- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Nhà sản xuất tập dữ liệu
- University of California Merced
- Tần suất
- 1 Tháng
- Thẻ
Mô tả
TerraClimate là một tập dữ liệu về khí hậu hằng tháng và cân bằng nước khí hậu cho các bề mặt trên cạn trên toàn cầu. Tập dữ liệu này sử dụng phương pháp nội suy có hỗ trợ về khí hậu, kết hợp các giá trị trung bình khí hậu có độ phân giải không gian cao từ tập dữ liệu WorldClim, với độ phân giải không gian thô hơn, nhưng dữ liệu thay đổi theo thời gian từ CRU Ts4.0 và Phân tích lại 55 năm của Nhật Bản (JRA55). Về mặt khái niệm, quy trình này áp dụng các dị thường thay đổi theo thời gian được nội suy từ CRU Ts4.0/JRA55 vào khí hậu học có độ phân giải không gian cao của WorldClim để tạo một tập dữ liệu có độ phân giải không gian cao bao gồm một bản ghi thời gian rộng hơn.
Thông tin về thời gian được kế thừa từ CRU Ts4.0 cho hầu hết các bề mặt đất trên toàn cầu về nhiệt độ, lượng mưa và áp suất hơi. Tuy nhiên, dữ liệu JRA55 được dùng cho các khu vực mà dữ liệu CRU không có trạm khí hậu nào đóng góp (bao gồm toàn bộ Nam Cực và các phần của Châu Phi, Nam Mỹ và các hòn đảo rải rác). Đối với các biến khí hậu chính về nhiệt độ, áp suất hơi và lượng mưa, Đại học Idaho cung cấp thêm dữ liệu về số lượng trạm (từ 0 đến 8) đã đóng góp vào dữ liệu CRU Ts4.0 mà TerraClimate sử dụng. JRA55 được dùng riêng cho bức xạ mặt trời và tốc độ gió.
Ngoài ra, TerraClimate còn tạo ra các tập dữ liệu cân bằng nước mặt hằng tháng bằng cách sử dụng mô hình cân bằng nước kết hợp lượng bốc hơi tham chiếu, lượng mưa, nhiệt độ và khả năng chiết xuất nước trong đất được nội suy. Một mô hình cân bằng nước khí hậu Thornthwaite-Mather đã được sửa đổi và dữ liệu về khả năng lưu trữ nước trong đất có thể chiết xuất được đã được sử dụng ở lưới 0,5° từ Wang-Erlandsson và cộng sự (2016).
Hạn chế về dữ liệu:
Xu hướng dài hạn trong dữ liệu được kế thừa từ các tập dữ liệu gốc. Bạn không nên sử dụng trực tiếp TerraClimate để đánh giá độc lập về các xu hướng.
TerraClimate sẽ không nắm bắt được sự biến đổi theo thời gian ở quy mô chi tiết hơn so với các tập dữ liệu gốc và do đó, không thể nắm bắt được sự biến đổi về tỷ lệ lượng mưa theo địa hình và sự đảo ngược.
Mô hình cân bằng nước rất đơn giản và không tính đến tính không đồng nhất về các loại thảm thực vật hoặc phản ứng sinh lý của chúng đối với các điều kiện môi trường thay đổi.
Xác thực có giới hạn ở các khu vực có ít dữ liệu (ví dụ: Nam Cực).
Băng tần
Băng tần
Kích thước pixel: 4638,3 mét (tất cả các băng tần)
| Tên | Đơn vị | Tối thiểu | Tối đa | Quy mô | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|---|---|---|---|
aet |
mm | 0* | 3140* | 0,1 | 4638,3 mét | Lượng bốc hơi thực tế, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
def |
mm | 0* | 4548* | 0,1 | 4638,3 mét | Thiếu hụt nước khí hậu, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
pdsi |
-4317* | 3418* | 0,01 | 4638,3 mét | Chỉ số hạn hán Palmer |
|
pet |
mm | 0* | 4548* | 0,1 | 4638,3 mét | Lượng bốc hơi tham chiếu (ASCE Penman-Montieth) |
pr |
mm | 0* | 7245* | 4638,3 mét | Tổng lượng mưa |
|
ro |
mm | 0* | 12560* | 4638,3 mét | Lượng nước chảy tràn, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
|
soil |
mm | 0* | 8882* | 0,1 | 4638,3 mét | Độ ẩm của đất, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
srad |
W/m^2 | 0* | 5477* | 0,1 | 4638,3 mét | Bức xạ sóng ngắn hướng xuống trên bề mặt |
swe |
mm | 0* | 32767* | 4638,3 mét | Lượng nước tương đương của tuyết, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
|
tmmn |
°C | -770* | 387* | 0,1 | 4638,3 mét | Nhiệt độ tối thiểu |
tmmx |
°C | -670* | 576* | 0,1 | 4638,3 mét | Nhiệt độ tối đa |
vap |
kPa | 0* | 14749* | 0,001 | 4638,3 mét | Áp suất hơi |
vpd |
kPa | 0* | 1113* | 0,01 | 4638,3 mét | Thiếu hụt áp suất hơi |
vs |
mét/giây | 0* | 2923* | 0,01 | 4638,3 mét | Tốc độ gió ở độ cao 10 mét |
Thuộc tính hình ảnh
Thuộc tính hình ảnh
| Tên | Loại | Mô tả |
|---|---|---|
| trạng thái | STRING | "tạm thời" hoặc "vĩnh viễn" |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Tập dữ liệu này thuộc phạm vi công cộng theo giấy phép Creative Commons Public Domain (CC0).
Trích dẫn
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
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (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