GFS: Global Forecast System 384-Hour Predicted Atmosphere Data

ডেটাসেটের উপলভ্যতা

2015-07-01T00:00:00Z–2026-10-07T18:00:00Z

ডেটাসেট প্রযোজক

NOAA/NCEP/EMC

Earth Engine স্নিপেট

ee.ImageCollection("NOAA/GFS0P25")

ক্যাডেন্স

৬ ঘণ্টা

ট্যাগ

জলবায়ু মেঘ ফ্লাক্স পূর্বাভাস জিওফিজিক্যাল আর্দ্রতা ncep noaa বৃষ্টিপাত রেডিয়েশন তাপমাত্রা বাষ্প আবহাওয়া বাতাস

emc

gfs

বিবরণ

গ্লোবাল ফোরকাস্ট সিস্টেম (GFS) হল একটি আবহাওয়ার পূর্বাভাস মডেল যা ন্যাশনাল সেন্টার ফর এনভায়রনমেন্টাল প্রেডিকশন (NCEP) তৈরি করেছে। GFS ডেটাসেটে গ্রিড করা পূর্বাভাস ভেরিয়েবল হিসেবে বেছে নেওয়া মডেল আউটপুট (নিচে বর্ণনা করা হয়েছে) থাকে। ১-ঘণ্টা (১২০ ঘণ্টা পর্যন্ত) ও ৩-ঘণ্টা (১২০ ঘণ্টার পরে) পূর্বাভাস ইন্টারভ্যাল সহ ৩৮৪-ঘণ্টার পূর্বাভাস ৬-ঘণ্টার টেম্পোরাল রেজোলিউশনে (অর্থাৎ, প্রতিদিন চারবার আপডেট করা হয়) তৈরি করা হয়। আগ্রহের ডেটা বেছে নিতে 'creation_time' এবং 'forecast_time' প্রপার্টি ব্যবহার করুন।

GFS হল একটি কাপেলড মডেল, যা একটি বায়ুমণ্ডলীয় মডেল, একটি সমুদ্র মডেল, একটি ল্যান্ড/সয়েল মডেল এবং একটি সি আইস মডেল নিয়ে গঠিত। এগুলি একসাথে কাজ করে আবহাওয়ার অবস্থার সঠিক ছবি প্রদান করে। মনে রাখবেন, এই মডেলটি পরিবর্তন হতে পারে; আরও তথ্যের জন্য গ্লোবাল পূর্বাভাস/বিশ্লেষণ সিস্টেমে সাম্প্রতিক পরিবর্তনের ইতিহাস এবং ডকুমেন্টেশন দেখুন। ঘণ্টা থেকে ঘণ্টায় এবং দিন থেকে দিনে উল্লেখযোগ্য ওঠানামা হতে পারে, যার জন্য বিশ্লেষণের আগে ব্যান্ডে নয়েজ কমানোর কৌশল প্রয়োগ করতে হয়।

মনে রাখবেন, উপলভ্য পূর্বাভাস সংক্রান্ত সময় ও ইন্টারভ্যাল সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয়েছে:

• ২০১৫/০৪/০১-২০১৭/০৭/০৯ থেকে: ৩৬-ঘণ্টার পূর্বাভাস, ০ ঘণ্টা বাদ দিয়ে, ৩-ঘণ্টার ব্যবধানে।
• ৯/৭/২০১৭-১১/৬/২০২১: ৩৮৪ ঘণ্টার পূর্বাভাস, ০-১২০ ঘণ্টা পর্যন্ত ১ ঘণ্টা অন্তর, ১২০-২৪০ ঘণ্টা পর্যন্ত ৩ ঘণ্টা অন্তর এবং ২৪০-৩৮৪ ঘণ্টা পর্যন্ত ১২ ঘণ্টা অন্তর দেওয়া হয়।
• ১২/০৬/২০২১ থেকে: ৩৮৪-ঘণ্টার পূর্বাভাস, ০-১২০ ঘণ্টা পর্যন্ত ১-ঘণ্টার ব্যবধানে এবং ১২০-৩৮৪ ঘণ্টা পর্যন্ত ৩-ঘণ্টার ব্যবধানে।

কিছু ব্যান্ড শুধুমাত্র 2025/01/15 থেকে উপলভ্য হবে, যেমনটি ব্যান্ড বিবরণে উল্লেখ করা হয়েছে।

ব্যান্ড

ব্যান্ড

পিক্সেল সাইজ: ২৭৮৩০ মিটার (সব ব্যান্ড)

নাম	একক	ন্যূনতম	সর্বাধিক	পিক্সেল সাইজ	বিবরণ
temperature_2m_above_ground	°C	-৬৯.১৮*	৫২.২৫*	২৭৮৩০ মিটার	মাটির ২ মিটার উপরে তাপমাত্রা
specific_humidity_2m_above_ground	ভর অনুপাত	0*	০.০৩*	২৭৮৩০ মিটার	মাটি থেকে ২ মিটার উপরে আপেক্ষিক আর্দ্রতা
dew_point_temperature_2m_above_ground	°C	-৮১.০৫*	২৯.০৫*	২৭৮৩০ মিটার	মাটি থেকে ২ মিটার উপরে শিশিরাঙ্কের তাপমাত্রা (২০২৫/০১/১৫ 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	-60.73*	৫৯.২৮*	২৭৮৩০ মিটার	মাটির ২ মিটার উপরে সর্বাধিক তাপমাত্রা (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > 0 সহ অ্যাসেটের জন্য)
minimum_temperature_2m_above_ground	°C	-৬৩.৭৮*	৫৯.৩৯*	২৭৮৩০ মিটার	মাটির উপরে ন্যূনতম তাপমাত্রা ২ মিটার (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > ০ সহ অ্যাসেটের জন্য)
u_component_of_wind_10m_above_ground	মিঃ/সেঃ	-60.73*	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	0*	৬২৬.৭৫*	২৭৮৩০ মিটার	আগের ১-৬ ঘণ্টার জন্য সারফেসে মোট বৃষ্টিপাত, "forecast_hours" প্রপার্টির ভ্যালুর উপর নির্ভর করে এই ফর্মুলা অনুযায়ী ((F - 1) % 6) + 1 (এবং শুধুমাত্র সেইসব অ্যাসেটের জন্য forecast_hours > 0)। এর ফলে, X ঘণ্টা ধরে মোট বৃষ্টিপাত হিসেব করতে, ৬-এর গুণিতক ও X-এ পৌঁছানোর জন্য অবশিষ্ট ফোরকাস্ট_আওয়ারের ভ্যালু যোগ করে ডবল-কাউন্টিং এড়ানো উচিত। এর অর্থ হল, শুধুমাত্র ঘণ্টা X-এর জন্য বৃষ্টিপাত নির্ধারণ করতে হলে, ৬-ঘণ্টার উইন্ডোতে X যদি প্রথম ঘণ্টা না হয়, তাহলে আগের ঘণ্টার ভ্যালু বিয়োগ করতে হবে।
precipitable_water_entire_atmosphere	কেজি/মি^২	0*	১০০*	২৭৮৩০ মিটার	সম্পূর্ণ বায়ুমণ্ডলের জন্য বৃষ্টিপাতযোগ্য জল
u_component_of_wind_planetary_boundary_layer	মিঃ/সেঃ	-৬৬.৮*	৬২.১৮*	২৭৮৩০ মিটার	বাতাসের প্ল্যানেটারি বাউন্ডারি লেয়ারের U কম্পোনেন্ট (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য)
v_component_of_wind_planetary_boundary_layer	মিঃ/সেঃ	-63.08*	৫৭.৬*	২৭৮৩০ মিটার	বাতাসের প্ল্যানেটারি বাউন্ডারি লেয়ারের V কম্পোনেন্ট (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য)
gust	মিঃ/সেঃ	0*	৫৭.৪১*	২৭৮৩০ মিটার	বাতাসের গতি (ঝড়) (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য)
precipitation_rate	kg/m^2/s	0*	০.০৩২*	২৭৮৩০ মিটার	বৃষ্টিপাতের হার (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য)
haines_index		2*	6*	২৭৮৩০ মিটার	হেইন্স ইনডেক্স (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য)
ventilation_rate	m^2/s	0*	২৩৪০০০*	২৭৮৩০ মিটার	ভেন্টিলেশন রেট (১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য)
total_cloud_cover_entire_atmosphere	%	0*	১০০*	২৭৮৩০ মিটার	সম্পূর্ণ বায়ুমণ্ডলের জন্য মোট মেঘের পরিমাণ (আগে শুধুমাত্র forecast_hours > 0 সহ অ্যাসেটের জন্য, কিন্তু forecast_hours == 0 সহ অ্যাসেটের জন্য ১৫/০১/২০২৫ থেকে উপলভ্য)
downward_shortwave_radiation_flux	W/m^2	0*	১২৩০*	২৭৮৩০ মিটার	নিম্নমুখী স্বল্প তরঙ্গ বিকিরণ ফ্লাক্স (শুধুমাত্র forecast_hours > 0 সহ অ্যাসেটের জন্য)
downward_longwave_radiation_flux	W/m^2	0*	১০০*	২৭৮৩০ মিটার	নিম্নমুখী দীর্ঘ তরঙ্গ বিকিরণ ফ্লাক্স (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > 0 সহ অ্যাসেটের জন্য)
upward_shortwave_radiation_flux	W/m^2	0*	১২৩০*	২৭৮৩০ মিটার	উপরের দিকে স্বল্প তরঙ্গ বিকিরণ ফ্লাক্স (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > 0 সহ অ্যাসেটের জন্য)
upward_longwave_radiation_flux	W/m^2	0*	১০০*	২৭৮৩০ মিটার	উপরের দিকে যাওয়া দীর্ঘ তরঙ্গ বিকিরণ ফ্লাক্স (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য, তবে শুধুমাত্র forecast_hours > 0 সহ অ্যাসেটের জন্য)
planetary_boundary_layer_height	m	৭.৭৭*	6312.67*	২৭৮৩০ মিটার	প্ল্যানেটারি বাউন্ডারি লেয়ারের উচ্চতা (২০২৫/০১/১৫ থেকে উপলভ্য)

* আনুমানিক সর্বনিম্ন বা সর্বোচ্চ ভ্যালু

ছবির প্রপার্টি

ছবির প্রপার্টি

নাম	ধরন	বিবরণ
creation_time	ডবল	তৈরির সময়
forecast_hours	ডবল	পূর্বাভাস সংক্রান্ত ঘণ্টা
forecast_time	ডবল	পূর্বাভাসের সময়

ব্যবহারের শর্তাদি

ব্যবহারের শর্তাবলী

NOAA ডেটা, তথ্য ও প্রোডাক্ট, ডেলিভারির পদ্ধতি যাই হোক না কেন, কপিরাইটের আওতায় পড়ে না এবং জনসাধারণের দ্বারা এর পরবর্তী ব্যবহারের উপর কোনও বিধিনিষেধ আরোপ করা হয় না। অনুমতি পাওয়ার পরে, সেগুলি যেকোনও আইনি কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে। উপরে উল্লিখিত ডেটা পাবলিক ডোমেনে আছে এবং ব্যবহার ও ডিস্ট্রিবিউশনের উপর কোনও বিধিনিষেধ ছাড়াই প্রদান করা হচ্ছে।

উদ্ধৃতি

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. 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. এম. Caplan, J. ছ. Sela, G. জ. সাদা এবং ঙ। Kalnay, 1988: Mountain induced gravity wave drag parameterization in the NMC medium-range forecast model. প্রি-প্রিন্ট, এইটথ কনফারেন্স অন নিউমেরিক্যাল ওয়েদার প্রেডিকশন, বাল্টিমোর, মেরিল্যান্ড, অ্যামের. উল্কা। 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., ২০, ৬৬৯-৬৮২.

• 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-এ কনভেক্টিভলি ফোর্সেড গ্র্যাভিটি ওয়েভ ড্র্যাগ প্যারামিটারাইজেশনের প্রভাব। ঞ. Climate, 17, 3530-3547.

• 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., ৫৮, ৩০২-৩১৯.

• 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. পরিমাণ 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. ঞ. Geophys. Res., ৯৭, ৩৮৩১-৩৮৩৬.

• Fu, Q., ১৯৯৬: জলবায়ু মডেলের জন্য সিররাস মেঘের সৌর বিকিরণ সংক্রান্ত প্রপার্টির সঠিক প্যারামিটারাইজেশন। ঞ. Climate, 9, 2058-2082.

• Han, J., and H.-L. Pan, 2006: Sensitivity of hurricane intensity forecast to convective momentum transport parameterization. সোম. ওয়ে. Rev., ১৩৪, ৬৬৪-৬৭৪.

• 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., এম. Witek, J. Teixeira, R. Sun, H.-L. Pan, J. কে. 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: An accurate parameterization of the radiative properties of water clouds suitable for use in climate models. ঞ. 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. মেট। 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., ২০১২: NCEP GFS-এর জন্য হাইব্রিড ভেরিয়েশনাল-এনসেম্বল ডেটা অ্যাসিমিলেশনের মূল্যায়ন , পিএইচ.ডি. থিসিস, Dept. of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland-College Park, ১৪৯ পৃষ্ঠা।

• 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. Geophys. Res., 102, 16663-16682.

• Sela, J., ২০০৯: GFS-এ সিগমা-প্রেশার হাইব্রিড কোঅর্ডিনেট প্রয়োগ করা হয়। NCEP Office Note #461, pp25.

• Sela, J., ২০১০: GFS-এর জন্য সিগমা প্রেসার হাইব্রিড কোঅর্ডিনেট সেমি-ল্যাগরেঞ্জিয়ান 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., কে. 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

• https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2004.05.058

Earth Engine-এর সাহায্যে এক্সপ্লোর করা

গুরুত্বপূর্ণ: Earth Engine হল পেটা-বাইট স্কেলে বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণ ও ভিজ্যুয়ালাইজেশনের একটি প্ল্যাটফর্ম। এটি জিওস্পেশিয়াল ডেটাসেট, যা জনকল্যাণ, ব্যবসা ও সরকারি ব্যবহারকারীদের জন্য তৈরি করা হয়েছে। গবেষণা, শিক্ষা ও অলাভজনক ব্যবহারের জন্য Earth Engine ফ্রিতে ব্যবহার করা যায়। শুরু করতে, Earth Engine অ্যাক্সেসের জন্য রেজিস্টার করুন।

কোড এডিটর (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');

Python সেট-আপ

Python API এবং ইন্ট্যার‍্যাক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করা সংক্রান্ত তথ্যের জন্য Python এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠা দেখুন।

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

কোড এডিটরে খুলুন

GFS: গ্লোবাল ফোরকাস্ট সিস্টেম ৩৮৪-ঘণ্টার জন্য আবহাওয়ার পূর্বাভাস সংক্রান্ত ডেটা

গ্লোবাল ফোরকাস্ট সিস্টেম (GFS) হল একটি আবহাওয়ার পূর্বাভাস মডেল যা ন্যাশনাল সেন্টার ফর এনভায়রনমেন্টাল প্রেডিকশন (NCEP) তৈরি করেছে। GFS ডেটাসেটে বেছে নেওয়া মডেল আউটপুট (নিচে বর্ণনা করা হয়েছে) গ্রিড করা পূর্বাভাস ভেরিয়েবল হিসেবে থাকে। ১-ঘণ্টা (১২০ ঘণ্টা পর্যন্ত) ও ৩-ঘণ্টা (১২০ ঘণ্টার পরে) পূর্বাভাস ইন্টারভ্যাল সহ ৩৮৪-ঘণ্টার পূর্বাভাস হল …

NOAA/GFS0P25, জলবায়ু,মেঘ,ফ্লাক্স,পূর্বাভাস,জিওফিজিক্যাল,আর্দ্রতা,ncep,noaa,বৃষ্টিপাত,রেডিয়েশন,তাপমাত্রা,বাষ্প,আবহাওয়া,হাওয়া

2015-07-01T00:00:00Z/2026-10-07T18:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets

• https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2004.05.058
• https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2004.05.058