
- Dataset-Verfügbarkeit
- 1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Dataset-Anbieter
- University of California Merced
- Cadence
- 1 Monat
- Tags
Beschreibung
TerraClimate ist ein Dataset mit monatlichen Klimadaten und Daten zum klimatischen Wasserhaushalt für globale Landoberflächen. Dabei wird die klimatisch unterstützte Interpolation verwendet, bei der klimatologische Normalwerte mit hoher räumlicher Auflösung aus dem WorldClim-Dataset mit Daten mit gröberer räumlicher Auflösung, aber zeitvariablen Daten aus CRU Ts4.0 und der Japanese 55-year Reanalysis (JRA55) kombiniert werden. Konzeptionell werden interpolierte zeitabhängige Anomalien aus CRU Ts4.0/JRA55 auf die Klimatologie mit hoher räumlicher Auflösung von WorldClim angewendet, um ein Dataset mit hoher räumlicher Auflösung zu erstellen, das einen längeren Zeitraum abdeckt.
Zeitliche Informationen werden für die meisten globalen Landoberflächen für Temperatur, Niederschlag und Dampfdruck von CRU Ts4.0 übernommen. JRA55-Daten werden jedoch für Regionen verwendet, in denen CRU-Daten keine Klimastationen enthielten (einschließlich der gesamten Antarktis und Teilen von Afrika, Südamerika und verstreuten Inseln). Für die primären Klimavariablen Temperatur, Dampfdruck und Niederschlag stellt die University of Idaho zusätzliche Daten zur Anzahl der Stationen (zwischen 0 und 8) bereit, die zu den von TerraClimate verwendeten CRU Ts4.0-Daten beigetragen haben. JRA55 wurde ausschließlich für Sonneneinstrahlung und Windgeschwindigkeiten verwendet.
TerraClimate erstellt außerdem monatliche Datasets zum Oberflächenwasserhaushalt mit einem Wasserhaushaltmodell, das die Referenz-Evapotranspiration, Niederschlag, Temperatur und interpolierte pflanzenverfügbare Bodenwasserkapazität berücksichtigt. Ein modifiziertes Thornthwaite-Mather-Modell für den klimatischen Wasserhaushalt und Daten zur Speicherkapazität für extrahierbares Bodenwasser wurden in einem 0,5°-Raster von Wang-Erlandsson et al. (2016) verwendet.
Einschränkungen bei Daten:
Langfristige Trends in Daten werden von übergeordneten Datasets übernommen. TerraClimate sollte nicht direkt für unabhängige Trendanalysen verwendet werden.
TerraClimate erfasst keine zeitliche Variabilität auf feineren Skalen als die übergeordneten Datasets und kann daher keine Variabilität bei orografischen Niederschlagsverhältnissen und Inversionen erfassen.
Das Wasserbilanzmodell ist sehr einfach und berücksichtigt keine Heterogenität bei Vegetationstypen oder deren physiologische Reaktion auf sich ändernde Umweltbedingungen.
Eingeschränkte Validierung in datenarmen Regionen (z.B. Antarktis).
Bänder
Pixelgröße
4638,3 Meter
Bänder
Name | Einheiten | Min. | Max. | Skalieren | Pixelgröße | Beschreibung |
---|---|---|---|---|---|---|
aet |
mm | 0* | 3.140* | 0,1 | Meter | Tatsächliche Evapotranspiration, abgeleitet aus einem eindimensionalen Bodenwasserbilanzmodell |
def |
mm | 0* | 4548* | 0,1 | Meter | Klimatisches Wasserdefizit, abgeleitet aus einem eindimensionalen Bodenwasserbilanzmodell |
pdsi |
–4317* | 3418* | 0,01 | Meter | Palmer-Dürre-Index |
|
pet |
mm | 0* | 4548* | 0,1 | Meter | Referenz-Evapotranspiration (ASCE Penman-Montieth) |
pr |
mm | 0* | 7245* | Meter | Niederschlagsmenge |
|
ro |
mm | 0* | 12560* | Meter | Abfluss, abgeleitet aus einem eindimensionalen Bodenwasserbilanzmodell |
|
soil |
mm | 0* | 8882* | 0,1 | Meter | Bodenfeuchte, abgeleitet aus einem eindimensionalen Bodenwasserbilanzmodell |
srad |
W/m^2 | 0* | 5477* | 0,1 | Meter | Kurzwellige Strahlung der Oberfläche nach unten |
swe |
mm | 0* | 32.767* | Meter | Schneewasseräquivalent, abgeleitet aus einem eindimensionalen Bodenwasserbilanzmodell |
|
tmmn |
°C | -770* | 387* | 0,1 | Meter | Mindesttemperatur |
tmmx |
°C | –670* | 576* | 0,1 | Meter | Höchsttemperatur |
vap |
kPa | 0* | 14749* | 0,001 | Meter | Dampfdruck |
vpd |
kPa | 0* | 1113* | 0,01 | Meter | Dampfdruckdefizit |
vs |
m/s | 0* | 2923* | 0,01 | Meter | Windgeschwindigkeit in 10 m Höhe |
Bildattribute
Bildeigenschaften
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
Status | STRING | „provisional“ oder „permanent“ |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Der Datensatz ist als Creative Commons Public Domain (CC0) lizenziert und damit gemeinfrei.
Zitate
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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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