- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- Nhà cung cấp tập dữ liệu
- Đại học California, Merced
- Tần suất
- 1 tháng
- Thẻ
Mô tả
TerraClimate là một tập dữ liệu về khí hậu và cân bằng nước khí hậu hằng tháng cho các bề mặt trên đất liền trên toàn cầu. Nền tảng này sử dụng phương pháp nội suy có sự hỗ trợ của khí hậu, kết hợp các giá trị trung bình khí hậu có độ phân giải không gian cao từ tập dữ liệu WorldClim, với độ phân giải không gian thô hơn, nhưng dữ liệu thay đổi theo thời gian từ CRU Ts4.0 và Phân tích lại 55 năm của Nhật Bản (JRA55). Về mặt khái niệm, quy trình này áp dụng các điểm bất thường thay đổi theo thời gian được nội suy từ CRU Ts4.0/JRA55 vào khí hậu học có độ phân giải không gian cao của WorldClim để tạo một tập dữ liệu có độ phân giải không gian cao bao gồm một bản ghi thời gian rộng hơn.
Thông tin về thời gian được kế thừa từ CRU Ts4.0 cho hầu hết các bề mặt đất trên toàn cầu về nhiệt độ, lượng mưa và áp suất hơi. Tuy nhiên, dữ liệu JRA55 được dùng cho những khu vực mà dữ liệu CRU không có trạm khí hậu nào đóng góp (bao gồm toàn bộ Nam Cực và một số khu vực ở Châu Phi, Nam Mỹ và các hòn đảo rải rác). Đối với các biến khí hậu chính về nhiệt độ, áp suất hơi và lượng mưa, Đại học Idaho cung cấp thêm dữ liệu về số lượng trạm (từ 0 đến 8) đã đóng góp vào dữ liệu CRU Ts4.0 mà TerraClimate sử dụng. JRA55 chỉ được dùng cho bức xạ mặt trời và tốc độ gió.
Ngoài ra, TerraClimate còn tạo ra các tập dữ liệu cân bằng nước bề mặt hằng tháng bằng cách sử dụng mô hình cân bằng nước kết hợp lượng bốc hơi tham chiếu, lượng mưa, nhiệt độ và khả năng giữ nước có thể chiết xuất của cây trồng được nội suy. Mô hình cân bằng nước khí hậu Thornthwaite-Mather đã được sửa đổi và dữ liệu về khả năng lưu trữ nước có thể chiết xuất trong đất được sử dụng ở lưới 0,5° của Wang-Erlandsson và cộng sự (2016).
Hạn chế về dữ liệu:
Xu hướng dài hạn trong dữ liệu được kế thừa từ các tập dữ liệu gốc. Bạn không nên sử dụng TerraClimate trực tiếp để đánh giá độc lập các xu hướng.
TerraClimate sẽ không ghi lại sự biến đổi theo thời gian ở quy mô nhỏ hơn so với các tập dữ liệu mẹ và do đó không thể ghi lại sự biến đổi về tỷ lệ và sự đảo ngược lượng mưa do địa hình.
Mô hình cân bằng nước rất đơn giản và không tính đến tính không đồng nhất về các loại thảm thực vật hoặc phản ứng sinh lý của chúng đối với các điều kiện môi trường thay đổi.
Xác thực có giới hạn ở những khu vực có ít dữ liệu (ví dụ: Nam Cực).
Băng tần
Kích thước pixel
4638,3 mét
Băng tần
| Tên | Đơn vị | Tối thiểu | Tối đa | Tỷ lệ | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|---|---|---|---|
aet |
mm | 0* | 3140* | 0,1 | mét | Lượng bốc hơi thực tế, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
def |
mm | 0* | 4548* | 0,1 | mét | Thiếu hụt nước do khí hậu, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
pdsi |
-4317* | 3418* | 0,01 | mét | Chỉ số hạn hán Palmer |
|
pet |
mm | 0* | 4548* | 0,1 | mét | Mức thoát hơi nước tham chiếu (ASCE Penman-Montieth) |
pr |
mm | 0* | 7245* | mét | Lượng mưa tích luỹ |
|
ro |
mm | 0* | 12560* | mét | Nước chảy tràn, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
|
soil |
mm | 0* | 8882* | 0,1 | mét | Độ ẩm của đất, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
srad |
W/m^2 | 0* | 5477* | 0,1 | mét | Bức xạ sóng ngắn trên bề mặt hướng xuống |
swe |
mm | 0* | 32767* | mét | Lượng nước tương đương trong tuyết, được tính toán bằng mô hình cân bằng nước trong đất một chiều |
|
tmmn |
°C | -770* | 387* | 0,1 | mét | Nhiệt độ tối thiểu |
tmmx |
°C | -670* | 576* | 0,1 | mét | Nhiệt độ tối đa |
vap |
kPa | 0* | 14749* | 0,001 | mét | Áp suất hơi |
vpd |
kPa | 0* | 1113* | 0,01 | mét | Độ hụt áp suất hơi |
vs |
mét/giây | 0* | 2923* | 0,01 | mét | Tốc độ gió ở độ cao 10 m |
Thuộc tính hình ảnh
Thuộc tính hình ảnh
| Tên | Loại | Mô tả |
|---|---|---|
| trạng thái | STRING | "tạm thời" hoặc "vĩnh viễn" |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Tập dữ liệu này thuộc phạm vi công cộng theo giấy phép Creative Commons Public Domain (CC0).
Trích dẫn
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
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (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