- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 2015-07-01T00:00:00Z–2026-10-25T06:00:00Z
- ডেটাসেট প্রোডিউসার
- NOAA/NCEP/EMC
- ক্যাডেন্স
- ৬ ঘণ্টা
- ট্যাগ
বিবরণ
গ্লোবাল ফোরকাস্ট সিস্টেম (GFS) হল একটি আবহাওয়ার পূর্বাভাস মডেল যা ন্যাশনাল সেন্টার ফর এনভায়রনমেন্টাল প্রেডিকশন (NCEP) দ্বারা তৈরি করা হয়েছে। GFS ডেটাসেটে গ্রিডেড পূর্বাভাস ভেরিয়েবল হিসেবে বেছে নেওয়া মডেল আউটপুট (নিচে বর্ণনা করা হয়েছে) থাকে। ৩৮৪-ঘণ্টার পূর্বাভাস, ১-ঘণ্টা (১২০ ঘণ্টা পর্যন্ত) এবং ৩-ঘণ্টা (১২০ ঘণ্টার পরে) পূর্বাভাসের ব্যবধান সহ, ৬-ঘণ্টার টেম্পোরাল রেজোলিউশনে (অর্থাৎ প্রতিদিন চারবার আপডেট করা হয়) তৈরি করা হয়। আপনার প্রয়োজনীয় ডেটা বেছে নিতে 'creation_time' এবং 'forecast_time' প্রপার্টি ব্যবহার করুন।
GFS হল একটি কাপল্ড মডেল, যা বায়ুমণ্ডল মডেল, সমুদ্র মডেল, ভূমি/মাটি মডেল এবং সমুদ্রের বরফ মডেলের সমন্বয়ে গঠিত যা আবহাওয়ার অবস্থার একটি সঠিক চিত্র প্রদান করতে একসাথে কাজ করে। মনে রাখবেন যে এই মডেল পরিবর্তন হতে পারে; আরও তথ্যের জন্য গ্লোবাল পূর্বাভাস/বিশ্লেষণ সিস্টেমে সাম্প্রতিক পরিবর্তনের ইতিহাস এবং ডকুমেন্টেশন দেখুন। ঘণ্টা-থেকে-ঘণ্টা এবং দিন-থেকে-দিনে উল্লেখযোগ্য ওঠানামা হতে পারে যার জন্য বিশ্লেষণের আগে ব্যান্ডে নয়েজ-কমানোর কৌশল প্রয়োগ করতে হয়।
মনে রাখবেন যে উপলভ্য পূর্বাভাসের সময় ও ব্যবধান সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়েছে:
- ২০১৫/০৪/০১-২০১৭/০৭/০৯ পর্যন্ত: ৩৬-ঘণ্টার পূর্বাভাস, ০ ঘণ্টা বাদ দিয়ে, ৩-ঘণ্টার ব্যবধানে।
- ০৯/০৭/২০১৭ থেকে ১১/০৬/২০২১ পর্যন্ত: ৩৮৪-ঘণ্টার পূর্বাভাস, ০-১২০ ঘণ্টার মধ্যে ১-ঘণ্টার ব্যবধানে, ১২০-২৪০ ঘণ্টার মধ্যে ৩-ঘণ্টার ব্যবধানে এবং ২৪০-৩৮৪ ঘণ্টার মধ্যে ১২-ঘণ্টার ব্যবধানে।
- ১২/০৬/২০২১ থেকে: ৩৮৪-ঘণ্টার পূর্বাভাস, ০-১২০ ঘণ্টার মধ্যে ১-ঘণ্টার ব্যবধানে এবং ১২০-৩৮৪ ঘণ্টার মধ্যে ৩-ঘণ্টার ব্যবধানে।
ব্যান্ডের বিবরণে উল্লেখ করা আছে যে কিছু ব্যান্ড শুধুমাত্র ১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ: ২৭৮৩০ মিটার (সব ব্যান্ড)
| নাম | একক | ন্যূনতম | সর্বাধিক | পিক্সেলের সাইজ | বিবরণ |
|---|---|---|---|---|---|
temperature_2m_above_ground |
°C | -৬৯.১৮* | ৫২.২৫* | ২৭৮৩০ মিটার | মাটি থেকে ২ মিটার উপরে তাপমাত্রা |
specific_humidity_2m_above_ground |
ভর ভগ্নাংশ | ০* | ০.০৩* | ২৭৮৩০ মিটার | মাটি থেকে ২ মিটার উপরে নির্দিষ্ট আর্দ্রতা |
dew_point_temperature_2m_above_ground |
°C | -৮১.০৫* | ২৯.০৫* | ২৭৮৩০ মিটার | মাটি থেকে ২ মিটার উপরে ডিউ পয়েন্ট তাপমাত্রা (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য) |
relative_humidity_2m_above_ground |
% | ১* | ১০০.০৫* | ২৭৮৩০ মিটার | মাটি থেকে ২ মিটার উপরে আপেক্ষিক আর্দ্রতা |
maximum_temperature_2m_above_ground |
°C | -৬০.৭৩* | ৫৯.২৮* | ২৭৮৩০ মিটার | মাটি থেকে ২ মিটার উপরে সর্বাধিক তাপমাত্রা (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > ০ সহ অ্যাসেটের জন্য) |
minimum_temperature_2m_above_ground |
°C | -৬৩.৭৮* | ৫৯.৩৯* | ২৭৮৩০ মিটার | মাটি থেকে ২ মিটার উপরে সর্বনিম্ন তাপমাত্রা (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > ০ সহ অ্যাসেটের জন্য) |
u_component_of_wind_10m_above_ground |
মিঃ/সেঃ | -৬০.৭৩* | ৫৯.২৮* | ২৭৮৩০ মিটার | মাটি থেকে ১০ মিটার উপরে বাতাসের U কম্পোনেন্ট |
v_component_of_wind_10m_above_ground |
মিঃ/সেঃ | -৬৩.৭৮* | ৫৯.৩৯* | ২৭৮৩০ মিটার | মাটি থেকে ১০ মিটার উপরে বাতাসের V কম্পোনেন্ট |
total_precipitation_surface |
কেজি/মি^২ | ০* | ৬২৬.৭৫* | ২৭৮৩০ মিটার | পূর্ববর্তী ১-৬ ঘণ্টার জন্য ভূপৃষ্ঠে ক্রমবর্ধমান বৃষ্টিপাত, ((F - 1) % 6) + 1 (এবং শুধুমাত্র forecast_hours > 0 সহ অ্যাসেটের জন্য) সূত্র অনুসারে"forecast_hours " প্রপার্টির মানের উপর নির্ভর করে। এর ফলে, X ঘণ্টা পর্যন্ত মোট বৃষ্টিপাতের পরিমাণ হিসেব করতে, ডাবল-কাউন্টিং এড়িয়ে যেতে হবে। এর জন্য forecast_hours-এর ভ্যালু যোগ করতে হবে, যা ৬-এর গুণিতক এবং X-এ পৌঁছাতে বাকি থাকা অবশিষ্টাংশ। এর অর্থ হল, শুধু X ঘণ্টার জন্য বৃষ্টিপাতের পরিমাণ নির্ধারণ করতে, পূর্ববর্তী ঘণ্টার মান বিয়োগ করতে হবে, যদি না X হল ৬-ঘণ্টার উইন্ডোর প্রথম ঘণ্টা হয়। |
precipitable_water_entire_atmosphere |
কেজি/মি^২ | ০* | ১০০* | ২৭৮৩০ মিটার | সম্পূর্ণ বায়ুমণ্ডলের জন্য প্রেসিপিটেবল ওয়াটার |
u_component_of_wind_planetary_boundary_layer |
মিঃ/সেঃ | -৬৬.৮* | ৬২.১৮* | ২৭৮৩০ মিটার | বায়ু গ্রহের সীমানা স্তরের U কম্পোনেন্ট (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য) |
v_component_of_wind_planetary_boundary_layer |
মিঃ/সেঃ | -৬৩.০৮* | ৫৭.৬* | ২৭৮৩০ মিটার | বাতাসের প্ল্যানেটারি বাউন্ডারি লেয়ারের V কম্পোনেন্ট (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য) |
gust |
মিঃ/সেঃ | ০* | ৫৭.৪১* | ২৭৮৩০ মিটার | বাতাসের গতি (ঝড়ো হাওয়া) (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য) |
precipitation_rate |
কেজি/মি^২/সেকেন্ড | ০* | ০.০৩২* | ২৭৮৩০ মিটার | বৃষ্টিপাতের হার (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য) |
haines_index |
২* | ৬* | ২৭৮৩০ মিটার | হেইন্স ইনডেক্স (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য) |
|
ventilation_rate |
m^2/s | ০* | ২৩৪০০০* | ২৭৮৩০ মিটার | ভেন্টিলেশন রেট (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য) |
total_cloud_cover_entire_atmosphere |
% | ০* | ১০০* | ২৭৮৩০ মিটার | সমগ্র বায়ুমণ্ডলের জন্য মোট ক্লাউড কভার (আগে শুধুমাত্র forecast_hours > 0 সহ অ্যাসেটের জন্য, তবে 2025/01/15 থেকে শুরু করে forecast_hours == 0 সহ অ্যাসেটের জন্য উপলভ্য) |
downward_shortwave_radiation_flux |
W/m^2 | ০* | ১২৩০* | ২৭৮৩০ মিটার | নিম্নমুখী শর্টওয়েভ রেডিয়েশন ফ্লাক্স (শুধুমাত্র forecast_hours > ০ সহ অ্যাসেটের জন্য) |
downward_longwave_radiation_flux |
W/m^2 | ০* | ১০০* | ২৭৮৩০ মিটার | নিম্নমুখী লংওয়েভ রেডিয়েশন ফ্লাক্স (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > ০ সহ অ্যাসেটের জন্য) |
upward_shortwave_radiation_flux |
W/m^2 | ০* | ১২৩০* | ২৭৮৩০ মিটার | ঊর্ধ্বমুখী শর্টওয়েভ রেডিয়েশন ফ্লাক্স (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > ০ সহ অ্যাসেটের জন্য) |
upward_longwave_radiation_flux |
W/m^2 | ০* | ১০০* | ২৭৮৩০ মিটার | ঊর্ধ্বমুখী লংওয়েভ রেডিয়েশন ফ্লাক্স (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > ০ সহ অ্যাসেটের জন্য) |
planetary_boundary_layer_height |
m | ৭.৭৭* | 6312.67* | ২৭৮৩০ মিটার | প্ল্যানেটারি বাউন্ডারি লেয়ারের উচ্চতা (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য) |
ছবির প্রপার্টি
ছবির প্রপার্টি
| নাম | ধরন | বিবরণ |
|---|---|---|
| creation_time | ডবল সাইজ | তৈরির সময় |
| forecast_hours | ডবল সাইজ | পূর্বাভাস পাওয়ার সময়সীমা |
| forecast_time | ডবল সাইজ | পূর্বাভাসের সময় |
ব্যবহারের শর্তাদি
ব্যবহারের শর্তাবলী
NOAA ডেটা, তথ্য এবং প্রোডাক্ট, ডেলিভারির পদ্ধতি যাই হোক না কেন, কপিরাইটের আওতাভুক্ত নয় এবং জনসাধারণের দ্বারা পরবর্তী ব্যবহারের ক্ষেত্রে কোনও বিধিনিষেধ নেই। একবার পাওয়া গেলে, সেগুলি যেকোনও আইনি কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে। পূর্ববর্তী ডেটা পাবলিক ডোমেনে রয়েছে এবং ব্যবহার ও ডিস্ট্রিবিউশনের উপর কোনও বিধিনিষেধ ছাড়াই প্রদান করা হচ্ছে।
উদ্ধৃতি
Alpert, J., 2006 Sub-Grid Scale Mountain Blocking at NCEP, 20th Conf. WAF/16 Conf. NWP P2.4.
Alpert, J. C., S-Y. হং এবং ওয়াই-জে. কিম: ১৯৯৬, EMC MRF ব্যবহার করে নিম্ন ট্রপোস্ফিয়ারে মাধ্যাকর্ষণ তরঙ্গের ড্র্যাগ বৃদ্ধির জন্য সাইক্লোজেনেসিসের সংবেদনশীলতা", Proc. ১১ কনফারেন্স NWP-তে, নরফোক, ৩২২-৩২৩।
Alpert,J,, M. Kanamitsu, P. এম. Caplan, J. ছ. Sela, G. জ. White, and E. Kalnay, 1988: Mountain induced gravity wave drag parameterization in the NMC medium-range forecast model. প্রি-প্রিন্ট, অষ্টম কনফারেন্স অন নিউমেরিক্যাল ওয়েদার প্রেডিকশন, বাল্টিমোর, এমডি, আমেরিকা। Meteor. Soc., ৭২৬-৭৩৩।
Buehner, M., ঞ. 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. ঞ. Atmos. Sci., ৫৫, ৩২৯৯-৩৩১০।
Chun, H.-Y., Song, I.-S., Baik, J.-J. and Y.-J. কিম। ২০০৪: NCAR CCM3-তে কনভেক্টিভলি ফোর্সড গ্র্যাভিটি ওয়েভ ড্র্যাগ প্যারামিটারাইজেশনের প্রভাব। ঞ. জলবায়ু, ১৭, ৩৫৩০-৩৫৪৭।
Chun, H.-Y., Song, M.-D., কিম, জে.-ডব্লিউ., এবং জে.-জে. Baik, 2001: Effects of Gravity Wave Drag Induced by Cumulus Convection on the Atmospheric General Circulation. ঞ. Atmos. Sci., 58, 302-319.
Clough, S.A., এমডব্লিউ শেফার্ড, ইজে ম্লাওয়ার, জেএস ডেলামেয়ার, এমজে ইয়াকোনো, কে. ক্যাডি-পেরেইরা, এস. Boukabara, and P.D. Brown, 2005: Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes, J. পরিমাণ স্পেকট্রোস্কোপি রেডিয়েট. 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. ঞ. ভূ-পদার্থবিদ্যা Res., 97, 3831-3836.
Fu, Q., ১৯৯৬: জলবায়ু মডেলের জন্য সিরাস মেঘের সৌর বিকিরণ বৈশিষ্ট্যের একটি সঠিক প্যারামিটারাইজেশন। ঞ. জলবায়ু, ৯, ২০৫৮-২০৮২।
Han, J., and H.-L. প্যান, ২০০৬: কনভেক্টিভ মোমেন্টাম ট্রান্সপোর্ট প্যারামিটারাইজেশনে হারিকেনের তীব্রতার পূর্বাভাসের সংবেদনশীলতা। সোম. আব. আয়, ১৩৪, ৬৬৪-৬৭৪।
Han, J., and H.-L. প্যান, ২০১১: NCEP গ্লোবাল ফোরকাস্ট সিস্টেমে কনভেকশন ও ভার্টিক্যাল ডিফিউশন স্কিমের রিভিশন। Weather and Forecasting, 26, 520-533.
Han, J., এম. Witek, J. Teixeira, R. Sun, H.-L. Pan, J. এন. কে. পি. সালভে ফ্লেচার, এবং সি. 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. মূর্তি এবং কে. Campana, 2002: Parameterization of Solar Radiation Transfer in the NCEP Models, NCEP Office Note #441, pp46. এখানে উপলভ্য
Hu, Y.X., and K. Stamnes, 1993: জলীয় মেঘের রেডিয়েটিভ বৈশিষ্ট্যের সঠিক প্যারামিটারাইজেশন, যা জলবায়ু মডেলে ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত। ঞ. জলবায়ু, ৬, ৭২৮-৭৪।
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. ভূ-পদার্থবিদ্যা 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. ২০১৪:জন রোডস এবং মাসাও কানামিতসুর স্মরণে রিজিওনাল স্পেকট্রাল মডেল ওয়ার্কশপ, BAMS, A. Met. Soc, ES61-ES65.
কিম, ওয়াই.-জে. এবং এ. Arakawa (1995), Improvement of orographic gravity wave parameterization using a mesoscale gravity-wave model, J. Atmos. Sci.,52, 875-1902.
Kleist, D. T., ২০১২: এনসিইপি জিএফএস-এর জন্য হাইব্রিড ভেরিয়েশনাল-এনসেম্বল ডেটা অ্যাসিমিলেশনের মূল্যায়ন , পিএইচডি থিসিস, বায়ুমণ্ডলীয় এবং মহাসাগরীয় বিজ্ঞান বিভাগ, ইউনিভার্সিটি অফ মেরিল্যান্ড-কলেজ পার্ক, ১৪৯ পিপি।
Lott, F and M. ঞ. 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. ঞ. ভূ-পদার্থবিদ্যা Res., ১০২, ১৬৬৬৩-১৬৬৮২।
Sela, J., ২০০৯: GFS-এ সিগমা-প্রেসার হাইব্রিড কোঅর্ডিনেটের প্রয়োগ। NCEP Office Note #461, pp25.
Sela, J., ২০১০: GFS-এর জন্য সিগমা-প্রেশার হাইব্রিড কোঅর্ডিনেট সেমি-ল্যাগ্রাঞ্জিয়ান মডেল সমীকরণের ডেরিভেশন। NCEP Office Note #462 pp31.
Yang, F., ২০০৯: NCEP GFS-এ নেগেটিভ জলীয় বাষ্প: সোর্স ও সমাধান। 23rd Conference on Weather Analysis and Forecasting/19th Conference on Numerical Weather Prediction, 1-5 June 2009, Omaha, NE.
Yang, F., এন. কে. পি. সালভে Mitchell, Y. Hou, Y. Dai, X. Zeng, Z. Wang, এবং 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.
DOI
Earth Engine-এর সাহায্যে এক্সপ্লোর করুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
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');
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