
- 데이터 세트 사용 가능 기간
- 1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- 데이터 세트 제공업체
- 캘리포니아 대학교 머시드 캠퍼스
- Cadence
- 1개월
- 태그
설명
TerraClimate는 전 세계 지표면의 월별 기후 및 기후적 물 균형 데이터 세트입니다. 기후 지원 보간법을 사용하여 WorldClim 데이터 세트의 높은 공간 해상도 기후학적 표준과 CRU Ts4.0 및 일본 55년 재분석 (JRA55)의 더 낮은 공간 해상도지만 시간 변동 데이터를 결합합니다. 개념적으로 이 절차는 CRU Ts4.0/JRA55의 보간된 시간 변동 이상치를 WorldClim의 고해상도 기후에 적용하여 더 넓은 시간 기록을 포함하는 고해상도 데이터 세트를 만듭니다.
온도, 강수량, 증기압의 경우 대부분의 전 세계 육지 표면에서 시간 정보가 CRU Ts4.0에서 상속됩니다. 하지만 CRU 데이터에 기여하는 기후 관측소가 0개인 지역 (남극 전체, 아프리카, 남아메리카, 산재된 섬의 일부 포함)에는 JRA55 데이터가 사용됩니다. 온도, 증기압, 강수의 기본 기후 변수의 경우 아이다호 대학교에서 TerraClimate에서 사용하는 CRU Ts4.0 데이터에 기여한 관측소 수 (0~8개)에 관한 추가 데이터를 제공합니다. JRA55는 태양 복사 및 풍속에만 사용되었습니다.
또한 TerraClimate는 기준 증발산량, 강수량, 온도, 보간된 식물 추출 가능 토양 수분 용량을 통합하는 수분 균형 모델을 사용하여 월별 지표수 균형 데이터 세트를 생성합니다. 수정된 Thornthwaite-Mather 기후 수분 균형 모델과 추출 가능한 토양 수분 저장 용량 데이터가 Wang-Erlandsson 외(2016)의 0.5° 그리드에서 사용되었습니다.
데이터 제한사항:
데이터의 장기 추세는 상위 데이터 세트에서 상속됩니다. TerraClimate는 추세에 대한 독립적인 평가에 직접 사용해서는 안 됩니다.
TerraClimate는 상위 데이터 세트보다 세부적인 규모의 시간적 변동성을 포착하지 않으므로 지형 강수 비율 및 역전의 변동성을 포착할 수 없습니다.
수분 균형 모델은 매우 간단하며 식물 유형의 이질성이나 변화하는 환경 조건에 대한 생리적 반응을 고려하지 않습니다.
데이터가 부족한 지역 (예: 남극)에 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.
대역
픽셀 크기
4638.3미터
대역
이름 | 단위 | 최소 | 최대 | 확장 | 픽셀 크기 | 설명 |
---|---|---|---|---|---|---|
aet |
mm | 0* | 3140* | 0.1 | 미터 | 1차원 토양 수분 균형 모델을 사용하여 파생된 실제 증발산량 |
def |
mm | 0* | 4548* | 0.1 | 미터 | 1차원 토양 수분 균형 모델을 사용하여 산출된 기후 수분 부족 |
pdsi |
-4317* | 3418* | 0.01 | 미터 | Palmer 가뭄 심각도 지수 |
|
pet |
mm | 0* | 4548* | 0.1 | 미터 | 기준 증발산량 (ASCE Penman-Montieth) |
pr |
mm | 0* | 7245* | 미터 | 강수량 누적 |
|
ro |
mm | 0* | 12560* | 미터 | 1차원 토양 수분 균형 모델을 사용하여 산출된 유출 |
|
soil |
mm | 0* | 8882* | 0.1 | 미터 | 1차원 토양 수분 균형 모델을 사용하여 파생된 토양 수분 |
srad |
W/m^2 | 0* | 5477* | 0.1 | 미터 | 지표면 하향 단파 복사 |
swe |
mm | 0* | 32767* | 미터 | 1차원 토양 수분 균형 모델을 사용하여 산출된 적설량 |
|
tmmn |
°C | -770* | 387* | 0.1 | 미터 | 최저 온도 |
tmmx |
°C | -670* | 576* | 0.1 | 미터 | 최고 온도 |
vap |
kPa | 0* | 14749* | 0.001 | 미터 | 증기압 |
vpd |
kPa | 0* | 1113* | 0.01 | 미터 | 증기압 부족 |
vs |
m/s | 0* | 2923* | 0.01 | 미터 | 10m에서의 풍속 |
이미지 속성
이미지 속성
이름 | 유형 | 설명 |
---|---|---|
상태 | 문자열 | 'provisional' 또는 'permanent' |
이용약관
이용약관
데이터 세트는 크리에이티브 커먼즈 퍼블릭 도메인 (CC0) 라이선스에 따라 라이선스가 부여되므로 퍼블릭 도메인에 있습니다.
인용
Abatzoglou, J.T., S.Z. Dobrowski, S.A. Parks, K.C. Hegewisch, 2018, Terraclimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958-2015, Scientific Data 5:170191, doi:10.1038/sdata.2017.191
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코드 편집기(JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE') .filter(ee.Filter.date('2017-07-01', '2017-08-01')); var maximumTemperature = dataset.select('tmmx'); var maximumTemperatureVis = { min: -300.0, max: 300.0, palette: [ '1a3678', '2955bc', '5699ff', '8dbae9', 'acd1ff', 'caebff', 'e5f9ff', 'fdffb4', 'ffe6a2', 'ffc969', 'ffa12d', 'ff7c1f', 'ca531a', 'ff0000', 'ab0000' ], }; Map.setCenter(71.72, 52.48, 3); Map.addLayer(maximumTemperature, maximumTemperatureVis, 'Maximum Temperature');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE').filter( ee.Filter.date('2017-07-01', '2017-08-01') ) maximum_temperature = dataset.select('tmmx') maximum_temperature_vis = { 'min': -300.0, 'max': 300.0, 'palette': [ '1a3678', '2955bc', '5699ff', '8dbae9', 'acd1ff', 'caebff', 'e5f9ff', 'fdffb4', 'ffe6a2', 'ffc969', 'ffa12d', 'ff7c1f', 'ca531a', 'ff0000', 'ab0000', ], } m = geemap.Map() m.set_center(71.72, 52.48, 3) m.add_layer( maximum_temperature, maximum_temperature_vis, 'Maximum Temperature' ) m