GLDAS-2.1: Global Land Data Assimilation System

NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H
Veri Kümesi Kullanılabilirliği
2000-01-01T03:00:00Z–2026-10-15T21:00:00Z
Veri Kümesi Üreticisi
Earth Engine Snippet'i
ee.ImageCollection("NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H")
Sıklık
3 saat
Etiketler
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

Açıklama

NASA Global Land Data Assimilation System Sürüm 2 (GLDAS-2) üç bileşenden oluşur: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 ve GLDAS-2.2. GLDAS-2.0, tamamen Princeton meteorolojik zorlama giriş verileriyle zorlanır ve 1948'den 2014'e kadar zamansal olarak tutarlı bir seri sağlar. GLDAS-2.1, 2000'den günümüze kadar olan model ve gözlem verilerinin bir kombinasyonuyla zorlanır. GLDAS-2.2 ürün paketleri veri asimilasyonu (DA) kullanırken GLDAS-2.0 ve GLDAS-2.1 ürünleri "açık döngü"dür (yani veri asimilasyonu yoktur). Zorlama verilerinin seçimi ve DA gözlem kaynağı, değişkeni ve şeması farklı GLDAS-2.2 ürünleri için değişiklik gösterir. GLDAS-2.1, GLDAS Sürüm 2 (GLDAS-2) veri kümesinin iki bileşeninden biridir. Diğeri ise GLDAS-2.0'dır. GLDAS-2.1, GDAS, ayrıştırılmış GPCP ve AGRMET radyasyon veri kümelerinin bir kombinasyonu tarafından zorlanan yükseltilmiş modellerle GLDAS-1 ürün akışına benzer.

GLDAS-2.1 simülasyonu, GLDAS-2.0 simülasyonundaki koşullar kullanılarak 1 Ocak 2000'de başlatıldı. Bu simülasyon, Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi (NOAA)/Küresel Veri Asimilasyon Sistemi (GDAS) atmosferik analiz alanları (Derber ve ark., 1991), ayrıştırılmış Küresel Yağış Klimatolojisi Projesi (GPCP) yağış alanları (Adler ve ark., 2003) ve Hava Kuvvetleri Hava Durumu Ajansı'nın 1 Mart 2001'den itibaren kullanılabilir hale gelen Tarımsal Meteorolojik modelleme sistemi (AGRMET) radyasyon alanlarıdır.

Belgeler:

Sağlayıcının Notu: _tavg uzantılı adlar son 3 saatteki ortalama değişkenleri, "_acc" uzantılı adlar son 3 saatte biriken değişkenleri, "_inst" uzantılı adlar anlık değişkenleri ve "_f" uzantılı adlar zorlayıcı değişkenleri ifade eder.

Bantlar

Bantlar

Piksel boyutu: 27.830 metre (tüm bantlar)

Ad Birimler Min. Maks. Piksel Boyutu Açıklama
Albedo_inst % 4,99* 82,25* 27.830 metre

Yansıma oranı

AvgSurfT_inst K 187,48* 1.323,35* 27.830 metre

Ortalama yüzey deri sıcaklığı

CanopInt_inst kg/m^2 0* 0,5* 27.830 metre

Bitki örtüsü yüzey suyu

ECanop_tavg W/m^2 0* 1.273,66* 27.830 metre

Kanopideki suyun buharlaşması

ESoil_tavg W/m^2 0* 2.275,63* 27.830 metre

Çıplak topraktan doğrudan buharlaşma

Evap_tavg kg/m^2/sn. 0* 0,002* 27.830 metre

Evapotranspirasyon

LWdown_f_tavg W/m^2 26,85* 600,9* 27.830 metre

Aşağı yönlü uzun dalga radyasyon akısı

Lwnet_tavg W/m^2 -13.792,7* 196,97* 27.830 metre

Net uzun dalga radyasyon akısı

PotEvap_tavg W/m^2 -227,75* 18.977,9* 27.830 metre

Potansiyel buharlaşma hızı

Psurf_f_inst Pa 44063.1* 108344* 27.830 metre

Basınç

Qair_f_inst Kütle oranı -0,02* 0,07* 27.830 metre

Özgül nem

Qg_tavg W/m^2 -552,64* 1.538,41* 27.830 metre

Isı akısı

Qh_tavg W/m^2 -1.005,15* 18.190,6* 27.830 metre

Net hissedilir ısı akısı

Qle_tavg W/m^2 -227,75* 5.072,25* 27.830 metre

Net gizli ısı akısı

Qs_acc kg/m^2 0* 170,93* 27.830 metre

Fırtına yüzey akışı

Qsb_acc kg/m^2 0* 50,6* 27.830 metre

Taban akışı-yeraltı suyu akışı

Qsm_acc kg/m^2 0* 42,87* 27.830 metre

Eriyen kar

Rainf_f_tavg kg/m^2/sn. 0* 0,01* 27.830 metre

Toplam yağış oranı

Rainf_tavg kg/m^2/sn. 0* 0,01* 27.830 metre

Yağmur yağış oranı

RootMoist_inst kg/m^2 2* 949,6* 27.830 metre

Kök bölgesi toprak nemi

SWE_inst kg/m^2 0* 120.787* 27.830 metre

Kar derinliğinin su eşdeğeri

SWdown_f_tavg W/m^2 -56,93* 30.462,8* 27.830 metre

Aşağı yönlü kısa dalga radyasyon akısı

SnowDepth_inst mi 0* 301,96* 27.830 metre

Kar kalınlığı

Snowf_tavg kg/m^2/sn. 0* 0,009* 27.830 metre

Kar yağışı oranı

SoilMoi0_10cm_inst kg/m^2 1,99* 47,59* 27.830 metre

Topraktaki nem

SoilMoi10_40cm_inst kg/m^2 5,99* 142,8* 27.830 metre

Topraktaki nem

SoilMoi40_100cm_inst kg/m^2 11,99* 285,6* 27.830 metre

Topraktaki nem

SoilMoi100_200cm_inst kg/m^2 20* 476* 27.830 metre

Topraktaki nem

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

Toprak sıcaklığı

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

Toprak sıcaklığı

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

Toprak sıcaklığı

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

Toprak sıcaklığı

Swnet_tavg W/m^2 -48,96* 23.741,3* 27.830 metre

Net kısa dalga radyasyon akısı

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

Hava sıcaklığı

Tveg_tavg W/m^2 0* 3.455,14* 27.830 metre

Terleme

Wind_f_inst m/sn 0* 57,7* 27.830 metre

Rüzgar hızı

* tahmini min. veya maks. değer

Resim Özellikleri

Görüntü Özellikleri

Ad Tür Açıklama
end_hour ÇİFT

Bitiş saati

start_hour ÇİFT

Başlangıç saati

Kullanım Şartları

Kullanım Şartları

Goddard Yer Bilimleri Veri ve Bilgi Hizmetleri Merkezi'nden (GES DISC) alınan verilerin dağıtımı, NASA'nın Bilim Misyonu Müdürlüğü (SMD) tarafından finanse edilmektedir. NASA'nın Dünya Bilimi Veri ve Bilgi Politikası uyarınca GES DISC arşivindeki veriler kullanıcı topluluğuna ücretsiz olarak sunulur. Daha fazla bilgi için GES DISC Veri Politikası sayfasını ziyaret edin.

Alıntılar

Alıntılar:
  • 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 ve D. Toll, The Global Land Data Assimilation System, Bull. Amer. Meteor. Soc., 85(3), 381-394, 2004.

  • Ek referanslar

Earth Engine ile Keşif

Kod Düzenleyici (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 kurulumu

Python API ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasını inceleyin.

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
Kod Düzenleyici'de aç