/GCMs.php.
Bracelets
Taille des pixels
4 638,3 mètres
Bandes de fréquences
| Nom | Unités | Min | Max | Taille des pixels | Description |
|---|---|---|---|---|---|
tasmax |
K | 222.4* | 334,92* | mètres | Température maximale quotidienne près de la surface |
tasmin |
K | 215,33* | 315.61* | mètres | Température quotidienne minimale près de la surface |
rhsmax |
% | 1* | 100* | mètres | Humidité relative maximale quotidienne près de la surface, non présente dans les modèles CCSM4 ou NorESM1-M |
rhsmin |
% | 1* | 100* | mètres | Humidité relative quotidienne minimale près de la surface, non présente dans les modèles CCSM4 ou NorESM1-M |
huss |
Fraction massique | 0* | 0,05* | mètres | Humidité spécifique quotidienne moyenne près de la surface |
pr |
mm | 0* | 1609.77* | mètres | Quantité moyenne de précipitations quotidiennes en surface |
rsds |
W/m^2 | 9.06* | 455,61* | mètres | Rayonnement à ondes courtes descendant quotidien moyen à la surface |
uas |
m/s | -29,74* | 25,96* | mètres | Composante est moyenne quotidienne du vent près de la surface |
vas |
m/s | -29,26* | 33.06* | mètres | Composante moyenne quotidienne du vent vers le nord près de la surface |
Propriétés des images
Propriétés de l'image
| Nom | Type | Description |
|---|---|---|
| scénario | STRING | Nom du scénario CMIP5, qui peut être "rcp85", "rcp45" ou "historical". |
| modèle | STRING | Nom du modèle CMIP5, par exemple "inmcm4" |
| ensemble | STRING | 'r1i1p1' ou 'r6i1p1' |
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
Les ensembles de données MACA ont été créés avec le financement du gouvernement américain et appartiennent au domaine public aux États-Unis. Pour plus de clarté, sauf indication contraire, les ensembles de données MACA sont mis à disposition avec une licence Creative Commons CC0 1.0 Universal. En bref, John Abatzoglou renonce à tous les droits sur l'œuvre dans le monde entier en vertu de la loi sur les droits d'auteur, y compris tous les droits voisins et connexes, dans la mesure autorisée par la loi. Vous pouvez copier, modifier, distribuer et exécuter l'œuvre, même à des fins commerciales, sans avoir à demander l'autorisation. John Abatzoglou ne donne aucune garantie concernant l'œuvre et décline toute responsabilité pour toutes les utilisations de l'œuvre, dans toute la mesure autorisée par la loi applicable. Les utilisateurs doivent citer correctement la source utilisée pour créer des rapports et des publications à partir de cet ensemble de données, et indiquer la date à laquelle les données ont été acquises. Pour en savoir plus, consultez la page Références et licence MACA.
Citations
Abatzoglou J.T. et Brown T.J., A comparison of statistical downscaling methods suited for wildfire applications, International Journal of Climatology(2012) doi:10.1002/joc.2312.
Explorer avec Earth Engine
Éditeur de code (JavaScript)
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');