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

डेटासेट की उपलब्धता: 1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
डेटासेट उपलब्ध कराने वाली कंपनी: यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया मर्सेड

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 ज़मीनी सतहों के लिए, हर महीने के मौसम और जलवायु के जल संतुलन का डेटासेट है. यह क्लाइमेटिकल इंटरपोलेशन का इस्तेमाल करता है. इसमें WorldClim डेटासेट से मिले, ज़्यादा स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाले क्लाइमेटोलॉजिकल नॉर्मल डेटा को CRU Ts4.0 और जापानी 55 साल के रीऐनलिसिस (JRA55) से मिले, कम स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाले, लेकिन समय के साथ बदलने वाले 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 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 बड़ा रिकॉर्ड 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 के कुछ हिस्से, और कुछ द्वीप शामिल हैं. तापमान, वाष्प का दबाव, और बारिश जैसे मुख्य जलवायु वैरिएबल के लिए, इडाहो यूनिवर्सिटी, स्टेशनों की संख्या (0 से 8 के बीच) के बारे में अतिरिक्त डेटा उपलब्ध कराती है. इस डेटा का इस्तेमाल CRU Ts4.0 डेटा में 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 के लिए 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) ने 0.5° ग्रिड पर, Thornthwaite-Mather के संशोधित जलवायु जल-संतुलन मॉडल और मिट्टी में पानी के स्टोरेज की क्षमता के डेटा का इस्तेमाल किया.

डेटा से जुड़ी सीमाएं:

डेटा में लंबे समय तक के रुझानों को पैरंट डेटासेट से इनहेरिट किया जाता है. ट्रेंड का आकलन करने के लिए, TerraClimate का सीधे तौर पर इस्तेमाल नहीं किया जाना चाहिए.
TerraClimate, पैरंट डेटासेट की तुलना में कम समय के डेटा को कैप्चर नहीं करेगा. इसलिए, यह ओरो ग्राफ़िक प्रेसिपिटेशन रेशियो और इनवर्ज़न में बदलाव को कैप्चर नहीं कर पाएगा.
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.
डेटा की कमी वाले क्षेत्रों में पुष्टि करने की सुविधा सीमित है. जैसे, अंटार्कटिका).

बैंड

पिक्सल का साइज़
4638.3 मीटर

बैंड

नाम	इकाइयां	कम से कम	ज़्यादा से ज़्यादा	स्केल	पिक्सल का साइज़	ब्यौरा
`aet`	mm	0*	3140*	0.1	मीटर	एक डाइमेंशनल सॉइल वॉटर बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके, वाष्पीकरण और वाष्पोत्सर्जन की मौजूदा दर का पता लगाया गया
`def`	mm	0*	4548*	0.1	मीटर	मिट्टी में पानी की कमी, जिसे एक डाइमेंशनल सॉइल वॉटर बैलेंस 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 (एएसईसीई पेनमैन-मोंटीथ)
`pr`	mm	0*	7245*		मीटर	बारिश या बर्फ़बारी की मात्रा
`ro`	mm	0*	12560*		मीटर	रनऑफ़, जिसे एक डाइमेंशन वाले मिट्टी के पानी के बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके निकाला गया है
`soil`	mm	0*	8882*	0.1	मीटर	मिट्टी में नमी, जिसे मिट्टी में पानी के संतुलन के एक डाइमेंशन वाले मॉडल का इस्तेमाल करके निकाला गया है
`srad`	W/m^2	0*	5477*	0.1	मीटर	नीचे की ओर आने वाला शॉर्टवेव रेडिएशन
`swe`	mm	0*	32767*		मीटर	स्नो वॉटर इक्विवेलेंट, जिसे एक डाइमेंशन वाले सॉइल 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*	14749*	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 कम से कम या ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू

इमेज की प्रॉपर्टी

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नाम	टाइप	ब्यौरा
स्थिति	स्ट्रिंग	'provisional' या 'permanent'

उपयोग की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

इस डेटा सेट को Creative Commons Public Domain (CC0) लाइसेंस के तहत लाइसेंस दिया गया है. इसलिए, यह सार्वजनिक डोमेन में है.

उद्धरण

अबात्ज़ोग्लू, जे॰टी॰, 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 करना

अहम जानकारी: Earth Engine, पेटाबाइट-स्केल पर वैज्ञानिक विश्लेषण और भू-स्थानिक डेटासेट के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक प्लैटफ़ॉर्म है. इसका इस्तेमाल, सार्वजनिक फ़ायदे के लिए तो होता ही है, इसे कारोबारी और सरकारी उपयोगकर्ता भी इस्तेमाल कर सकते हैं. Earth Engine का इस्तेमाल रिसर्च, शिक्षा, और गैर-लाभकारी कामों के लिए बिना किसी शुल्क के किया जा सकता है. शुरू करने के लिए, कृपया Earth Engine को ऐक्सेस करने के लिए रजिस्टर 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 सेटअप करना

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

TerraClimate, दुनिया भर की ज़मीनी सतहों के लिए, हर महीने के जलवायु और जलवायु के हिसाब से पानी के संतुलन का डेटासेट है. इसमें जलवायु के हिसाब से इंटरपोलेशन का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें WorldClim डेटासेट से मिले, ज़्यादा स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाले क्लाइमेटोलॉजिकल नॉर्मल को CRU Ts4.0 और Japanese 55-year Reanalysis (JRA55) से मिले, कम स्पेशल रिज़ॉल्यूशन वाले, लेकिन समय के साथ बदलते डेटा के साथ जोड़ा जाता है. सैद्धांतिक तौर पर, यह तरीका इंटरपोलेटेड …

IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE, climate,drought,evapotranspiration,geophysical,global,merced,monthly,palmer,pdsi,precipitation,runoff,temperature,vapor,water-vapor,wind

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https://developers.google.com/earth-engine/datasets