- Dataset-Verfügbarkeit
- 2022-10-01T00:00:00Z–2025-11-17T12:00:00Z
- Dataset-Anbieter
- NASA / GMAO
- Tags
Description
Dieser Datensatz enthält meteorologische Vorhersagen (fcst) von Daten mit hoher zeitlicher Frequenz (htf). Verwenden Sie die Eigenschaften „creation_time“ und „forecast_time“, um relevante Daten auszuwählen. Das GEOS-CF-System (Goddard Earth Observing System Composition Forecast) ist ein globales Vorhersagesystem für Bestandteile mit hoher Auflösung (0,25°), das vom Global Modeling and Assimilation Office(GMAO) der NASA entwickelt wurde.
GEOS-CF bietet ein neues Tool für die Erforschung der Atmosphärenchemie, mit dem die zahlreichen raum- und ortsbezogenen Beobachtungen der NASA ergänzt werden sollen. GEOS-CF erweitert das GEOS-Wetter- und Aerosolmodellierungssystem durch die Einführung des GEOS-Chem-Chemiemoduls, um Hindcasts und 5-Tages-Vorhersagen von atmosphärischen Bestandteilen wie Ozon (O3), Kohlenmonoxid (CO), Stickstoffdioxid (NO2), Schwefeldioxid (SO2) und Feinstaub (PM2.5) zu liefern. Das in GEOS-CF integrierte Chemie-Modul ist mit dem Offline-GEOS-Chem-Modell identisch und profitiert von den Innovationen der GEOS-Chem-Community.
Die Auswertung von GEOS-CF anhand von Satelliten-, Ozonsonden- und Bodenbeobachtungen für die Jahre 2018–2019 zeigt realistische simulierte Konzentrationen von O3, NO2 und CO mit normalisierten mittleren Bias von −0,1 bis 0,3, normalisierten Wurzeln der mittleren Fehlerquadratsumme zwischen 0,1 und 0,4 und Korrelationen zwischen 0,3 und 0,8. Vergleiche mit Bodenbeobachtungen zeigen, dass Luftschadstoffe in vielen Regionen der Welt und zu allen Jahreszeiten erfolgreich dargestellt werden. Sie weisen aber auch auf aktuelle Einschränkungen hin, z. B. eine globale Überschätzung von SO2 und eine Übervorhersage von O3 im Sommer im Südosten der USA.
GEOS-CF v1.0 überschätzt Aerosole im Allgemeinen um 20 % bis 50 %, da in GEOS-Chem v12.0.1 bekannte Probleme vorliegen, die in späteren Versionen behoben wurden. Die 5‑Tages-Prognosen haben Skill-Werte, die mit dem 1‑Tages-Hindcast vergleichbar sind. Die Fähigkeiten des Modells können erheblich verbessert werden, indem die Ausgabe des Oberflächenmodells mithilfe eines Machine-Learning-Ansatzes korrigiert wird.
Bänder
Pixelgröße
27.750 Meter
Bänder
| Name | Einheiten | Pixelgröße | Description |
|---|---|---|---|
CO |
Stoffmengenanteil | Meter | Volumenmischungsverhältnis von Kohlenmonoxid (CO, MG = 28,00 g mol⁻¹) in trockener Luft |
NO2 |
Stoffmengenanteil | Meter | Volumenmischungsverhältnis von Stickstoffdioxid (NO2, MG = 46,00 g mol-1) in trockener Luft |
O3 |
Stoffmengenanteil | Meter | Volumenmischungsverhältnis von Ozon (O3, MG = 48,00 g mol-1) in trockener Luft |
PM25_RH35_GCC |
ug m-3 | Meter | Feinstaub mit einem Durchmesser von weniger als 2,5 µm bei einer relativen Luftfeuchtigkeit von 35 % |
PM25_RH35_GOCART |
kg/m³ | Meter | Rekonstruierte PM2,5-Konzentration bei 35 % relativer Luftfeuchtigkeit insgesamt |
Q |
Massenanteil | Meter | Spezifische Luftfeuchtigkeit |
RH |
Meter | Relative Luftfeuchtigkeit nach Feuchtigkeit |
|
SLP |
Pa | Meter | Druck auf Meereshöhe |
SO2 |
Stoffmengenanteil | Meter | Volumenmischungsverhältnis von Schwefeldioxid (SO2, MG = 64,00 g mol-1) in trockener Luft |
T |
K | Meter | Lufttemperatur |
U |
m/s | Meter | Wind aus Osten |
V |
m/s | Meter | Nordwind |
Bildattribute
Bildattribute
| Name | Typ | Description |
|---|---|---|
| creation_time | DOUBLE | Erstellungszeit |
| forecast_time | DOUBLE | Prognosezeit |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Sofern nicht anders angegeben, dürfen alle von der NASA erstellten Daten ohne vorherige Genehmigung für beliebige Zwecke verwendet werden. Weitere Informationen und Ausnahmen finden Sie auf der Seite zur Daten- und Informationsrichtlinie der NASA.
Zitationen
Keller, C. A., Knowland, K. E., Duncan, B. N., Liu, J., Anderson, D. C. Das, S., … & Pawson, S. (2021). Beschreibung des NASA GEOS-Modellierungssystems für die Zusammensetzungsvorhersage GEOS-CF v1. 0. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13(4), e2020MS002413. doi:10.1029/2020MS002413
DOIs
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