- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Veri Kümesi Üreticisi
- University of California Merced Google Earth Engine
- Adım frekansı
- 1 ay
- Etiketler
Açıklama
TerraClimate, küresel kara yüzeyleri için aylık iklim ve iklimsel su dengesi verilerinden oluşan bir veri kümesidir. İklim destekli enterpolasyon kullanır. WorldClim veri kümesinden alınan yüksek uzamsal çözünürlüklü klimatolojik normaller ile CRU Ts4.0 ve Japanese 55-year Reanalysis (JRA55)'ten alınan, daha düşük uzamsal çözünürlüklü ancak zamana göre değişen verileri birleştirir. Prosedür, CRU Ts4.0/JRA55'ten alınan, zamanla değişen ve enterpolasyonla hesaplanmış anormallikleri WorldClim'in yüksek uzamsal çözünürlüklü klimatolojisine uygulayarak daha geniş bir zamansal kaydı kapsayan yüksek uzamsal çözünürlüklü bir veri kümesi oluşturur.
Sıcaklık, yağış ve buhar basıncı için çoğu küresel kara yüzeyinde zamansal bilgiler CRU Ts4.0'dan alınır. Ancak CRU verilerinin katkıda bulunan iklim istasyonunun olmadığı bölgelerde (Antarktika'nın tamamı ve Afrika, Güney Amerika'nın bazı kısımları ve dağınık adalar dahil) JRA55 verileri kullanılır. Sıcaklık, buhar basıncı ve yağış gibi temel iklim değişkenleri için Idaho Üniversitesi, TerraClimate tarafından kullanılan CRU Ts4.0 verilerine katkıda bulunan istasyonların sayısı (0 ile 8 arasında) hakkında ek veriler sağlar. JRA55 yalnızca güneş radyasyonu ve rüzgar hızları için kullanıldı.
TerraClimate ayrıca referans buharlaşma, yağış, sıcaklık ve bitkilerin kullanabileceği, enterpolasyonla elde edilmiş toprak suyu kapasitesini içeren bir su dengesi modeli kullanarak aylık yüzey suyu dengesi veri kümeleri de oluşturur. Wang-Erlandsson ve diğerleri (2016) tarafından 0,5° ızgarada değiştirilmiş bir Thornthwaite-Mather iklimsel su dengesi modeli ve çıkarılabilir toprak suyu depolama kapasitesi verileri kullanılmıştır.
Veri Sınırlamaları:
Verilerdeki uzun vadeli trendler, üst veri kümelerinden devralınır. TerraClimate, trendlerin bağımsız değerlendirmeleri için doğrudan kullanılmamalıdır.
TerraClimate, üst veri kümelerinden daha ayrıntılı ölçeklerde zamansal değişkenliği yakalamaz. Bu nedenle, orografik yağış oranlarındaki ve tersine çevirmelerdeki değişkenliği yakalayamaz.
Su dengesi modeli çok basittir ve bitki türlerindeki çeşitliliği ya da değişen çevre koşullarına karşı fizyolojik tepkilerini hesaba katmaz.
Verilerin seyrek olduğu bölgelerde sınırlı doğrulama (ör. Antarktika)
Bantlar
Piksel Boyutu
4.638,3 metre
Bantlar
| Ad | Birimler | Min. | Maks. | Ölçek | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|---|
aet |
mm | 0* | 3.140* | 0,1 | metre | Tek boyutlu bir toprak suyu dengesi modeli kullanılarak elde edilen gerçek buharlaşma |
def |
mm | 0* | 4.548* | 0,1 | metre | Tek boyutlu toprak su dengesi modeli kullanılarak elde edilen iklimsel su açığı |
pdsi |
-4317* | 3.418* | 0,01 | metre | Palmer Kuraklık Şiddet İndisi |
|
pet |
mm | 0* | 4.548* | 0,1 | metre | Referans evapotranspirasyon (ASCE Penman-Montieth) |
pr |
mm | 0* | 7.245* | metre | Yağış birikimi |
|
ro |
mm | 0* | 12560* | metre | Tek boyutlu bir toprak suyu dengesi modeli kullanılarak elde edilen akış |
|
soil |
mm | 0* | 8882* | 0,1 | metre | Tek boyutlu bir toprak suyu dengesi modeli kullanılarak elde edilen toprak nemi |
srad |
W/m^2 | 0* | 5477* | 0,1 | metre | Aşağı yönlü yüzey kısa dalga radyasyonu |
swe |
mm | 0* | 32.767* | metre | Tek boyutlu bir toprak su dengesi modeli kullanılarak elde edilen kar suyu eşdeğeri |
|
tmmn |
°C | -770* | 387* | 0,1 | metre | Minimum sıcaklık |
tmmx |
°C | -670* | 576* | 0,1 | metre | Maksimum sıcaklık |
vap |
kPa | 0* | 14.749* | 0,001 | metre | Buhar basıncı |
vpd |
kPa | 0* | 1113* | 0,01 | metre | Buhar basıncı açığı |
vs |
m/sn | 0* | 2923* | 0,01 | metre | 10 m'deki rüzgar hızı |
Görüntü Özellikleri
Görüntü Özellikleri
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| status | Dize | "provisional" (geçici) veya "permanent" (kalıcı) |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Veri kümesi, Creative Commons Kamu Alanı (CC0) lisansı kapsamında lisanslandığı için kamu alanındadır.
Alıntılar
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
Earth Engine ile Keşif
Kod Düzenleyici (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