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 बनाने वाली कंपनी
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE")
केडेंस
एक महीना
टैग
मौसम सूखा इवैपोट्रांसपिरेशन जियोफ़िज़िकल ग्लोबल मर्सेड हर महीने पामर पीडीएसआई बारिश रनऑफ़ तापमान वाष्प वॉटर-वेपर मौसम और जलवायु हवा

ब्यौरा

TerraClimate, दुनिया भर में ज़मीन की सतह के लिए, हर महीने के मौसम और जलवायु के हिसाब से पानी के बैलेंस का डेटासेट है. इसमें, जलवायु के हिसाब से इंटरपोलेशन का इस्तेमाल किया जाता है, इसमें WorldClim डेटासेट से मिले, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले सामान्य जलवायु डेटा को CRU Ts4.0 और जापानी 55-year Reanalysis (JRA55) से मिले, कम रिज़ॉल्यूशन वाले, लेकिन समय के साथ बदलने वाले डेटा के साथ जोड़ा जाता है. इस प्रोसेस में, CRU Ts4.0/JRA55 से मिले, इंटरपोलेटेड और समय के साथ बदलने वाले एनोमली डेटा को WorldClim के ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले जलवायु डेटा पर लागू किया जाता है. इससे ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाला ऐसा डेटासेट बनता है जिसमें समय के हिसाब से ज़्यादा जानकारी शामिल होती है.

तापमान, बारिश, और वाष्प के दबाव के लिए, दुनिया भर में ज़मीन की ज़्यादातर सतहों के लिए, समय के हिसाब से जानकारी CRU Ts4.0 से ली जाती है. हालांकि, उन इलाकों के लिए JRA55 डेटा का इस्तेमाल किया जाता है जहां CRU डेटा में, मौसम की जानकारी देने वाले स्टेशन मौजूद नहीं थे. इनमें अंटार्कटिका के सभी हिस्से, अफ़्रीका, दक्षिण अमेरिका के कुछ हिस्से, और बिखरे हुए द्वीप शामिल हैं. तापमान, वाष्प का दबाव, और बारिश जैसे मौसम के मुख्य 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, TerraClimate में CRU Ts4.0 डेटा के लिए किया जाता है. सौर रेडिएशन और हवा की रफ़्तार के लिए, सिर्फ़ JRA55 का इस्तेमाल किया गया है.

TerraClimate, हर महीने के सतही जल के बैलेंस के डेटासेट भी जनरेट करता है. इसके लिए, पानी के बैलेंस के मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन, बारिश, तापमान, और इंटरपोलेटेड प्लांट एक्सट्रैक्टेबल सॉइल वॉटर कैपेसिटी शामिल होती है. Wang-Erlandsson et al. (2016) से लिए गए, 0.5° ग्रिड पर, Thornthwaite-Mather के जलवायु के हिसाब से पानी के बैलेंस के संशोधित मॉडल और एक्सट्रैक्टेबल सॉइल वॉटर स्टोरेज कैपेसिटी डेटा का इस्तेमाल किया गया है.

डेटा से जुड़ी सीमाएं:

  1. डेटा में, लंबे समय के ट्रेंड, पैरंट डेटासेट से लिए जाते हैं. ट्रेंड के स्वतंत्र आकलन के लिए, सीधे तौर पर TerraClimate का इस्तेमाल नहीं किया जाना चाहिए.

  2. TerraClimate, पैरंट डेटासेट के मुकाबले, कम समय के अंतराल पर होने वाले बदलावों को कैप्चर नहीं करेगा. इसलिए, यह ऑरोग्राफ़िक बारिश के अनुपात और इनवर्ज़न में होने वाले बदलावों को कैप्चर नहीं कर पाएगा.

  3. पानी के बैलेंस का मॉडल बहुत आसान है. इसमें, वनस्पति के टाइप या पर्यावरण की बदलती स्थितियों के हिसाब से उनकी फ़िज़ियोलॉजिकल प्रतिक्रिया में होने वाले अंतर को शामिल नहीं किया जाता.

  4. डेटा की कमी वाले इलाकों (जैसे, अंटार्कटिका) में, डेटा की पुष्टि सीमित होती है.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 4638.3 मीटर (सभी बैंड)

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा स्केल पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
aet मि॰मी॰ 0* 3140* 0.1 4638.3 मीटर

असल इवैपोट्रांसपिरेशन. यह एक डाइमेंशन वाले सॉइल वॉटर बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके निकाला गया है
def मि॰मी॰ 0* 4548* 0.1 4638.3 मीटर

जलवायु के हिसाब से पानी की कमी. यह एक डाइमेंशन वाले सॉइल वॉटर बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके निकाली गई है
pdsi -4317* 3418* 0.01 4638.3 मीटर

पामर ड्राउट सिवेरिटी इंडेक्स
pet मि॰मी॰ 0* 4548* 0.1 4638.3 मीटर

रेफ़रंस इवैपोट्रांसपिरेशन (ASCE Penman-Montieth)
pr मि॰मी॰ 0* 7245* 4638.3 मीटर

कुल बारिश या बर्फ़बारी
ro मि॰मी॰ 0* 12560* 4638.3 मीटर

रनऑफ़. यह एक डाइमेंशन वाले सॉइल वॉटर बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके निकाला गया है
soil मि॰मी॰ 0* 8882* 0.1 4638.3 मीटर

मिट्टी में नमी. यह एक डाइमेंशन वाले सॉइल वॉटर बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके निकाली गई है
srad वॉट/मी°^2 0* 5477* 0.1 4638.3 मीटर

सतह पर पड़ने वाला डाउनवर्ड शॉर्टवेव रेडिएशन
swe मि॰मी॰ 0* 32767* 4638.3 मीटर

स्नो वॉटर इक्विवेलेंट. यह एक डाइमेंशन वाले सॉइल वॉटर बैलेंस मॉडल का इस्तेमाल करके निकाला गया है
tmmn °C -770* 387* 0.1 4638.3 मीटर

कम से कम तापमान
tmmx °C -670* 576* 0.1 4638.3 मीटर

ज़्यादा से ज़्यादा तापमान
vap kPa 0* 14749* 0.001 4638.3 मीटर

वाष्प दबाव
vpd kPa 0* 1113* 0.01 4638.3 मीटर

वाष्प दबाव में कमी
vs मी॰/से॰ 0* 2923* 0.01 4638.3 मीटर

10 मीटर की ऊंचाई पर हवा की रफ़्तार
* अनुमानित कम से कम या ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू

इमेज प्रॉपर्टी

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नाम टाइप ब्यौरा
स्थिति STRING

'प्रोविज़नल' या 'परमानेंट'

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

यह डेटासेट, Creative Commons Public Domain (CC0) लाइसेंस के तहत, सार्वजनिक डोमेन में है.

उद्धरण

उद्धरण:

  • 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

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 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 में ज़मीन की सतह के लिए, हर महीने के मौसम और जलवायु के हिसाब से पानी के बैलेंस का डेटासेट है. इसमें, जलवायु के हिसाब से इंटरपोलेशन का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें WorldClim डेटासेट से मिले, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाले सामान्य जलवायु डेटा को CRU Ts4.0 और जापानी 55-year Reanalysis (JRA55) से मिले, कम रिज़ॉल्यूशन वाले, लेकिन समय के साथ बदलने वाले डेटा के साथ जोड़ा जाता है. इस प्रोसेस में, CRU Ts4.0/JRA55 से मिले, इंटरपोलेटेड …
IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE, मौसम,सूखा,इवैपोट्रांसपिरेशन,जियोफ़िज़िकल,ग्लोबल,मर्सेड,हर महीने,पामर,पीडीएसआई,बारिश,रनऑफ़,तापमान,वाष्प,वॉटर-वेपर,मौसम और जलवायु,हवा
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