GLDAS-2.2: Global Land Data Assimilation System

NASA/GLDAS/V022/CLSM/G025/DA1D
Disponibilité de l'ensemble de données
2003-01-01T03:00:00Z–2026-08-31T00:00:00Z
Producteur d'ensemble de données
Aperçu de Google Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA/GLDAS/V022/CLSM/G025/DA1D")
Fréquence de mise à jour
1 jour
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

Description

La version 2 du système d'assimilation des données terrestres mondiales de la NASA (GLDAS-2) comporte trois composants : GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 et GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 est entièrement forcé avec les données d'entrée de forçage météorologique de Princeton et fournit une série cohérente dans le temps de 1948 à 2014. GLDAS-2.1 est forcé avec une combinaison de données de modèle et d'observation de 2000 à aujourd'hui. Les suites de produits GLDAS-2.2 utilisent l'assimilation de données (DA), tandis que les produits GLDAS-2.0 et GLDAS-2.1 sont en "boucle ouverte" (c'est-à-dire sans assimilation de données). Le choix des données de forçage, ainsi que la source, la variable et le schéma d'observation de l'assimilation de données, varient selon les produits GLDAS-2.2.GLDAS-2.2 est nouveau dans l'archive GES DISC et inclut actuellement un produit principal de CLSM-F2.5 avec assimilation de données pour l'expérience GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) de février 2003 à aujourd'hui. Les données GLDAS-2.2 sont disponibles dans deux flux de production : principal et anticipé. Seul le flux principal est ingéré.

Le produit GLDAS-2.2 GRACE-DA a été simulé avec Catchment-F2.5 dans le système d'information sur les terres (LIS) version 7. Le produit de données contient 24 champs de surface terrestre du 1er février 2003 à aujourd'hui.

La simulation a débuté le 1er février 2003 en utilisant les conditions de la simulation du modèle GLDAS-2.0 Daily Catchment, forcée par les champs d'analyse météorologique du système de prévision intégré opérationnel du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF). L'observation totale des anomalies de l'eau terrestre à partir du satellite GRACE a été assimilée (Li et al, 2019). En raison de l'accord sur les données conclu avec l'ECMWF, ce produit quotidien GLDAS-2.2 n'inclut pas les champs de forçage météorologique.

Documentation :

Remarque du fournisseur : les noms avec l'extension "_tavg" sont des variables moyennées sur les trois dernières heures, les noms avec l'extension "_acc" sont des variables accumulées sur les trois dernières heures, les noms avec l'extension "_inst" sont des variables instantanées et les noms avec l'extension "_f" sont des variables de forçage.

Bandes

Bandes de fréquences

Taille des pixels : 27 830 mètres (toutes les bandes)

Nom Unités Marie Max Taille des pixels Description
ACond_tavg m/s 0.000379* 5.99291* 27 830 mètres

Conductance aérodynamique

AvgSurfT_tavg K 179,818* 324,265* 27 830 mètres

Température cutanée moyenne

CanopInt_tavg kg/m^2 0* 1,57295* 27 830 mètres

Eau de surface de la canopée végétale

ECanop_tavg kg/m^2/s -0,021881* 5,3e-05* 27 830 mètres

Évaporation de l'eau de la canopée

ESoil_tavg kg/m^2/s -0,003637* 0,001172* 27 830 mètres

Évaporation directe à partir d'un sol nu

EvapSnow_tavg kg/m^2/s -0,021057* 0.000728* 27 830 mètres

Évaporation de la neige

Evap_tavg kg/m^2/s -0,02737* 0,00121* 27 830 mètres

Évapotranspiration

GWS_tavg mm 77,0153* 3599,01* 27 830 mètres

Stockage des eaux souterraines

Lwnet_tavg W/m^2 -221,308* 490,842* 27 830 mètres

Flux de rayonnement à grande longueur d'onde net

Qg_tavg W/m^2 -344,072* 174,036* 27 830 mètres

Densité de flux thermique

Qh_tavg W/m^2 -2 851,75* 54076,7* 27 830 mètres

Flux net de chaleur sensible

Qle_tavg W/m^2 -53 856,6* 2983,65* 27 830 mètres

Flux net de chaleur latente

Qsb_tavg kg/m^2/s 0* 0,000416* 27 830 mètres

Écoulement de base (écoulement des eaux souterraines)

Qsm_tavg kg/m^2/s 0* 0,018311* 27 830 mètres

Fonte des neiges

Qs_tavg kg/m^2/s 0* 0,020244* 27 830 mètres

Ruissellement de surface des eaux pluviales

SnowDepth_tavg m 0* 8,57951* 27 830 mètres

Épaisseur de neige

SnowT_tavg K 179,818* 324,265* 27 830 mètres

Température à la surface de la neige

SoilMoist_P_tavg kg/m^2 109,394* 4049,02* 27 830 mètres

Humidité du sol du profil

SoilMoist_RZ_tavg kg/m^2 32,3665* 478,397* 27 830 mètres

Humidité du sol dans la zone racinaire

SoilMoist_S_tavg kg/m^2 0,001389* 9,56* 27 830 mètres

Humidité du sol en surface

SWE_tavg kg/m^2 0* 3 688,07* 27 830 mètres

Équivalent en eau de l'épaisseur de neige

Swnet_tavg W/m^2 0* 421,784* 27 830 mètres

Flux de rayonnement à ondes courtes net

TVeg_tavg kg/m^2/s -0,000371* 0,001654* 27 830 mètres

Transpiration

TWS_tavg mm 109,394* 5084,16* 27 830 mètres

Stockage de l'eau terrestre

* valeur minimale ou maximale estimée

Propriétés des images

Propriétés des images

Nom Type Description
end_hour DOUBLE

Heure de fin

start_hour DOUBLE

Heure de départ

Conditions d'utilisation

Conditions d'utilisation

La distribution des données du Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) est financée par la Science Mission Directorate (SMD) de la NASA. Conformément à la politique de la NASA sur les données et informations des sciences de la Terre, les données de l'archive GES DISC sont disponibles sans frais pour la communauté des utilisateurs. Pour en savoir plus, consultez la page Règles relatives aux données de GES DISC.

Citations

Citations :
  • Li, B., M. Rodell, S. Kumar, H. Beaudoing, A. Getirana, B. F. Zaitchik, et al. (2019) Global GRACE data assimilation for groundwater and drought monitoring: Advances and challenges. Water Resources Research, 55, 7564-7586.

  • Autres références

Explorer avec Earth Engine

Éditeur de code (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA/GLDAS/V022/CLSM/G025/DA1D')
                  .filter(ee.Filter.date('2010-06-01', '2010-06-02'));
var averageSurfaceSkinTemperatureK = dataset.select('AvgSurfT_tavg');
var averageSurfaceSkinTemperatureKVis = {
  min: 258,
  max: 316,
  palette: ['1303ff', '42fff6', 'f3ff40', 'ff5d0f'],
};
Map.setCenter(71.72, 52.48, 3.0);
Map.addLayer(
    averageSurfaceSkinTemperatureK, averageSurfaceSkinTemperatureKVis,
    'Average Surface Skin Temperature [K]');
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