TerraClimate: Monthly Climate and Climatic Water Balance for Global Terrestrial Surfaces, University of Idaho

IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE
Disponibilità set di dati
1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
Produttore del set di dati
Snippet Earth Engine
ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE")
Cadenza
1 mese
Tag
climate drought evapotranspiration geophysical global merced monthly palmer pdsi precipitation runoff temperature vapor water-vapor wind

Descrizione

TerraClimate è un set di dati mensili sul clima e sul bilancio idrico climatico per le superfici terrestri globali. Utilizza l'interpolazione con supporto climatico, combinando le normali climatologiche ad alta risoluzione spaziale del set di dati WorldClim con dati a risoluzione spaziale più grossolana, ma variabili nel tempo, di CRU Ts4.0 e della Japanese 55-year Reanalysis (JRA55). A livello concettuale, la procedura applica anomalie variabili nel tempo interpolate da CRU Ts4.0/JRA55 alla climatologia ad alta risoluzione spaziale di WorldClim per creare un set di dati ad alta risoluzione spaziale che copra un periodo temporale più ampio.

Le informazioni temporali vengono ereditate da CRU Ts4.0 per la maggior parte delle superfici terrestri globali per temperatura, precipitazioni e pressione di vapore. Tuttavia, i dati JRA55 vengono utilizzati per le regioni in cui i dati CRU non hanno contribuito con nessuna stazione climatica (inclusa tutta l'Antartide e parti di Africa, Sud America e isole sparse). Per le variabili climatiche primarie di temperatura, pressione del vapore e precipitazioni, l'Università dell'Idaho fornisce dati aggiuntivi sul numero di stazioni (tra 0 e 8) che hanno contribuito ai dati CRU Ts4.0 utilizzati da TerraClimate. JRA55 è stato utilizzato esclusivamente per la radiazione solare e la velocità del vento.

TerraClimate produce inoltre set di dati mensili sul bilancio idrico superficiale utilizzando un modello di bilancio idrico che incorpora evapotraspirazione di riferimento, precipitazioni, temperatura e capacità idrica del suolo estraibile dalle piante interpolata. È stato utilizzato un modello di bilancio idrico climatico Thornthwaite-Mather modificato e dati sulla capacità di accumulo di acqua estraibile dal suolo in una griglia di 0,5° di Wang-Erlandsson et al. (2016).

Limitazioni dei dati:

  1. Le tendenze a lungo termine nei dati vengono ereditate dai set di dati principali. TerraClimate non deve essere utilizzato direttamente per valutazioni indipendenti delle tendenze.

  2. TerraClimate non acquisisce la variabilità temporale a scale più precise rispetto ai set di dati principali e pertanto non è in grado di acquisire la variabilità nei rapporti e nelle inversioni delle precipitazioni orografiche.

  3. Il modello di bilancio idrico è molto semplice e non tiene conto dell'eterogeneità dei tipi di vegetazione o della loro risposta fisiologica al cambiamento delle condizioni ambientali.

  4. Validazione limitata nelle regioni con pochi dati (ad es. Antartide).

Bande

Dimensioni pixel
4638,3 metri

Bande

Nome Unità Min Max Scala Dimensioni pixel Descrizione
aet mm 0* 3140* 0,1 metri

Evapotraspirazione effettiva, derivata utilizzando un modello di bilancio idrico del suolo unidimensionale

def mm 0* 4548* 0,1 metri

Deficit idrico climatico, derivato utilizzando un modello unidimensionale di bilancio idrico del suolo

pdsi -4317* 3418* 0,01 metri

Indice di gravità della siccità di Palmer

pet mm 0* 4548* 0,1 metri

Evapotraspirazione di riferimento (ASCE Penman-Montieth)

pr mm 0* 7245* metri

Accumulo di precipitazioni

ro mm 0* 12.560* metri

Deflusso, derivato utilizzando un modello unidimensionale di bilancio idrico del suolo

soil mm 0* 8882* 0,1 metri

Umidità del suolo, derivata utilizzando un modello unidimensionale di bilancio idrico del suolo

srad W/m^2 0* 5477* 0,1 metri

Radiazione a onde corte della superficie verso il basso

swe mm 0* 32767* metri

Equivalente in acqua della neve, derivato utilizzando un modello unidimensionale di bilancio idrico del suolo

tmmn °C -770* 387* 0,1 metri

Temperatura minima

tmmx °C -670* 576* 0,1 metri

Temperatura massima

vap kPa 0* 14749* 0,001 metri

Pressione di vapore

vpd kPa 0* 1113* 0,01 metri

Deficit di pressione di vapore

vs m/s 0* 2923* 0,01 metri

Velocità del vento a 10 m

* Valore minimo o massimo stimato

Proprietà immagini

Proprietà immagini

Nome Tipo Descrizione
stato STRING

"provvisorio" o "permanente"

Termini e condizioni d'uso

Termini e condizioni d'uso

Il set di dati è di pubblico dominio in quanto concesso in licenza ai sensi della licenza Creative Commons Public Domain (CC0).

Citazioni

Citazioni:
  • 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

Esplora con Earth Engine

Editor di codice (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');

Configurazione di Python

Consulta la pagina Ambiente Python per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo.

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
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