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

IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE
डेटासेट की उपलब्धता
1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine स्निपेट
ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE")
केडेंस
एक महीना
टैग
climate drought evapotranspiration geophysical global merced monthly palmer pdsi precipitation runoff temperature vapor water-vapor wind

ब्यौरा

TerraClimate, दुनिया भर की ज़मीन की सतहों के लिए, हर महीने के मौसम और जलवायु के हिसाब से पानी के संतुलन का डेटासेट है. इसमें क्लाइमेटोलॉजिकल इंटरपोलेशन का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें WorldClim डेटासेट से मिले, ज़्यादा जगह के हिसाब से रिज़ॉल्यूशन वाले क्लाइमेटोलॉजिकल नॉर्मल डेटा को CRU Ts4.0 और जापानी 55 साल के रीऐनलिसिस (JRA55) से मिले, कम जगह के हिसाब से रिज़ॉल्यूशन वाले, लेकिन समय के हिसाब से अलग-अलग डेटा के साथ जोड़ा जाता है. सैद्धांतिक तौर पर, इस प्रक्रिया में CRU Ts4.0/JRA55 से इंटरपोलेट की गई, समय के साथ बदलने वाली अनियमितताओं को WorldClim के हाई-स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाले क्लाइमेटोलॉजी पर लागू किया जाता है. इससे हाई-स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाला ऐसा डेटासेट तैयार होता है जिसमें समय के साथ होने वाले बदलावों का ज़्यादा डेटा शामिल होता है.

तापमान, बारिश, और वाष्प के दबाव के लिए, ज़्यादातर वैश्विक ज़मीन की सतहों के लिए समय के हिसाब से जानकारी, CRU Ts4.0 से ली जाती है. हालांकि, जिन इलाकों में सीआरयू डेटा में कोई भी क्लाइमेट स्टेशन शामिल नहीं था वहां JRA55 डेटा का इस्तेमाल किया जाता है. इनमें अंटार्कटिका का पूरा हिस्सा, अफ़्रीका, दक्षिण अमेरिका, और बिखरे हुए द्वीप शामिल हैं. तापमान, वाष्प का दबाव, और बारिश जैसे मुख्य जलवायु वैरिएबल के लिए, यूनिवर्सिटी ऑफ़ इडाहो, स्टेशनों की संख्या (0 से 8 के बीच) के बारे में अतिरिक्त डेटा उपलब्ध कराती है. इन स्टेशनों से मिले डेटा का इस्तेमाल CRU Ts4.0 डेटा बनाने के लिए किया जाता है. इस डेटा का इस्तेमाल TerraClimate करता है. JRA55 का इस्तेमाल सिर्फ़ सौर विकिरण और हवा की रफ़्तार के लिए किया गया था.

TerraClimate, हर महीने ज़मीन की सतह पर पानी के संतुलन से जुड़े डेटासेट भी तैयार करता है. इसके लिए, वह पानी के संतुलन से जुड़े मॉडल का इस्तेमाल करता है. इस मॉडल में, रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन, बारिश, तापमान, और इंटरपोलेटेड प्लांट एक्सट्रैक्टेबल सॉइल वॉटर कैपेसिटी को शामिल किया जाता है. Wang-Erlandsson et al. (2016) के 0.5° ग्रिड से, संशोधित Thornthwaite-Mather क्लाइमेटिक वॉटर-बैलेंस मॉडल और मिट्टी में पानी के स्टोरेज की क्षमता का डेटा इस्तेमाल किया गया था.

डेटा से जुड़ी सीमाएं:

  1. डेटा में लंबे समय तक के रुझानों को पैरंट डेटासेट से इनहेरिट किया जाता है. ट्रेंड का आकलन करने के लिए, सीधे तौर पर TerraClimate का इस्तेमाल नहीं किया जाना चाहिए.

  2. TerraClimate, पैरंट डेटासेट की तुलना में ज़्यादा सटीक स्केल पर समय के साथ होने वाले बदलावों को कैप्चर नहीं करेगा. इसलिए, यह ओरोफ़िक प्रेसिपिटेशन रेशियो और इनवर्ज़न में होने वाले बदलावों को कैप्चर नहीं कर पाएगा.

  3. वॉटर बैलेंस मॉडल बहुत आसान है. इसमें वनस्पति के अलग-अलग टाइप या पर्यावरण की बदलती स्थितियों के हिसाब से उनकी शारीरिक प्रतिक्रिया को ध्यान में नहीं रखा जाता.

  4. डेटा की कमी वाले क्षेत्रों में पुष्टि करने की सुविधा सीमित है. जैसे, अंटार्कटिका).

बैंड

पिक्सल का साइज़
4,638.3 मीटर

बैंड

नाम इकाइयां कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा स्केल पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
aet mm 0* 3140* 0.1 मीटर

मिट्टी में मौजूद पानी के संतुलन के एक डाइमेंशनल मॉडल का इस्तेमाल करके, वाष्पीकरण और वाष्पोत्सर्जन की मौजूदा दर का पता लगाया गया है
def mm 0* 4548* 0.1 मीटर

जलवायु के हिसाब से पानी की कमी, जिसे मिट्टी में पानी के संतुलन के एक-आयामी मॉडल का इस्तेमाल करके निकाला गया है
pdsi -4317* 3418* 0.01 मीटर

पामर ड्राउट सिवेरिटी इंडेक्स
pet mm 0* 4548* 0.1 मीटर

रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन (ASCE पेनमैन-मोंटीथ)
pr mm 0* 7245* मीटर

बारिश या बर्फ़बारी की मात्रा
ro mm 0* 12560* मीटर

एक डाइमेंशन वाले सॉइल वॉटर बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके, रनऑफ़ का अनुमान लगाया गया है
soil mm 0* 8882* 0.1 मीटर

मिट्टी में नमी, जिसे मिट्टी में पानी के संतुलन के एक-आयामी मॉडल का इस्तेमाल करके निकाला गया है
srad वॉट/मी°^2 0* 5477* 0.1 मीटर

नीचे की ओर आने वाला शॉर्टवेव रेडिएशन
swe mm 0* 32,767* मीटर

स्नो वॉटर इक्विवेलेंट, जिसे एक डाइमेंशन वाले मिट्टी के वॉटर बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके निकाला गया है
tmmn °C -770* 387* 0.1 मीटर

कम से कम तापमान
tmmx °C -670* 576* 0.1 मीटर

ज़्यादा से ज़्यादा तापमान
vap kPa 0* 14,749* 0.001 मीटर

वाष्प दबाव
vpd kPa 0* 1113* 0.01 मीटर

वाष्प दबाव में कमी
vs मी॰/से॰ 0* 2923* 0.01 मीटर

10 मीटर की ऊंचाई पर हवा की रफ़्तार
* अनुमानित न्यूनतम या अधिकतम वैल्यू

इमेज प्रॉपर्टी

सैटलाइट इमेज के डेटासेट की विशेषताएं

नाम टाइप ब्यौरा
स्थिति स्ट्रिंग

'provisional' या 'permanent'

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

यह डेटा सेट, सार्वजनिक डोमेन में है. इसे Creative Commons Public Domain (CC0) लाइसेंस के तहत लाइसेंस मिला है.

उद्धरण

साइटेशन:

  • जॉन टी॰ अबत्ज़ोग्लू, 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 की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (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');

Python का सेटअप

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

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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TerraClimate, दुनिया भर की ज़मीन की सतहों के लिए, हर महीने के मौसम और जलवायु के जल संतुलन का डेटासेट है. इसमें जलवायु के हिसाब से इंटरपोलेशन का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें WorldClim डेटासेट से मिले, ज़्यादा स्थानिक रिज़ॉल्यूशन वाले सामान्य जलवायु डेटा को CRU Ts4.0 और Japanese 55-year Reanalysis (JRA55) से मिले, कम स्थानिक रिज़ॉल्यूशन वाले डेटा के साथ जोड़ा जाता है. हालांकि, CRU Ts4.0 और JRA55 से मिले डेटा में समय के साथ बदलाव होता रहता है. सैद्धांतिक तौर पर, इस प्रक्रिया में इंटरपोलेटेड …
IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE, climate,drought,evapotranspiration,geophysical,global,merced,monthly,palmer,pdsi,precipitation,runoff,temperature,vapor,water-vapor,wind
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