GFS: Global Forecast System 384-Hour Predicted Atmosphere Data

NOAA/GFS0P25
مدى توفّر مجموعة البيانات
2015-07-01T00:00:00Z–2026-10-12T06:00:00Z
الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("NOAA/GFS0P25")
وتيرة تحديث البيانات
6 ساعات
العلامات
climate cloud flux forecast geophysical humidity ncep noaa precipitation radiation temperature vapor weather wind
emc
gfs

الوصف

"نظام التوقعات العالمي" (GFS) هو نموذج لتوقعات الطقس من إنشاء "المراكز الوطنية للتنبؤات البيئية" (NCEP). تتألف مجموعة بيانات GFS من مخرجات نماذج محدّدة (موضّحة أدناه) كمتغيّرات توقّعات مقسّمة إلى شبكات. يتم إجراء التوقعات لمدة 384 ساعة، مع فترات توقعات مدتها ساعة واحدة (حتى 120 ساعة) و3 ساعات (بعد 120 ساعة)، بدقة زمنية تبلغ 6 ساعات (أي يتم تحديثها أربع مرات يوميًا). استخدِم السمتَين creation_time وforecast_time لاختيار البيانات التي تهمّك.

نظام GFS هو نموذج متكامل يتألف من نموذج للغلاف الجوي ونموذج للمحيطات ونموذج للأرض والتربة ونموذج للجليد البحري، وتعمل هذه النماذج معًا لتقديم صورة دقيقة عن أحوال الطقس. يُرجى العِلم أنّ هذا النموذج قد يتغيّر، لذا يمكنك الاطّلاع على سجلّ التعديلات الأخيرة على نظام التوقّعات/التحليلات العالمي والمستندات للحصول على مزيد من المعلومات. قد تكون هناك تقلبات كبيرة من ساعة إلى أخرى ومن يوم لآخر تتطلب تطبيق تقنيات تقليل الضوضاء على النطاقات قبل التحليل.

يُرجى العِلم أنّ ساعات الفترات الزمنية المتوفّرة للتوقّعات قد تغيّرت بمرور الوقت:

  • من 2015/04/01 إلى 2017/07/09: توقعات الطقس لمدة 36 ساعة، باستثناء الساعة 0، على فترات زمنية مدتها 3 ساعات
  • من 2017/07/09 إلى 2021/06/11: توقعات لمدة 384 ساعة، بفواصل زمنية مدتها ساعة واحدة من 0 إلى 120 ساعة، وبفواصل زمنية مدتها 3 ساعات من 120 إلى 240 ساعة، وبفواصل زمنية مدتها 12 ساعة من 240 إلى 384 ساعة.
  • اعتبارًا من 12 حزيران (يونيو) 2021: توقّعات لمدة 384 ساعة، على فترات زمنية مدتها ساعة واحدة من الساعة 0 إلى 120، وعلى فترات زمنية مدتها 3 ساعات من الساعة 120 إلى 384.

لا تتوفّر بعض النطاقات إلا اعتبارًا من 15 يناير 2025، كما هو موضّح في أوصاف النطاقات.

النطاقات

النطاقات

حجم البكسل: 27,830 متر (جميع النطاقات)

الاسم الوحدات الحد الأدنى الحد الأقصى حجم البكسل الوصف
temperature_2m_above_ground °مئوية *69.18- *52.25 ‫27830 متر

درجة الحرارة على ارتفاع مترَين فوق سطح الأرض

specific_humidity_2m_above_ground الكسر الكتلي 0* *0.03 ‫27,830 متر

الرطوبة النوعية على ارتفاع مترَين فوق سطح الأرض

dew_point_temperature_2m_above_ground °مئوية *81.05- 29.05* ‫27830 متر

درجة حرارة نقطة الندى على ارتفاع مترَين فوق سطح الأرض (ستتوفّر اعتبارًا من 15/01/2025)

relative_humidity_2m_above_ground % *1 100.05* ‫27,830 متر

الرطوبة النسبية على ارتفاع مترَين فوق سطح الأرض

maximum_temperature_2m_above_ground °مئوية ‎-60.73* *59.28 ‫27,830 متر

أقصى درجة حرارة على ارتفاع مترَين فوق سطح الأرض (تتوفّر بدءًا من 15/01/2025، ولكن فقط لمواد العرض التي تتضمّن forecast_hours > 0)

minimum_temperature_2m_above_ground °مئوية *63.78- *59.39 ‫27,830 متر

الحدّ الأدنى لدرجة الحرارة على ارتفاع مترَين فوق سطح الأرض (متاح اعتبارًا من 15 يناير 2025، ولكن فقط لمواد العرض التي تكون فيها قيمة forecast_hours أكبر من 0)

u_component_of_wind_10m_above_ground م/ث ‎-60.73* *59.28 ‫27,830 متر

مكوّن الرياح على ارتفاع 10 أمتار فوق سطح الأرض

v_component_of_wind_10m_above_ground م/ث *63.78- *59.39 ‫27,830 متر

المكوّن V للرياح على ارتفاع 10 أمتار فوق سطح الأرض

total_precipitation_surface كلغ/متر مربّع 0* 626.75* ‫27830 متر

تمثّل هذه السمة معدّل هطول الأمطار التراكمي على السطح خلال آخر ساعة إلى 6 ساعات، وذلك حسب قيمة السمة "forecast_hours" وفقًا للمعادلة ‎ ((F - 1) % 6) + 1 (وفقط لمواد العرض التي تكون فيها قيمة forecast_hours أكبر من 0).

نتيجةً لذلك، لاحتساب إجمالي الهطول خلال الساعة X، يجب تجنُّب الاحتساب المزدوج من خلال جمع القيم الخاصة بـ forecast_hours التي هي مضاعفات للرقم 6 بالإضافة إلى أي باقي للوصول إلى X. ويعني ذلك أيضًا أنّه لتحديد هطول الأمطار للساعة X فقط، يجب طرح القيمة للساعة السابقة ما لم تكن X هي الساعة الأولى في فترة الـ 6 ساعات.

precipitable_water_entire_atmosphere كغم/م^2 0* 100* ‫27,830 متر

كمية المياه القابلة للتكثّف في الغلاف الجوي بأكمله

u_component_of_wind_planetary_boundary_layer م/ث ‎-66.8* 62.18* ‫27830 متر

مكوّن U لطبقة الحدود الكوكبية للرياح (متاح اعتبارًا من 15/01/2025)

v_component_of_wind_planetary_boundary_layer م/ث ‎-63.08* *57.6 ‫27830 متر

مكوّن V لطبقة الحدود الكوكبية للرياح (متاح اعتبارًا من 15/01/2025)

gust م/ث 0* 57.41* ‫27,830 متر

سرعة الرياح (عاصفة) (متاحة اعتبارًا من 15 يناير 2025)

precipitation_rate كغم/م^2/ث 0* *0.032 ‫27830 متر

معدّل هطول الأمطار (متاح اعتبارًا من 15 يناير 2025)

haines_index *2 *6 ‫27,830 متر

مؤشر هاينز (متاح اعتبارًا من 15 يناير 2025)

ventilation_rate متر مربّع في الثانية 0* 234000* ‫27830 متر

معدّل التهوية (متاح اعتبارًا من 15/01/2025)

total_cloud_cover_entire_atmosphere % 0* 100* ‫27,830 متر

إجمالي الغطاء السحابي للغلاف الجوي بأكمله (كان متاحًا سابقًا فقط لمواد العرض التي تتضمّن forecast_hours > 0، ولكنّه متاح لمواد العرض التي تتضمّن forecast_hours == 0 اعتبارًا من 15/01/2025)

downward_shortwave_radiation_flux واط/متر مربع 0* 1230* ‫27,830 متر

تدفّق الإشعاع الموجي القصير الهابط (فقط لمواد العرض التي تكون فيها forecast_hours > 0)

downward_longwave_radiation_flux واط/متر مربّع 0* 100* ‫27,830 متر

تدفّق الإشعاع الطويل الموجة الهابط (متاح اعتبارًا من 15 يناير 2025، ولكن فقط لمواد العرض التي تكون فيها قيمة forecast_hours أكبر من 0)

upward_shortwave_radiation_flux واط/متر مربّع 0* 1230* ‫27,830 متر

تدفق الإشعاع الصاعد ذي الموجات القصيرة (متاح اعتبارًا من 15 يناير 2025، ولكن فقط لمواد العرض التي تكون فيها forecast_hours أكبر من 0)

upward_longwave_radiation_flux واط/متر مربع 0* 100* ‫27830 متر

تدفّق الإشعاع الموجي الطويل الصاعد (متاح بدءًا من 2025/01/15، ولكن فقط لمواد العرض التي تكون فيها forecast_hours > 0)

planetary_boundary_layer_height م 7.77* 6312.67* ‫27830 متر

ارتفاع طبقة الحدود الكوكبية (تتوفّر اعتبارًا من 15/01/2025)

* الحدّ الأدنى أو الأقصى المقدَّر

خصائص الصور

خصائص الصور

الاسم النوع الوصف
creation_time مزدوج

وقت الإنشاء

forecast_hours مزدوج

ساعات التوقّعات

forecast_time مزدوج

وقت التوقّعات

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

إنّ بيانات ومعلومات ومنتجات الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA)، بغض النظر عن طريقة التسليم، لا تخضع لحقوق الطبع والنشر ولا تفرض أي قيود على استخدامها اللاحق من قِبل الجمهور. وبعد الحصول عليها، يمكن استخدامها في أي غرض قانوني. البيانات السابقة في النطاق العام ويتم توفيرها بدون قيود على الاستخدام والتوزيع.

الاقتباسات

المراجع
  • Alpert, J., ‫2006 Sub-Grid Scale Mountain Blocking at NCEP, 20th Conf. WAF/16 Conf. NWP P2.4.

  • Alpert, J. C., S-Y. Hong and Y-J. Kim: 1996, Sensitivity of cyclogenesis to lower troposphere enhancement of gravity wave drag using the EMC MRF", Proc. 11 Conf. On NWP, Norfolk, 322-323.

  • Alpert,J,, M. Kanamitsu, P. M. Caplan, J. ز. Sela, G. ح. ‫White, and E.‎ Kalnay, 1988: Mountain induced gravity wave drag parameterization in the NMC medium-range forecast model. Pre-prints, Eighth Conf. on Numerical Weather Prediction, Baltimore, MD, Amer. Meteor. Soc., 726-733.

  • Buehner, M., ي. Morneau, and C. Charette, 2013: Four-dimensional ensemble-variational data assimilation for global deterministic weather prediction. Nonlinear Processes Geophys., 20, 669-682.

  • Chun, H.-Y., and J.-J. Baik, 1998: Momentum Flux by Thermally Induced Internal Gravity Waves and Its Approximation for Large-Scale Models. ي. Atmos. Sci., 55, 3299-3310.

  • Chun, H.-Y., Song, I.-S., Baik, J.-J. and Y.-J. كيم 2004: Impact of a Convectively Forced Gravity Wave Drag Parameterization in NCAR CCM3. ي. Climate, 17, 3530-3547.

  • Chun, H.-Y., Song, M.-D., Kim, J.-W., and J.-J. Baik, 2001: Effects of Gravity Wave Drag Induced by Cumulus Convection on the Atmospheric General Circulation. ي. Atmos. Sci., ‫58، 302-319.

  • Clough, S.A., M.W. Shephard, E.J. Mlawer, J.S. Delamere, M.J. Iacono, K.Cady-Pereira, S. Boukabara, and P.D. Brown, 2005: Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes, J. الكمية Spectrosc. Radiat. Transfer, 91, 233-244. doi:10.1016/j.jqsrt.2004.05.058

  • Ebert, E.E., and J.A. Curry, 1992: A parameterization of ice cloud optical properties for climate models. ي. Geophys. Res., 97, 3831-3836.

  • Fu, Q., 1996: An Accurate Parameterization of the Solar Radiative Properties of Cirrus Clouds for Climate Models. ي. Climate, 9, 2058-2082.

  • Han, J., and H.-L. Pan, 2006: Sensitivity of hurricane intensity forecast to convective momentum transport parameterization. Mon. Wea. Rev., 134, 664-674.

  • Han, J., and H.-L. Pan, 2011: Revision of convection and vertical diffusion schemes in the NCEP global forecast system. Weather and Forecasting, 26, 520-533.

  • Han, J., M. Witek, J. Teixeira, R. Sun, H.-L. Pan, J. K. Fletcher, and C. S. Bretherton, 2016: Implementation in the NCEP GFS of a hybrid eddy-diffusivity mass-flux (EDMF) boundary layer parameterization with dissipative heating and modified stable boundary layer mixing. Weather and Forecasting, 31, 341-352.

  • Hou, Y., S. Moorthi and K. Campana, 2002: Parameterization of Solar Radiation Transfer in the NCEP Models, NCEP Office Note #441, pp46. متاحة هنا

  • Hu, Y.X., and K. Stamnes, 1993: An accurate parameterization of the radiative properties of water clouds suitable for use in climate models. ي. Climate, 6, 728-74.

  • Iacono, M.J., E.J. Mlawer, S.A. Clough, and J.-J. Morcrette, 2000: Impact of an improved longwave radiation model, RRTM, on the energy budget and thermodynamic properties of the NCAR community climate model, CCM3, J. Geophys. Res., 105(D11), 14,873-14,890.2.

  • Johansson, Ake, 2008: Convectively Forced Gravity Wave Drag in the NCEP Global Weather and Climate Forecast Systems, SAIC/Environmental Modelling Center internal report.

  • Juang, H-M, et al. 2014:Regional Spectral Model workshop in memory of John Roads and Masao Kanamitsu, BAMS, A. تمت مقابلته. Soc, ES61-ES65.

  • Kim, Y.-J., and A. Arakawa (1995), Improvement of orographic gravity wave parameterization using a mesoscale gravity-wave model, J. Atmos. Sci.,52, 875-1902.

  • Kleist, D. T., 2012: An evaluation of hybrid variational-ensemble data assimilation for the NCEP GFS , Ph.D. Thesis, Dept. of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland-College Park, 149 pp.

  • Lott, F and M. ي. Miller: 1997, "A new subgrid-scale orographic drag parameterization: Its formulation and testing", QJRMS, 123, pp101-127.

  • Mlawer, E.J., S.J. Taubman, P.D. Brown, M.J. Iacono, and S.A. Clough, 1997: Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. ي. Geophys.‎ Res., ‫102، 16663-16682.

  • Sela, J., ‫2009: تنفيذ نظام الإحداثيات المختلطة بين الضغط سيغما والضغط العادي في نظام GFS. NCEP Office Note #461, pp25.

  • Sela, J., ‫2010: اشتقاق معادلات نموذج نصف لاغرانجي لنظام الإحداثيات المختلطة بين الضغط سيغما والضغط الهيدروستاتيكي في نظام GFS. NCEP Office Note #462 pp31.

  • Yang, F., ‫2009: بشأن بخار الماء السلبي في نظام GFS التابع للمركز الوطني للتنبؤ البيئي (NCEP): المصادر والحلول ‫23rd Conference on Weather Analysis and Forecasting/19th Conference on Numerical Weather Prediction، من 1 إلى 5 حزيران (يونيو) 2009، أوماها، نبراسكا

  • Yang, F., K. Mitchell, Y. Hou, Y. Dai, X.‎ Zeng, Z. Wang, and X. Liang, 2008: Dependence of land surface albedo on solar zenith angle: observations and model parameterizations. Journal of Applied Meteorology and Climatology.No.11, Vol 47, 2963-2982.

معرِّفات العناصر الرقمية (DOI)

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/GFS0P25')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-03-01', '2018-03-02'));
var temperatureAboveGround = dataset.select('temperature_2m_above_ground');
var visParams = {
  min: -40.0,
  max: 35.0,
  palette: ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'],
};
Map.setCenter(71.72, 52.48, 3.0);
Map.addLayer(temperatureAboveGround, visParams, 'Temperature Above Ground');

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('NOAA/GFS0P25').filter(
    ee.Filter.date('2018-03-01', '2018-03-02')
)

temperature_above_ground = dataset.select('temperature_2m_above_ground')

vis_params = {
    'min': -40.0,
    'max': 35.0,
    'palette': ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(71.72, 52.48, 3.0)
m.add_layer(temperature_above_ground, vis_params, 'Temperature Above Ground')
m
فتح في أداة تعديل الرموز"