- Disponibilità del set di dati
- 2015-07-01T00:00:00Z–2025-10-02T18:00:00Z
- Fornitore di set di dati
- NOAA/NCEP/EMC
- Cadenza
- 6 ore
- Tag
Descrizione
Il Global Forecast System (GFS) è un modello di previsione meteo prodotto dai National Centers for Environmental Prediction (NCEP). Il set di dati GFS è costituito da output del modello selezionati (descritti di seguito) come variabili di previsione a griglia. Le previsioni di 384 ore, con intervalli di previsione di 1 ora (fino a 120 ore) e 3 ore (dopo 120 ore), vengono effettuate con una risoluzione temporale di 6 ore (ovvero vengono aggiornate quattro volte al giorno). Utilizza le proprietà "creation_time" e <0x0A;"forecast_time" per selezionare i dati di tuo interesse.
Il GFS è un modello accoppiato, composto da un modello atmosferico, un modello oceanico, un modello di terra/suolo e un modello di ghiaccio marino che lavorano insieme per fornire un quadro accurato delle condizioni meteorologiche. Tieni presente che questo modello potrebbe cambiare. Per saperne di più, consulta la cronologia delle modifiche recenti apportate al sistema globale di previsione/analisi e la documentazione. Potrebbero esserci fluttuazioni significative di ora in ora e di giorno in giorno che richiedono l'applicazione di tecniche di riduzione del rumore alle bande prima dell'analisi.
Tieni presente che le ore e gli intervalli di previsione disponibili sono cambiati nel tempo:
- Dal 01/04/2015 al 09/07/2017: previsioni di 36 ore, esclusa l'ora 0, a intervalli di 3 ore.
- Dal 09/07/2017 all'11/06/2021: previsioni di 384 ore, a intervalli di 1 ora dalle ore 0-120, a intervalli di 3 ore dalle ore 120-240 e a intervalli di 12 ore dalle ore 240-384.
- A partire dal 12/06/2021: previsioni di 384 ore, a intervalli di 1 ora dalle ore 0-120 e a intervalli di 3 ore dalle ore 120-384.
Alcune emittenti saranno disponibili solo a partire dal 15/01/2025, come indicato nelle descrizioni delle emittenti.
Bande
Dimensioni in pixel
27830 metri
Bande
| Nome | Unità | Min | Max | Dimensioni dei pixel | Descrizione |
|---|---|---|---|---|---|
temperature_2m_above_ground |
°C | -69,18* | 52,25* | metri | Temperatura a 2 metri da terra |
specific_humidity_2m_above_ground |
Frazione massica | 0* | 0,03* | metri | Umidità specifica a 2 m da terra |
dew_point_temperature_2m_above_ground |
°C | -81,05* | 29,05* | metri | Temperatura del punto di rugiada a 2 m dal suolo (disponibile a partire dal 15/01/2025) |
relative_humidity_2m_above_ground |
% | 1* | 100,05* | metri | Umidità relativa a 2 metri da terra |
maximum_temperature_2m_above_ground |
°C | -60,73* | 59,28* | metri | Temperatura massima a 2 metri dal suolo (disponibile a partire dal 15/01/2025, ma solo per le risorse con forecast_hours > 0) |
minimum_temperature_2m_above_ground |
°C | -63,78* | 59,39* | metri | Temperatura minima a 2 m dal suolo (disponibile a partire dal 15/01/2025, ma solo per gli asset con forecast_hours > 0) |
u_component_of_wind_10m_above_ground |
m/s | -60,73* | 59,28* | metri | Componente U del vento a 10 m dal suolo |
v_component_of_wind_10m_above_ground |
m/s | -63,78* | 59,39* | metri | Componente V del vento a 10 m dal suolo |
total_precipitation_surface |
kg/m^2 | 0* | 626,75* | metri | Precipitazioni cumulative in superficie per le 1-6 ore precedenti, a seconda del valore della proprietà "forecast_hours" secondo la formula ((F - 1) % 6) + 1 (e solo per gli asset con forecast_hours > 0). Di conseguenza, per calcolare la precipitazione totale per l'ora X, è necessario evitare il doppio conteggio sommando solo i valori per forecast_hours che sono multipli di 6 più l'eventuale resto per raggiungere X. Ciò significa anche che per determinare le precipitazioni per l'ora X, è necessario sottrarre il valore dell'ora precedente, a meno che X non sia la prima ora in un periodo di 6 ore. |
precipitable_water_entire_atmosphere |
kg/m^2 | 0* | 100* | metri | Acqua precipitabile per l'intera atmosfera |
u_component_of_wind_planetary_boundary_layer |
m/s | -66.8* | 62,18* | metri | Componente U dello strato limite planetario del vento (disponibile a partire dal 15/01/2025) |
v_component_of_wind_planetary_boundary_layer |
m/s | -63,08* | 57,6* | metri | Componente V dello strato limite planetario del vento (disponibile a partire dal 15/01/2025) |
gust |
m/s | 0* | 57,41* | metri | Velocità del vento (raffica) (disponibile a partire dal 15/01/2025) |
precipitation_rate |
kg/m^2/s | 0* | 0,032* | metri | Tasso di precipitazione (disponibile a partire dal 15/01/2025) |
haines_index |
2* | 6* | metri | Indice di Haines (disponibile a partire dal 15/01/2025) |
|
ventilation_rate |
m^2/s | 0* | 234000* | metri | Tasso di ventilazione (disponibile a partire dal 15/01/2025) |
total_cloud_cover_entire_atmosphere |
% | 0* | 100* | metri | Copertura nuvolosa totale per l'intera atmosfera (in precedenza solo per gli asset con forecast_hours > 0, ma disponibile per quelli con forecast_hours == 0 a partire dal 15/01/2025) |
downward_shortwave_radiation_flux |
W/m^2 | 0* | 1230* | metri | Flusso di radiazione a onde corte verso il basso (solo per gli asset con forecast_hours > 0) |
downward_longwave_radiation_flux |
W/m^2 | 0* | 100* | metri | Flusso di radiazione a onde lunghe verso il basso (disponibile a partire dal 15/01/2025, ma solo per gli asset con forecast_hours > 0) |
upward_shortwave_radiation_flux |
W/m^2 | 0* | 1230* | metri | Flusso di radiazione a onde corte verso l'alto (disponibile a partire dal 15/01/2025, ma solo per gli asset con forecast_hours > 0) |
upward_longwave_radiation_flux |
W/m^2 | 0* | 100* | metri | Flusso di radiazione a onde lunghe verso l'alto (disponibile a partire dal 15/01/2025, ma solo per gli asset con forecast_hours > 0) |
planetary_boundary_layer_height |
m | 7,77* | 6312,67* | metri | Altezza dello strato limite planetario (disponibile a partire dal 15/01/2025) |
Proprietà immagini
Proprietà immagini
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| creation_time | DOUBLE | Data/ora creazione |
| forecast_hours | DOUBLE | Ore di previsione |
| forecast_time | DOUBLE | Ora della previsione |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
I dati, le informazioni e i prodotti della NOAA, indipendentemente dal metodo di distribuzione, non sono soggetti a copyright e non comportano restrizioni al loro successivo utilizzo da parte del pubblico. Una volta ottenuti, possono essere utilizzati per qualsiasi scopo lecito. I dati precedenti sono di pubblico dominio e vengono forniti senza limitazioni di utilizzo e distribuzione.
Citazioni
Alpert, J., 2006 Sub-Grid Scale Mountain Blocking at NCEP, 20th Conf. WAF/16 Conf. NWP P2.4.
Alpert, J. C., S-Y. Hong e 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. G. Sela, G. H. White ed E. Kalnay, 1988: Mountain induced gravity wave drag parameterization in the NMC medium-range forecast model. Pre-prints, Eighth Conf. on Numerical Weather Prediction, Baltimora, MD, Amer. Meteor. Soc., 726-733.
Buehner, M., J. Morneau e C. Charette, 2013: Four-dimensional ensemble-variational data assimilation for global deterministic weather prediction. Nonlinear Processes Geophys., 20, 669-682.
Chun, H.-Y. e J.-J. Baik, 1998: Momentum Flux by Thermally Induced Internal Gravity Waves and Its Approximation for Large-Scale Models. J. Atmos. Sci., 55, 3299-3310.
Chun, H.-Y., Song, I.-S., Baik, J.-J. e Y.-J. Kim. 2004: Impact of a Convectively Forced Gravity Wave Drag Parameterization in NCAR CCM3. J. Climate, 17, 3530-3547.
Chun, H.-Y., Song, M.-D., Kim, J.-W. e J.-J. Baik, 2001: Effects of Gravity Wave Drag Induced by Cumulus Convection on the Atmospheric General Circulation. J. 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 e P.D. Brown, 2005: Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes, J. Quant. Spettrosc. 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. J. Geophys. Res., 97, 3831-3836.
Fu, Q., 1996: An Accurate Parameterization of the Solar Radiative Properties of Cirrus Clouds for Climate Models. J. Climate, 9, 2058-2082.
Han, J. e H.-L. Pan, 2006: Sensibilità della previsione dell'intensità degli uragani alla parametrizzazione del trasporto di quantità di moto convettivo. Lun. Wea. Rev., 134, 664-674.
Han, J. e H.-L. Pan, 2011: Revisione degli schemi di convezione e diffusione verticale nel sistema di previsione globale NCEP. Weather and Forecasting, 26, 520-533.
Han, J., M. Witek, J. Teixeira, R. Sun, H.-L. Pan, J. K. Fletcher, e 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 e K. Campana, 2002: Parameterization of Solar Radiation Transfer in the NCEP Models, NCEP Office Note #441, pp46. Disponibile qui
Hu, Y.X., and K. Stamnes, 1993: An accurate parameterization of the radiative properties of water clouds suitable for use in climate models. J. Climate, 6, 728-74.
Iacono, M.J., E.J. Mlawer, S.A. Clough e 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. Raggiunto. Soc, ES61-ES65.
Kim, Y.-J. e 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 e M. J. 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 e S.A. Clough, 1997: Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. J. Geophys. Res., 102, 16663-16682.
Sela, J., 2009: Implementazione della coordinata ibrida sigma-pressione nel GFS. NCEP Office Note n. 461, pag. 25.
Sela, J., 2010: Derivazione delle equazioni del modello semi-lagrangiano di coordinate ibride sigma-pressione per il GFS. NCEP Office Note #462 pp31.
Yang, F., 2009: On the Negative Water Vapor in the NCEP GFS: Sources and Solution. 23rd Conference on Weather Analysis and Forecasting/19th Conference on Numerical Weather Prediction, 1-5 giugno 2009, Omaha, NE.
Yang, F., K. Mitchell, Y. Hou, Y. Dai, X. Zeng, Z. Wang e 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
Esplorare con Earth Engine
Editor di codice (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');