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

IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE
זמינות מערך הנתונים
1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
ספק מערך נתונים
Earth Engine Snippet
ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE")
קצב
חודש אחד
תגים
climate drought evapotranspiration geophysical global merced monthly palmer pdsi precipitation runoff temperature vapor water-vapor wind

תיאור

‫TerraClimate הוא מערך נתונים של אקלים חודשי ומאזן מים אקלימיים עבור פני השטח היבשתיים בעולם. המודל משתמש באינטרפולציה בעזרת נתונים אקלימיים, בשילוב עם נורמות אקלימיות ברזולוציה מרחבית גבוהה ממערך הנתונים WorldClim, ועם רזולוציה מרחבית גסה יותר, אבל נתונים משתנים בזמן מ-CRU Ts4.0 ומ-Japanese 55-year Reanalysis (JRA55). מבחינה רעיונית, ההליך חל על אנומליות משתנות בזמן שעברו אינטרפולציה מ-CRU Ts4.0/JRA55 ועד לאקלים ברזולוציה מרחבית גבוהה של WorldClim, כדי ליצור מערך נתונים ברזולוציה מרחבית גבוהה שמכסה רשומה זמנית רחבה יותר.

מידע זמני עובר בירושה מ-CRU Ts4.0 עבור רוב פני השטח הגלובליים של היבשה, לגבי טמפרטורה, משקעים ולחץ אדים. עם זאת, נעשה שימוש בנתוני JRA55 באזורים שבהם לא היו נתונים ממדידות של תחנות אקלים של CRU (כולל כל אנטארקטיקה וחלקים מאפריקה, מדרום אמריקה ומאיים מפוזרים). לגבי משתני האקלים העיקריים של טמפרטורה, לחץ אדים ומשקעים, אוניברסיטת איידהו מספקת נתונים נוספים על מספר התחנות (בין 0 ל-8) שתורמות לנתוני CRU Ts4.0 שמשמשים את TerraClimate. השתמשנו ב-JRA55 רק לנתוני קרינה סולרית ומהירויות רוח.

בנוסף, ב-TerraClimate נוצרים מערכי נתונים חודשיים של מאזן המים על פני השטח באמצעות מודל מאזן מים שמשלב אידוי והזעה של צמחים, משקעים, טמפרטורה וקיבולת מים בקרקע שניתנים לחילוץ על ידי צמחים. השתמשנו במודל מאזן מים אקלימי של Thornthwaite-Mather שעבר שינוי ובנתונים של קיבולת אחסון מים בקרקע שניתנים לחילוץ, ברשת של 0.5° מתוך Wang-Erlandsson et al. (2016).

מגבלות על נתונים:

  1. מגמות ארוכות טווח בנתונים עוברות בירושה ממערכי נתונים של הורה. אין להשתמש ב-TerraClimate באופן ישיר להערכות עצמאיות של מגמות.

  2. הנתונים של TerraClimate לא יתעדו שינויים בזמן ברזולוציה גבוהה יותר מזו של מערכי הנתונים של האב, ולכן לא יתעדו שינויים ביחסי משקעים אורוגרפיים והיפוכים.

  3. מודל מאזן המים הוא פשוט מאוד ולא מתייחס להטרוגניות בסוגי הצמחייה או לתגובה הפיזיולוגית שלהם לשינויים בתנאי הסביבה.

  4. אימות מוגבל באזורים שבהם יש מעט נתונים (למשל, אנטארקטיקה).

תחום תדרים

‫Pixel Size
4638.3 meters

תחום תדרים

שם יחידות מינימום מקסימום קנה מידה גודל הפיקסל תיאור
aet מ"מ 0* ‫3140* 0.1 מטרים

התאדות בפועל, שחושבה באמצעות מודל חד-ממדי של מאזן מים בקרקע
def מ"מ 0* ‫4548* 0.1 מטרים

גירעון מים אקלימי, שחושב באמצעות מודל חד-ממדי של מאזן מים בקרקע
pdsi ‪-4317* 3418* 0.01 מטרים

מדד חומרת הבצורת של פאלמר (PDSI)
pet מ"מ 0* ‫4548* 0.1 מטרים

אידוי-דיות ייחוס (ASCE Penman-Montieth)
pr מ"מ 0* ‫7245* מטרים

הצטברות משקעים
ro מ"מ 0* ‫12560* מטרים

נגר, שחושב באמצעות מודל חד-ממדי של מאזן המים בקרקע
soil מ"מ 0* ‫8882* 0.1 מטרים

לחות באדמה, שמתקבלת באמצעות מודל חד-ממדי של מאזן המים באדמה
srad W/m^2 0* 5477* 0.1 מטרים

קרינת גלים קצרים של פני השטח כלפי מטה
swe מ"מ 0* 32767* מטרים

שווה ערך למים בשלג, שחושב באמצעות מודל חד-ממדי של מאזן מים בקרקע
tmmn ‎°C ‫‎-770* ‫387* 0.1 מטרים

טמפרטורה מינימלית
tmmx ‎°C ‎-670* 576* 0.1 מטרים

טמפרטורה מקסימלית
vap kPa 0* 14749* 0.001 מטרים

לחץ אדים
vpd kPa 0* 1113* 0.01 מטרים

מחסור בלחץ אדים
vs מ/ש 0* 2923* 0.01 מטרים

מהירות הרוח בגובה 10 מ'
* ערך מינימלי או מקסימלי משוער

מאפייני התמונה

מאפייני תמונה

שם סוג תיאור
status מחרוזת

‫'provisional' או 'permanent'

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

קבוצת הנתונים היא בנחלת הכלל, כי היא מורשית לשימוש ברישיון Creative Commons Public Domain (CC0).

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים:

  • 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

סיור באמצעות Earth Engine

עורך הקוד (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');

הגדרת Python

מידע על Python API ועל שימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי מופיע בדף Python Environment.

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
פתיחה בעורך הקוד
‫TerraClimate הוא מערך נתונים של אקלים חודשי ומאזן מים אקלימיים של פני כדור הארץ. המודל משתמש באינטרפולציה בעזרת נתונים אקלימיים, בשילוב של נתונים אקלימיים רגילים ברזולוציה מרחבית גבוהה ממערך הנתונים WorldClim, עם נתונים ברזולוציה מרחבית גסה יותר, אבל משתנים בזמן, מ-CRU Ts4.0 ומניתוח חוזר של נתונים מ-55 שנים ביפן (JRA55). מבחינה רעיונית, התהליך חל על אינטרפולציה …
IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE, climate,drought,evapotranspiration,geophysical,global,merced,monthly,palmer,pdsi,precipitation,runoff,temperature,vapor,water-vapor,wind
1958-01-01T00:00:00Z/2024-12-01T00:00:00Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine