WeatherNext Gen Forecasts [deprecated]

Precaución: Este conjunto de datos se reemplazó por projects/gcp-public-data-weathernext/assets/weathernext_2_0_0.

información

Este conjunto de datos forma parte de un catálogo de publicadores y no lo administra Google Earth Engine. Comunícate con [e-mail] para informar errores o ver más conjuntos de datos del catálogo de WeatherNext. Obtén más información sobre los conjuntos de datos de publicadores.

Propietario del catálogo

WeatherNext

Disponibilidad del conjunto de datos

2020-01-01T00:00:00Z–2026-07-29T06:00:00Z

Proveedor del conjunto de datos

Google

Fragmento para Earth Engine

ee.ImageCollection("projects/gcp-public-data-weathernext/assets/126478713_1_0")

Etiquetas

pronóstico

gcp-public-data-weathernext

precipitaciones

publisher-dataset

temperatura

clima

weather-and-climate

weathernext

viento

Descripción

AVISO DE BAJA: Este conjunto de datos se dará de baja el 15 de julio de 2026. Para garantizar la continuidad del servicio, los usuarios deben migrar todos los flujos de trabajo activos a WeatherNext 2. Para obtener más detalles, consulta nuestra página de baja.

WeatherNext Gen es un conjunto de datos experimental de pronósticos meteorológicos globales de conjuntos de rango medio producidos por una versión operativa del modelo meteorológico de conjuntos basado en difusión de Google DeepMind.

El conjunto de datos experimental incluye datos históricos y en tiempo real. Los datos en tiempo real son cualquier dato que se relacione con un momento que no supere las 48 horas en el pasado ("Datos experimentales en tiempo real"), mientras que los datos históricos son cualquier dato que se relacione con un momento que supere las 48 horas en el pasado ("Datos experimentales históricos"). Este conjunto de datos incluye los principales campos de superficie, como la temperatura, el viento, la precipitación, la humedad, el geopotencial, la temperatura de la superficie del mar, la velocidad vertical y la presión. La resolución espacial es de 0.25 grados. Los tiempos de inicio de la previsión tienen una resolución de 6 horas (00z, 06z, 12z, 18z). Los plazos de entrega de las previsiones tienen una resolución de 12 horas hasta un plazo máximo de 15 días.

Si te interesa acceder al conjunto de datos experimental, completa este formulario de solicitud de datos de WeatherNext.

Puedes obtener más información sobre el modelo en "GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather". El modelo que se usó para producir este conjunto de datos experimental es una versión operativa derivada de ese modelo de investigación. Ten en cuenta que la precisión de este modelo operativo puede no corresponder exactamente a la precisión que se informa para el modelo de investigación, y que se pueden incluir variables adicionales en este conjunto de datos de previsión. El conjunto de datos de previsión generado por el modelo de investigación y que se usó para generar los resultados del artículo anterior se puede encontrar en gs://weathernext/weathernext_gen_research_2019.

Si tienes alguna pregunta sobre el uso de este conjunto de datos experimental o si quieres usarlo para fines que no se permiten actualmente según las condiciones de uso que se indican a continuación, comunícate con [e-mail].

Horario de difusión

Los 50 miembros del pronóstico del conjunto se publican en BigQuery y Earth Engine. Todos los miembros se liberan al mismo tiempo. Todas las horas se expresan en la zona horaria UTC y son estimaciones aproximadas (con una variación típica de ±15 minutos). En ocasiones, los tiempos pueden variar hasta ±60 minutos o más. Si la entrega de datos supera los 60 minutos, infórmanos a través de [e-mail].

Ejecuciones de previsión (hora de inicio)	Programa de difusión de previsiones
00:00	08:05
6 a.m.	14:05
12:00	20:05
18:00	02:05

Accede a los datos sin procesar (.zarr)

En gs://weathernext/126478713_1_0/zarr, hay un bucket que contiene los archivos .zarr sin procesar del conjunto de datos históricos de 2020 al presente ("Datos experimentales históricos"). Además, las previsiones históricas de 2019, un año adicional de previsiones evaluadas en “Probabilistic weather forecasting with machine learning”, están disponibles en gs://weathernext/weathernext_gen_research_2019. El conjunto de datos de previsión de 2019 es un año adicional de datos de previsión, que complementa los datos de 2020-2024 disponibles a través de esta ficha de conjunto de datos. Las previsiones de 2019 son, como en el artículo, previsiones inicializadas de ERA5 para un modelo entrenado en ERA5. Para obtener acceso a esos recursos, solicítalo a través del mismo formulario de solicitud de datos de WeatherNext.

Agradecimientos

Los datos experimentales se generaron con modelos que se comunican con las siguientes bibliotecas y paquetes independientes, o hacen referencia a ellos:

• Datos y productos del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), modificados por Google.
• Información modificada del Servicio de Cambio Climático de Copernicus de 2023. Ni la Comisión Europea ni el ECMWF son responsables del uso que se pueda hacer de la información de Copernicus o los datos que contenga.
• Conjuntos de datos de HRES del ECMWF
  • Declaración de derechos de autor: Copyright "© 2023 Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF)".
  • Fuente: www.ecmwf.int
  • Declaración de licencia: Los datos abiertos del ECMWF se publican con una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
  • Exención de responsabilidad: El ECMWF no acepta ninguna responsabilidad por errores u omisiones en los datos, su disponibilidad, ni por pérdidas o daños derivados de su uso.

Bandas

Bandas

Tamaño de los píxeles: 27,830 metros (todas las bandas)

Nombre	Unidades	Tamaño de los píxeles	Descripción
total_precipitation_12hr	m	27,830 metros	Precipitaciones totales durante un período de 12 horas
100m_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente de viento U de 100 metros
100m_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente de viento V a 100 metros
10m_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 10 metros
10m_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente de viento V a 10 metros
2m_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 2 metros
mean_sea_level_pressure	Pa	27,830 metros	Presión media al nivel del mar
sea_surface_temperature	K	27,830 metros	Temperatura de la superficie del mar
50_geopotential	m²s²	27,830 metros	Geopotencial a 50 hPa
100_geopotential	m^2/s^2	27,830 metros	Geopotencial a 100 hPa
150_geopotential	m²s²	27,830 metros	Geopotencial a 150 hPa
200_geopotential	m²s²	27,830 metros	Geopotencial a 200 hPa
250_geopotential	m^2/s^2	27,830 metros	Geopotencial a 250 hPa
300_geopotential	m^2/s^2	27,830 metros	Geopotencial a 300 hPa
400_geopotential	m^2/s^2	27,830 metros	Geopotencial a 400 hPa
500_geopotential	m²s²	27,830 metros	Geopotencial a 500 hPa
600_geopotential	m²s²	27,830 metros	Geopotencial a 600 hPa
700_geopotential	m^2/s^2	27,830 metros	Geopotencial a 700 hPa
850_geopotential	m²s²	27,830 metros	Geopotencial a 850 hPa
925_geopotential	m^2/s^2	27,830 metros	Geopotencial a 925 hPa
1000_geopotential	m^2/s^2	27,830 metros	Geopotencial a 1,000 hPa
50_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 50 hPa
100_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 100 hPa
150_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 150 hPa
200_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 200 hPa
250_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 250 hPa
300_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 300 hPa
400_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 400 hPa
500_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 500 hPa
600_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 600 hPa
700_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 700 hPa
850_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 850 hPa
925_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 925 hPa
1000_specific_humidity	kg/kg	27,830 metros	Humedad específica a 1,000 hPa
50_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 50 hPa
100_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 100 hPa
150_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 150 hPa
200_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 200 hPa
250_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 250 hPa
300_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 300 hPa
400_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 400 hPa
500_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 500 hPa
600_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 600 hPa
700_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 700 hPa
850_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 850 hPa
925_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 925 hPa
1000_temperature	K	27,830 metros	Temperatura a 1,000 hPa
50_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente de viento U a 50 hPa
100_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 100 hPa
150_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente de viento U a 150 hPa
200_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente de viento U a 200 hPa
250_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 250 hPa
300_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 300 hPa
400_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 400 hPa
500_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente de viento U a 500 hPa
600_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 600 hPa
700_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 700 hPa
850_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 850 hPa
925_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 925 hPa
1000_u_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente U del viento a 1,000 hPa
50_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 50 hPa
100_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 100 hPa
150_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 150 hPa
200_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 200 hPa
250_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 250 hPa
300_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 300 hPa
400_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 400 hPa
500_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 500 hPa
600_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 600 hPa
700_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 700 hPa
850_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 850 hPa
925_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 925 hPa
1000_v_component_of_wind	m/s	27,830 metros	Componente V del viento a 1,000 hPa
50_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 50 hPa
100_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 100 hPa
150_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 150 hPa
200_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 200 hPa
250_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 250 hPa
300_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 300 hPa
400_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 400 hPa
500_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 500 hPa
600_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 600 hPa
700_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 700 hPa
850_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 850 hPa
925_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 925 hPa
1000_vertical_velocity	Pa/s	27,830 metros	Velocidad vertical a 1,000 hPa

Propiedades de imágenes

Propiedades de la imagen

Nombre	Tipo	Descripción
start_time	STRING	Es la hora de inicialización del pronóstico. Esto es igual para todas las horas de previsión en una sola ejecución del modelo.
end_time	STRING	Es la hora válida para esta previsión específica. Se calcula como start_time + forecast_hour.
forecast_hour	INT	Es el plazo de entrega de la previsión en horas. Representa la cantidad de horas desde la hora de inicio.
ingestion_time	DOUBLE	Es la fecha y hora en que estos datos de previsión estuvieron disponibles en Earth Engine.
ensemble_member	STRING	Es el miembro del conjunto, como una cadena.

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

Los Datos Experimentales Históricos se otorgan bajo la licencia internacional de Atribución de Creative Commons, versión 4.0 (CC BY 4.0).

Los Datos Experimentales en Tiempo Real se proporcionan conforme a las siguientes Condiciones de Uso de los Datos Experimentales de Previsión Meteorológica en Tiempo Real de GDM.

Materiales de terceros

El uso de los materiales de terceros a los que se hace referencia en la sección Agradecimientos puede estar regido por términos y condiciones o disposiciones de licencia independientes. El uso que hagas de los materiales de terceros está sujeto a esas condiciones, y debes verificar que puedas cumplir con las restricciones o los términos y condiciones aplicables antes de usarlos.

Citas

Citas:

• En el caso de los datos experimentales en tiempo real, consulta las Condiciones de Uso aplicables para conocer los requisitos de cita.

  Si divulgas hallazgos que surjan de los Datos Históricos, debes citar "© 2024 DeepMind Technologies Limited's machine learning models used to create the experimental data made available at https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_gcp-public-data-weathernext_assets_126478713_1_0 under CC BY 4.0 licence terms. Estos datos están destinados solo para el modelado experimental y no están pensados, validados ni aprobados para su uso en el mundo real".

Explora con Earth Engine

Importante: Earth Engine es una plataforma para el análisis científico y la visualización de conjuntos de datos geoespaciales a escala de petabytes, tanto para el beneficio público como para usuarios empresariales y gubernamentales. Se puede utilizar de forma gratuita para la investigación, la educación y el uso por parte de organizaciones sin fines de lucro. Para comenzar, regístrate para obtener acceso a Earth Engine.

Editor de código (JavaScript)

var dataset =
    ee.ImageCollection(
          'projects/gcp-public-data-weathernext/assets/126478713_1_0')
        .filter(ee.Filter.date('2020-10-01T06:00:00Z', '2020-10-01T06:01:00Z'))
        .filter(ee.Filter.eq('ensemble_member', '8'))
        .filter(ee.Filter.eq('forecast_hour', 12));
var temperature = dataset.select('2m_temperature');

var visParams = {
  min: 220,
  max: 350,
  palette: [
    'darkblue', 'blue', 'cyan', 'green', 'yellow', 'orange', 'red', 'darkred'
  ]
};

Map.addLayer(temperature, visParams, '2m Temperature');

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WeatherNext Gen Forecasts [obsoleto]

AVISO DE BAJA: Este conjunto de datos dejará de estar disponible el 15 de julio de 2026. Para garantizar la continuidad del servicio, los usuarios deben migrar todos los flujos de trabajo activos a WeatherNext 2. Para obtener más detalles, consulta nuestra página de baja. WeatherNext Gen es un conjunto de datos experimental de pronósticos meteorológicos globales de rango medio producidos por una versión operativa de …

projects/gcp-public-data-weathernext/assets/126478713_1_0, forecast,gcp-public-data-weathernext,precipitation,publisher-dataset,temperature,weather,weather-and-climate,weathernext,wind

2020-01-01T00:00:00Z/2026-07-29T06:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

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