- डेटासेट की उपलब्धता
- 2022-10-01T00:00:00Z–2025-11-17T12:00:00Z
- डेटासेट उपलब्ध करवाने वाली कंपनी
- NASA / GMAO
- टैग
ब्यौरा
इस डेटासेट में, मौसम के पूर्वानुमान (fcst) का डेटा शामिल है. यह डेटा, ज़्यादा समय के अंतराल पर इकट्ठा किया जाता है (htf). अपनी ज़रूरत के हिसाब से डेटा चुनने के लिए, 'creation_time' और 'forecast_time' प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करें. Goddard Earth Observing System Composition Forecast (GEOS-CF) सिस्टम, NASA के Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) का एक ग्लोबल सिस्टम है. यह सिस्टम, ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन(0.25°) पर वायुमंडल में मौजूद घटकों के बारे में अनुमान लगाता है.
GEOS-CF, वायुमंडलीय रसायन विज्ञान के बारे में रिसर्च करने के लिए एक नया टूल उपलब्ध कराता है. इसका मकसद, अंतरिक्ष और इन-सिटु (मौके पर) से जुड़ी NASA की कई तरह की गतिविधियों को पूरा करना है. GEOS-CF, GEOS के मौसम और एयरोसोल मॉडलिंग सिस्टम को बेहतर बनाता है. इसके लिए, यह GEOS-Chem केमिस्ट्री मॉड्यूल का इस्तेमाल करता है. इससे ओज़ोन (O3), कार्बन मोनोऑक्साइड (CO), नाइट्रोजन डाइऑक्साइड (NO2), सल्फ़र डाइऑक्साइड (SO2), और फ़ाइन पार्टिकुलेट मैटर (PM2.5) जैसे वायुमंडलीय कॉम्पोनेंट के बारे में, पिछले समय का डेटा और पांच दिनों का अनुमान मिलता है. GEOS-CF में इंटिग्रेट किया गया केमिस्ट्री मॉड्यूल, ऑफ़लाइन GEOS-Chem मॉडल जैसा ही है. साथ ही, यह GEOS-Chem कम्यूनिटी के इनोवेशन का फ़ायदा आसानी से उठाता है.
साल 2018–2019 के लिए, GEOS-CF की तुलना सैटेलाइट, ओज़ोनसॉन्ड, और सतह पर किए गए ऑब्ज़र्वेशन से करने पर पता चलता है कि O3, NO2, और CO की सिमुलेट की गई सांद्रता, असल सांद्रता के काफ़ी करीब है. साथ ही, सामान्य किए गए औसत पूर्वाग्रह −0.1 से 0.3 के बीच हैं, सामान्य किए गए रूट मीन स्क्वेयर एरर 0.1 से 0.4 के बीच हैं, और कोरिलेशन 0.3 से 0.8 के बीच हैं. सतह पर किए गए ऑब्ज़र्वेशन से तुलना करने पर, यह पता चलता है कि दुनिया के कई इलाकों में और सभी सीज़न के दौरान, एयर पॉल्यूटेंट को सही तरीके से दिखाया गया है. हालांकि, इससे मौजूदा सीमाओं के बारे में भी पता चलता है. जैसे, SO2 में ग्लोबल हाई बायस और दक्षिण-पूर्वी अमेरिका में गर्मियों के दौरान O3 का ज़्यादा अनुमान.
GEOS-CF v1.0, आम तौर पर एयरोसोल का अनुमान 20% से 50% तक ज़्यादा लगाता है. ऐसा GEOS-Chem v12.0.1 में मौजूद समस्याओं की वजह से होता है. इन समस्याओं को बाद के वर्शन में ठीक कर दिया गया है. पाँच दिनों के पूर्वानुमान के स्किल स्कोर, एक दिन के पूर्वानुमान के स्किल स्कोर के बराबर होते हैं. मशीन लर्निंग के तरीके का इस्तेमाल करके, मॉडल के आउटपुट में मौजूद पूर्वाग्रह को ठीक किया जा सकता है. इससे मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को काफ़ी हद तक बेहतर बनाया जा सकता है.
बैंड
पिक्सल का साइज़
27750 मीटर
बैंड
| नाम | इकाइयां | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|
CO |
मोल फ़्रैक्शन | मीटर | कार्बन मोनोऑक्साइड (CO, MW = 28.00 g mol-1) का वॉल्यूम मिक्सिंग रेशियो ड्राई एयर |
NO2 |
मोल फ़्रैक्शन | मीटर | नाइट्रोजन डाइऑक्साइड (NO2, MW = 46.00 g mol-1) का वॉल्यूम मिक्सिंग रेशियो ड्राई एयर |
O3 |
मोल फ़्रैक्शन | मीटर | ओज़ोन (O3, MW = 48.00 g mol-1) का वॉल्यूम मिक्सिंग रेशियो, सूखी हवा |
PM25_RH35_GCC |
ug m-3 | मीटर | व्यास 2.5 माइक्रोमीटर से कम वाला पार्टिकुलेट मैटर, आरएच 35 |
PM25_RH35_GOCART |
कि°ग्रा°/मी°^3 | मीटर | PM2.5 RH 35 की कुल रीकंस्ट्रक्टेड वैल्यू |
Q |
मास फ़्रैक्शन | मीटर | विशिष्ट नमी |
RH |
मीटर | नमी के बाद रिलेटिव ह्युमिडिटी |
|
SLP |
Pa | मीटर | समुद्र तल पर दबाव |
SO2 |
मोल फ़्रैक्शन | मीटर | सल्फ़र डाइऑक्साइड (SO2, MW = 64.00 g mol-1) का वॉल्यूम मिक्सिंग रेशियो ड्राई एयर |
T |
K | मीटर | हवा का तापमान |
U |
मी/से | मीटर | पूरब की ओर चलने वाली हवा |
V |
मी/से | मीटर | उत्तर की ओर चलने वाली हवा |
इमेज की प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| creation_time | DOUBLE | बनाने का समय |
| forecast_time | DOUBLE | पूर्वानुमान का समय |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
जब तक अलग से जानकारी नहीं दी जाती, तब तक NASA के बनाए गए सभी डेटा का इस्तेमाल किसी भी मकसद से किया जा सकता है. इसके लिए, पहले से अनुमति लेने की ज़रूरत नहीं है. ज़्यादा जानकारी और अपवादों के बारे में जानने के लिए, NASA की डेटा और जानकारी से जुड़ी नीति वाले पेज पर जाएं.
उद्धरण
केलर, सी. A., नोवलैंड, के॰ E., डंकन, बी॰ N., जियांग लू, Anderson, D. C., दास, एस॰, ... & Pawson, S. (2021). NASA GEOS के कंपोज़िशन फ़ोरकास्ट मॉडलिंग सिस्टम GEOS-CF v1 के बारे में जानकारी. 0. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13(4), e2020MS002413. doi:10.1029/2020MS002413
डीओआई
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