- Dostępność zbioru danych
- 1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Producent zbioru danych
- University of California Merced
- Częstotliwość
- 1 miesiąc
- Tagi
Opis
TerraClimate to zbiór danych o miesięcznym klimacie i klimatycznym bilansie wodnym na powierzchniach lądowych na całym świecie. Wykorzystuje interpolację wspomaganą klimatycznie, łącząc normy klimatyczne o wysokiej rozdzielczości przestrzennej ze zbioru danych WorldClim, z danymi o niższej rozdzielczości przestrzennej, ale zmieniającymi się w czasie, pochodzącymi z CRU Ts4.0 i japońskiej 55-letniej reanalizy (JRA55). Procedura polega na zastosowaniu interpolowanych anomalii zmieniających się w czasie z CRU Ts4.0/JRA55 do klimatologii WorldClim o wysokiej rozdzielczości przestrzennej, aby utworzyć zbiór danych o wysokiej rozdzielczości przestrzennej, który obejmuje szerszy zakres czasowy.
Informacje o czasie są dziedziczone z CRU Ts4.0 w przypadku większości powierzchni lądowych na świecie w odniesieniu do temperatury, opadów i ciśnienia pary. Dane JRA55 są jednak używane w regionach, w których dane CRU nie zawierały danych z żadnych stacji klimatycznych (w tym na całej Antarktydzie oraz w częściach Afryki, Ameryki Południowej i rozproszonych wysp). W przypadku podstawowych zmiennych klimatycznych, takich jak temperatura, ciśnienie pary i opady, University of Idaho udostępnia dodatkowe dane o liczbie stacji (od 0 do 8), które przyczyniły się do powstania danych CRU Ts4.0 używanych przez TerraClimate. JRA55 był używany wyłącznie w przypadku promieniowania słonecznego i prędkości wiatru.
TerraClimate tworzy też miesięczne zbiory danych o bilansie wód powierzchniowych przy użyciu modelu bilansu wodnego, który uwzględnia ewapotranspirację odniesienia, opady, temperaturę i interpolowaną pojemność wodną gleby dostępną dla roślin. W siatce o rozdzielczości 0,5° użyto zmodyfikowanego modelu klimatycznego bilansu wodnego Thornthwaite’a-Mathera oraz danych o pojemności wodnej gleby dostępnej dla roślin pochodzących od Wang-Erlandsson i in. (2016).
Ograniczenia dotyczące danych:
Długoterminowe trendy w danych są dziedziczone ze zbiorów danych nadrzędnych. TerraClimate nie należy używać bezpośrednio do niezależnych ocen trendów.
TerraClimate nie będzie rejestrować zmienności czasowej w mniejszych skalach niż zbiory danych nadrzędnych, a tym samym nie będzie w stanie rejestrować zmienności wskaźników opadów orograficznych i inwersji.
Model bilansu wodnego jest bardzo prosty i nie uwzględnia heterogeniczności typów roślinności ani ich fizjologicznej reakcji na zmieniające się warunki środowiskowe.
Ograniczona walidacja w regionach o małej ilości danych (np. na Antarktydzie).
Pasma
Pasma
Rozmiar piksela: 4638,3 m (wszystkie pasma)
| Nazwa | Jednostki | Min. | Maks. | Skala | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|---|---|---|
aet |
mm | 0* | 3140* | 0,1 | 4638,3 m | Rzeczywista ewapotranspiracja, obliczona przy użyciu jednowymiarowego modelu bilansu wodnego gleby |
def |
mm | 0* | 4548* | 0,1 | 4638,3 m | Klimatyczny deficyt wody, obliczony przy użyciu jednowymiarowego modelu bilansu wodnego gleby |
pdsi |
-4317* | 3418* | 0,01 | 4638,3 m | Wskaźnik dotkliwości suszy Palmera |
|
pet |
mm | 0* | 4548* | 0,1 | 4638,3 m | Ewapotranspiracja odniesienia (ASCE Penman-Montieth) |
pr |
mm | 0* | 7245* | 4638,3 m | Suma opadów |
|
ro |
mm | 0* | 12560* | 4638,3 m | Spływ, obliczony przy użyciu jednowymiarowego modelu bilansu wodnego gleby |
|
soil |
mm | 0* | 8882* | 0,1 | 4638,3 m | Wilgotność gleby, obliczona przy użyciu jednowymiarowego modelu bilansu wodnego gleby |
srad |
W/m^2 | 0* | 5477* | 0,1 | 4638,3 m | Promieniowanie krótkofalowe w dół na powierzchni |
swe |
mm | 0* | 32767* | 4638,3 m | Równoważnik wodny śniegu, obliczony przy użyciu jednowymiarowego modelu bilansu wodnego gleby |
|
tmmn |
°C | -770* | 387* | 0,1 | 4638,3 m | Minimalna temperatura |
tmmx |
°C | -670* | 576* | 0,1 | 4638,3 m | Maksymalna temperatura |
vap |
kPa | 0* | 14749* | 0,001 | 4638,3 m | Ciśnienie pary |
vpd |
kPa | 0* | 1113* | 0,01 | 4638,3 m | Deficyt ciśnienia pary |
vs |
m/s | 0* | 2923* | 0,01 | 4638,3 m | Prędkość wiatru na wysokości 10 m |
Właściwości obrazu
Właściwości obrazu
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| status | STRING | „provisional” lub „permanent” |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Zbiór danych jest dostępny w domenie publicznej na licencji Creative Commons Public Domain (CC0).
Cytaty
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
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (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');
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