
- Disponibilidad del conjunto de datos
- 1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Proveedor de conjuntos de datos
- Universidad de California, Merced
- Cadencia
- 1 mes
- Etiquetas
Descripción
TerraClimate es un conjunto de datos del clima mensual y el balance hídrico climático para las superficies terrestres globales. Utiliza la interpolación asistida por el clima, que combina las normales climatológicas de alta resolución espacial del conjunto de datos de WorldClim con datos de menor resolución espacial, pero que varían con el tiempo, del CRU Ts4.0 y el Reanálisis japonés de 55 años (JRA55). Conceptualmente, el procedimiento aplica anomalías interpoladas que varían con el tiempo de CRU Ts4.0/JRA55 a la climatología de alta resolución espacial de WorldClim para crear un conjunto de datos de alta resolución espacial que abarca un registro temporal más amplio.
La información temporal se hereda de CRU Ts4.0 para la mayoría de las superficies terrestres globales en cuanto a temperatura, precipitación y presión de vapor. Sin embargo, los datos de JRA55 se utilizan para las regiones en las que los datos de CRU no tenían estaciones climáticas que contribuyeran (incluida toda la Antártida y partes de África, América del Sur e islas dispersas). Para las variables climáticas principales de temperatura, presión de vapor y precipitación, la Universidad de Idaho proporciona datos adicionales sobre la cantidad de estaciones (entre 0 y 8) que contribuyeron a los datos de CRU Ts4.0 que utiliza TerraClimate. JRA55 se usó exclusivamente para la radiación solar y las velocidades del viento.
Además, TerraClimate produce conjuntos de datos mensuales del balance hídrico superficial con un modelo de balance hídrico que incorpora la evapotranspiración de referencia, la precipitación, la temperatura y la capacidad de agua disponible en el suelo interpolada. Se utilizó un modelo climático modificado de balance hídrico de Thornthwaite-Mather y datos de capacidad de almacenamiento de agua del suelo extraíble en una cuadrícula de 0.5° de Wang-Erlandsson et al. (2016).
Limitaciones de los datos:
Las tendencias a largo plazo en los datos se heredan de los conjuntos de datos principales. TerraClimate no se debe usar directamente para evaluaciones independientes de las tendencias.
TerraClimate no capturará la variabilidad temporal en escalas más finas que los conjuntos de datos principales y, por lo tanto, no puede capturar la variabilidad en las inversiones y las proporciones de precipitación orográfica.
El modelo de balance hídrico es muy simple y no tiene en cuenta la heterogeneidad en los tipos de vegetación ni su respuesta fisiológica a las condiciones ambientales cambiantes.
Validación limitada en regiones con pocos datos (p.ej., Antártida).
Bandas
Tamaño del píxel
4638.3 metros
Bandas
Nombre | Unidades | Mín. | Máx. | Escala | Tamaño de los píxeles | Descripción |
---|---|---|---|---|---|---|
aet |
mm | 0* | 3140* | 0.1 | metros | Evapotranspiración real, derivada con un modelo unidimensional de equilibrio hídrico del suelo |
def |
mm | 0* | 4548* | 0.1 | metros | Déficit hídrico climático, derivado con un modelo unidimensional de equilibrio hídrico del suelo |
pdsi |
-4317* | 3418* | 0.01 | metros | Índice de severidad de sequía de Palmer |
|
pet |
mm | 0* | 4548* | 0.1 | metros | Evapotranspiración de referencia (Penman-Montieth de ASCE) |
pr |
mm | 0* | 7245* | metros | Acumulación de precipitaciones |
|
ro |
mm | 0* | 12560* | metros | Escorrentía, derivada con un modelo unidimensional de balance hídrico del suelo |
|
soil |
mm | 0* | 8882* | 0.1 | metros | Humedad del suelo, derivada con un modelo unidimensional de equilibrio hídrico del suelo |
srad |
W/m² | 0* | 5477* | 0.1 | metros | Radiación de onda corta de la superficie hacia abajo |
swe |
mm | 0* | 32767* | metros | Equivalente en agua de nieve, derivado con un modelo unidimensional de balance hídrico del suelo |
|
tmmn |
°C | -770* | 387* | 0.1 | metros | Temperatura mínima |
tmmx |
°C | -670* | 576* | 0.1 | metros | Temperatura máxima |
vap |
kPa | 0* | 14749* | 0.001 | metros | Presión de vapor |
vpd |
kPa | 0* | 1113* | 0.01 | metros | Déficit de presión de vapor |
vs |
m/s | 0* | 2923* | 0.01 | metros | Velocidad del viento a 10 m |
Propiedades de imágenes
Propiedades de la imagen
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
estado | STRING | "provisional" o "permanente" |
Condiciones de Uso
Condiciones de Uso
El conjunto de datos es de dominio público, ya que se otorga bajo la licencia de dominio público (CC0) de Creative Commons.
Citas
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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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