WeatherNext Gen Forecasts

projects/gcp-public-data-weathernext/assets/126478713_1_0
thông tin

Tập dữ liệu này thuộc Danh mục nhà xuất bản và không do Google Earth Engine quản lý. Hãy liên hệ với weathernext@google.com để báo cáo lỗi hoặc xem thêm các tập dữ liệu trong Danh mục WeatherNext. Tìm hiểu thêm về Tập dữ liệu của nhà xuất bản.

Chủ sở hữu danh mục
WeatherNext
Khả năng cung cấp tập dữ liệu
2020-01-01T00:00:00Z–2025-07-30T06:00:00Z
Nhà cung cấp tập dữ liệu
Đoạn mã Earth Engine
ee.ImageCollection("projects/gcp-public-data-weathernext/assets/126478713_1_0")
Thẻ
climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature weather weathernext wind

Mô tả

WeatherNext Gen là một tập dữ liệu thử nghiệm về dự báo thời tiết toàn cầu theo mô hình tổ hợp tầm trung do một phiên bản hoạt động của mô hình thời tiết tổ hợp dựa trên khuếch tán của Google DeepMind tạo ra.

Tập dữ liệu thử nghiệm bao gồm dữ liệu theo thời gian thực và dữ liệu trong quá khứ. Dữ liệu theo thời gian thực là mọi dữ liệu liên quan đến thời gian không quá 48 giờ trước ("Dữ liệu thử nghiệm theo thời gian thực"), trong khi dữ liệu cũ là mọi dữ liệu liên quan đến thời gian cách đây hơn 48 giờ ("Dữ liệu thử nghiệm cũ"). Tập dữ liệu này bao gồm các trường bề mặt chính, trong đó có nhiệt độ, gió, lượng mưa, độ ẩm, thế năng địa lý, nhiệt độ bề mặt biển, vận tốc thẳng đứng và áp suất. Độ phân giải không gian là 0,25 độ. Thời gian khởi tạo dự báo có độ phân giải 6 giờ (00z, 06z, 12z, 18z). Thời gian dự báo có độ phân giải 12 giờ cho đến thời gian tối đa là 15 ngày.

Nếu bạn muốn truy cập vào tập dữ liệu thử nghiệm, vui lòng điền vào biểu mẫu Yêu cầu dữ liệu WeatherNext này.

Bạn có thể xem thêm thông tin về mô hình này trong bài viết "GenCast: Dự báo thời tiết tầm trung dựa trên mô hình khuếch tán". Mô hình được dùng để tạo tập dữ liệu thử nghiệm này là một phiên bản hoạt động bắt nguồn từ mô hình nghiên cứu đó. Xin lưu ý rằng độ chính xác của mô hình hoạt động này có thể không hoàn toàn tương ứng với độ chính xác được báo cáo cho mô hình nghiên cứu và có thể có thêm các biến số trong tập dữ liệu dự báo này. Bạn có thể tìm thấy tập dữ liệu dự báo do mô hình nghiên cứu tạo ra và được dùng để tạo kết quả trong bài viết trên tại gs://weathernext/weathernext_gen_research_2019.

Nếu bạn có thắc mắc về việc sử dụng tập dữ liệu thử nghiệm này hoặc muốn sử dụng tập dữ liệu này cho các mục đích hiện không được phép theo điều khoản sử dụng nêu bên dưới, vui lòng liên hệ với weathernext@google.com.

Lịch trình phát hành

Tất cả 50 thành viên của bản dự báo tổ hợp đều được phát hành cho BigQuery và Earth Engine. Tất cả các thành viên đều được phát hành cùng một lúc. Tất cả thời gian đều theo múi giờ UTC và chỉ là thông tin ước tính (thường có sai số ± 15 phút). Đôi khi, thời gian có thể chênh lệch tối đa ± 60 phút hoặc hơn. Nếu thời gian phân phối dữ liệu vượt quá 60 phút, vui lòng thông báo cho chúng tôi qua địa chỉ weathernext@google.com.

Chạy dự báo (thời gian khởi tạo) Lịch trình phổ biến thông tin dự báo
00:00 08:05
06:00 14:05
12:00 20:05
18:00 02:05

Truy cập vào dữ liệu thô (.zarr)

Một vùng chứa chứa các tệp .zarr thô cho tập dữ liệu trong quá khứ từ năm 2020 đến nay ("Dữ liệu thử nghiệm trong quá khứ") có tại gs://weathernext/126478713_1_0/zarr. Ngoài ra, thông tin dự báo trong quá khứ năm 2019 (thêm một năm dự báo được đánh giá trong "Dự báo thời tiết xác suất bằng công nghệ học máy") có tại gs://weathernext/weathernext_gen_research_2019. Tập dữ liệu dự báo năm 2019 là một năm dữ liệu dự báo bổ sung, bổ sung cho dữ liệu từ năm 2020 đến năm 2024 có trong danh sách tập dữ liệu này. Thông tin dự báo năm 2019, như trong bài viết, là thông tin dự báo được khởi tạo bằng ERA5 cho một mô hình được huấn luyện trên ERA5. Để được cấp quyền truy cập vào những tài nguyên đó, vui lòng yêu cầu quyền truy cập thông qua biểu mẫu yêu cầu dữ liệu WeatherNext.

Các lời xác nhận

Dữ liệu thử nghiệm được tạo bởi các mô hình giao tiếp và/hoặc tham chiếu đến các thư viện và gói riêng biệt sau đây:

  • Dữ liệu và sản phẩm của Trung tâm Dự báo thời tiết tầm trung Châu Âu (ECMWF), do Google sửa đổi.
  • Thông tin về Dịch vụ biến đổi khí hậu Copernicus đã được chỉnh sửa năm 2023. Cả Uỷ ban Châu Âu và ECMWF đều không chịu trách nhiệm về bất kỳ hoạt động nào sử dụng thông tin hoặc dữ liệu của Copernicus trong đó.
  • Tập dữ liệu HRES của ECMWF
    • Tuyên bố về bản quyền: Bản quyền "© 2023 Trung tâm Dự báo Thời tiết tầm trung Châu Âu (ECMWF)".
    • Nguồn: www.ecmwf.int
    • Tuyên bố về giấy phép: Dữ liệu mở của ECMWF được xuất bản theo giấy phép quốc tế Ghi nhận tác giả theo Creative Commons 4.0 (CC BY 4.0). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    • Tuyên bố từ chối trách nhiệm: ECMWF không chịu bất kỳ trách nhiệm pháp lý nào đối với bất kỳ lỗi hoặc thiếu sót nào trong dữ liệu, tính sẵn có của dữ liệu hoặc đối với bất kỳ tổn thất hoặc thiệt hại nào phát sinh từ việc sử dụng dữ liệu.

Băng tần

Kích thước pixel
27.750 mét

Băng tần

Tên Đơn vị Kích thước pixel Mô tả
total_precipitation_12hr m mét

Tổng lượng mưa trong khoảng thời gian 12 giờ
100m_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở độ cao 100 mét
100m_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V 100 mét
10m_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở độ cao 10 mét
10m_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió dọc 10 mét
2m_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở độ cao 2 mét
mean_sea_level_pressure Pa mét

Áp suất trung bình ở mực nước biển
sea_surface_temperature nghìn mét

Nhiệt độ mặt biển
50_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 50 hPa
100_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 100 hPa
150_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 150 hPa
200_geopotential m^2/s^2 mét

Thế năng địa lý ở 200 hPa
250_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 250 hPa
300_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 300 hPa
400_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 400 hPa
500_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 500 hPa
600_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý tại 600 hPa
700_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 700 hPa
850_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 850 hPa
925_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 925 hPa
1000_geopotential m^2/s^2 mét

Thế địa lý ở 1.000 hPa
50_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 50 hPa
100_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 100 hPa
150_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 150 hPa
200_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 200 hPa
250_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 250 hPa
300_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 300 hPa
400_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 400 hPa
500_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 500 hPa
600_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 600 hPa
700_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 700 hPa
850_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 850 hPa
925_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 925 hPa
1000_specific_humidity kg/kg mét

Độ ẩm riêng ở 1000 hPa
50_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 50 hPa
100_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 100 hPa
150_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 150 hPa
200_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 200 hPa
250_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 250 hPa
300_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 300 hPa
400_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 400 hPa
500_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 500 hPa
600_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 600 hPa
700_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 700 hPa
850_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 850 hPa
925_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 925 hPa
1000_temperature nghìn mét

Nhiệt độ ở 1.000 hPa
50_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 50 hPa
100_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 100 hPa
150_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 150 hPa
200_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 200 hPa
250_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 250 hPa
300_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 300 hPa
400_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 400 hPa
500_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 500 hPa
600_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 600 hPa
700_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 700 hPa
850_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 850 hPa
925_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 925 hPa
1000_u_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió U ở 1.000 hPa
50_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 50 hPa
100_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 100 hPa
150_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 150 hPa
200_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 200 hPa
250_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 250 hPa
300_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 300 hPa
400_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 400 hPa
500_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 500 hPa
600_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 600 hPa
700_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 700 hPa
850_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 850 hPa
925_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 925 hPa
1000_v_component_of_wind mét/giây mét

Thành phần gió V ở 1000 hPa
50_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 50 hPa
100_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 100 hPa
150_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo chiều dọc ở 150 hPa
200_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 200 hPa
250_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 250 hPa
300_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo chiều dọc ở 300 hPa
400_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 400 hPa
500_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 500 hPa
600_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 600 hPa
700_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 700 hPa
850_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo chiều dọc ở 850 hPa
925_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo chiều dọc ở 925 hPa
1000_vertical_velocity Pa/s mét

Vận tốc theo phương thẳng đứng ở 1.000 hPa

Thuộc tính hình ảnh

Thuộc tính hình ảnh

Tên Loại Mô tả
start_time STRING

Thời gian khởi tạo của dự báo. Điều này áp dụng cho tất cả các giờ dự báo trong một lần chạy mô hình.
end_time STRING

Thời gian hợp lệ cho thông tin dự báo cụ thể này. Được tính là start_time + forecast_hour.
forecast_hour SLC

Thời gian dự báo trước tính bằng giờ. Biểu thị số giờ kể từ thời gian bắt đầu.
ingestion_time DOUBLE

Thời điểm dữ liệu dự báo này có trong Earth Engine.
ensemble_member STRING

Thành viên của nhóm nhạc, dưới dạng chuỗi.

Điều khoản sử dụng

Điều khoản sử dụng

Dữ liệu thử nghiệm trước đây được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Ghi nhận tác giả của Creative Commons, phiên bản 4.0 (CC BY 4.0).

Dữ liệu thử nghiệm theo thời gian thực được cung cấp theo Điều khoản sử dụng Dữ liệu thử nghiệm dự báo thời tiết theo thời gian thực của GDM.

Tài liệu của bên thứ ba

Việc sử dụng tài liệu của bên thứ ba được đề cập trong phần Lời cảm ơn có thể chịu sự điều chỉnh của các điều khoản và điều kiện hoặc quy định cấp phép riêng. Việc bạn sử dụng tài liệu của bên thứ ba phải tuân theo mọi điều khoản đó và bạn nên kiểm tra để đảm bảo rằng bạn có thể tuân thủ mọi điều kiện hoặc điều khoản và điều kiện hiện hành trước khi sử dụng.

Trích dẫn

Trích dẫn:

  • Đối với Dữ liệu thử nghiệm theo thời gian thực, vui lòng xem Điều khoản sử dụng hiện hành để biết các yêu cầu về việc trích dẫn.

    Nếu công bố những phát hiện từ Dữ liệu trong quá khứ, bạn phải trích dẫn "© 2024 Mô hình học máy của DeepMind Technologies Limited được dùng để tạo dữ liệu thử nghiệm có tại https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_gcp-public-data-weathernext_assets_126478713_1_0 theo các điều khoản của giấy phép CC BY 4.0. Dữ liệu này chỉ dành cho mô hình hoá thử nghiệm và không được dùng, xác thực hoặc phê duyệt để sử dụng trong thế giới thực."

Khám phá bằng Earth Engine

Trình soạn thảo mã (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');
Mở trong Trình soạn thảo mã
WeatherNext Gen là một tập dữ liệu thử nghiệm về dự báo thời tiết toàn cầu theo mô hình dự báo thời tiết dựa trên mô hình khuếch tán của Google DeepMind. Tập dữ liệu thử nghiệm bao gồm dữ liệu theo thời gian thực và dữ liệu trong quá khứ. Dữ liệu theo thời gian thực là mọi dữ liệu liên quan đến thời gian không quá 48 giờ …
projects/gcp-public-data-weathernext/assets/126478713_1_0, climate,forecast,gcp-public-data-weathernext,precipitation,publisher-dataset,temperature,weather,weathernext,wind
2020-01-01T00:00:00Z/2025-07-30T06:00:00Z
-90 -180 90 180
Google Earth Engine