GLDAS-2.1: Global Land Data Assimilation System

NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H
Dataset-Verfügbarkeit
2000-01-01T03:00:00Z–2026-10-15T21:00:00Z
Ersteller des Datasets
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H")
Cadence
3 Stunden
Tags
3-hourly climate cryosphere evaporation forcing geophysical gldas humidity ldas nasa precipitation pressure radiation soil soil-moisture surface temperature water-vapor weather-and-climate wind

Beschreibung

Das NASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) besteht aus drei Komponenten: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 und GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 wird vollständig mit den meteorologischen Eingabedaten von Princeton erzwungen und bietet eine zeitlich konsistente Reihe von 1948 bis 2014. GLDAS-2.1 wird mit einer Kombination aus Modell- und Beobachtungsdaten von 2000 bis heute betrieben. Die GLDAS-2.2-Produktsuiten verwenden die Datenassimilation (DA), während die GLDAS-2.0- und GLDAS-2.1-Produkte „Open-Loop“ sind (d.h. keine Datenassimilation). Die Auswahl der Forcing-Daten sowie die Quelle, die Variable und das Schema der DA-Beobachtung variieren je nach GLDAS-2.2-Produkt.GLDAS-2.1 ist eine von zwei Komponenten des GLDAS-Version-2-Datasets (GLDAS-2), die zweite ist GLDAS-2.0. GLDAS-2.1 ist analog zum GLDAS-1-Produktstream, wobei die aktualisierten Modelle durch eine Kombination aus GDAS, disaggregierten GPCP- und AGRMET-Strahlungsdatensätzen erzwungen werden.

Die GLDAS-2.1-Simulation begann am 1. Januar 2000 mit den Bedingungen aus der GLDAS-2.0-Simulation. Diese Simulation wurde mit atmosphärischen Analysefeldern der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) und des Global Data Assimilation System (GDAS) durchgeführt (Derber et al., 1991), die disaggregierten Niederschlagsfelder des Global Precipitation Climatology Project (GPCP) (Adler et al., 2003) und die Strahlungsfelder des AGRicultural METeorological-Modellierungssystems (AGRMET) der Air Force Weather Agency, die ab dem 1. März 2001 verfügbar waren.

Dokumente:

Hinweis des Anbieters: Die Namen mit der Erweiterung „_tavg“ sind Variablen, die über die letzten 3 Stunden gemittelt wurden. Die Namen mit der Erweiterung „_acc“ sind Variablen, die über die letzten 3 Stunden akkumuliert wurden. Die Namen mit der Erweiterung „_inst“ sind Momentanvariablen und die Namen mit „_f“ sind Forcing-Variablen.

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 27.830 Meter (alle Bänder)

Name Einheiten Min. Max. Pixelgröße Beschreibung
Albedo_inst % 4,99* 82,25* 27.830 Meter

Albedo

AvgSurfT_inst K 187,48* 1323.35* 27.830 Meter

Durchschnittliche Hauttemperatur

CanopInt_inst kg/m² 0* 0,5* 27.830 Meter

Oberflächenwasser auf Pflanzenkronen

ECanop_tavg W/m² 0* 1273,66* 27.830 Meter

Verdunstung von Wasser aus dem Kronendach

ESoil_tavg W/m² 0* 2.275,63* 27.830 Meter

Direkte Verdunstung von unbewachsenem Boden

Evap_tavg kg/m²/s 0* 0,002* 27.830 Meter

Evapotranspiration

LWdown_f_tavg W/m² 26,85* 600,9* 27.830 Meter

Abwärts gerichteter langwelliger Strahlungsfluss

Lwnet_tavg W/m² -13792,7* 196,97* 27.830 Meter

Netto-Langwellenstrahlungsfluss

PotEvap_tavg W/m² -227,75* 18977.9* 27.830 Meter

Potenzielle Verdunstungsrate

Psurf_f_inst Pa 44063.1* 108344* 27.830 Meter

Luftdruck

Qair_f_inst Massenanteil -0,02* 0,07* 27.830 Meter

Spezifische Luftfeuchtigkeit

Qg_tavg W/m² -552,64* 1538.41* 27.830 Meter

Wärmestrom

Qh_tavg W/m² -1005,15* 18190,6* 27.830 Meter

Nettofluss der fühlbaren Wärme

Qle_tavg W/m² -227,75* 5072,25* 27.830 Meter

Nettofluss der latenten Wärme

Qs_acc kg/m² 0* 170,93* 27.830 Meter

Oberflächenabfluss bei Unwettern

Qsb_acc kg/m² 0* 50,6* 27.830 Meter

Basisabfluss – Grundwasserabfluss

Qsm_acc kg/m² 0* 42,87* 27.830 Meter

Schneeschmelze

Rainf_f_tavg kg/m²/s 0* 0,01* 27.830 Meter

Gesamtniederschlagsrate

Rainf_tavg kg/m²/s 0* 0,01* 27.830 Meter

Regenniederschlagsrate

RootMoist_inst kg/m² 2* 949,6* 27.830 Meter

Bodenfeuchte in der Wurzelzone

SWE_inst kg/m² 0* 120787* 27.830 Meter

Wasseräquivalent der Schneehöhe

SWdown_f_tavg W/m² -56,93* 30462.8* 27.830 Meter

Abwärts gerichteter kurzwelliger Strahlungsfluss

SnowDepth_inst m 0* 301,96* 27.830 Meter

Schneehöhe

Snowf_tavg kg/m²/s 0* 0,009* 27.830 Meter

Schneefallrate

SoilMoi0_10cm_inst kg/m² 1,99* 47,59* 27.830 Meter

Bodenfeuchte

SoilMoi10_40cm_inst kg/m² 5,99* 142,8* 27.830 Meter

Bodenfeuchte

SoilMoi40_100cm_inst kg/m² 11,99* 285,6* 27.830 Meter

Bodenfeuchte

SoilMoi100_200cm_inst kg/m² 20* 476* 27.830 Meter

Bodenfeuchte

SoilTMP0_10cm_inst K 221,98* 377,5* 27.830 Meter

Bodentemperatur

SoilTMP10_40cm_inst K 227,43* 319,44* 27.830 Meter

Bodentemperatur

SoilTMP40_100cm_inst K 232,97* 316,2* 27.830 Meter

Bodentemperatur

SoilTMP100_200cm_inst K 238,52* 314,11* 27.830 Meter

Bodentemperatur

Swnet_tavg W/m² -48,96* 23741.3* 27.830 Meter

Kurzwelliger Nettostrahlungsfluss

Tair_f_inst K 206,8* 327,66* 27.830 Meter

Lufttemperatur

Tveg_tavg W/m² 0* 3455,14* 27.830 Meter

Transpiration

Wind_f_inst m/s 0* 57,7* 27.830 Meter

Windgeschwindigkeit

* geschätzter Mindest- oder Höchstwert

Bildattribute

Bildeigenschaften

Name Typ Beschreibung
end_hour DOUBLE

Startzeit (Stunde)

start_hour DOUBLE

Startzeit (Stunde)

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Die Verteilung der Daten des Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) wird vom Science Mission Directorate (SMD) der NASA finanziert. Gemäß der Earth Science Data and Information Policy der NASA sind die Daten aus dem GES DISC-Archiv für die Nutzer-Community kostenlos verfügbar. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Datenrichtlinie von GES DISC.

Zitationen

Quellenangaben:
  • Rodell, M., P.R. Houser, U. Jambor, J. Gottschalck, K. Mitchell, C.-J. Meng, K. Arsenault, B. Cosgrove, J. Radakovich, M. Bosilovich, J.K. Entin, J.P. Walker, D. Lohmann und D. Toll, The Global Land Data Assimilation System, Bull. Amer. Meteor. Soc., 85(3), 381-394, 2004.

  • Weitere Referenzen

Die Earth Engine nutzen

Code-Editor (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H')
                  .filter(ee.Filter.date('2010-06-01', '2010-06-02'));
var averageSurfaceSkinTemperatureK = dataset.select('AvgSurfT_inst');
var averageSurfaceSkinTemperatureKVis = {
  min: 250.0,
  max: 300.0,
  palette: ['1303ff', '42fff6', 'f3ff40', 'ff5d0f'],
};
Map.setCenter(71.72, 52.48, 3.0);
Map.addLayer(
    averageSurfaceSkinTemperatureK, averageSurfaceSkinTemperatureKVis,
    'Average Surface Skin Temperature [K]');

Python einrichten

Weitere Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H').filter(
    ee.Filter.date('2010-06-01', '2010-06-02')
)

average_surface_skin_temperature_k = dataset.select('AvgSurfT_inst')

average_surface_skin_temperature_k_vis = {
    'min': 250.0,
    'max': 300.0,
    'palette': ['1303ff', '42fff6', 'f3ff40', 'ff5d0f'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(71.72, 52.48, 3.0)
m.add_layer(
    average_surface_skin_temperature_k,
    average_surface_skin_temperature_k_vis,
    'Average Surface Skin Temperature [K]',
)
m
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