- Katalog Sahibi
- WeatherNext
- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 2022-01-01T00:00:00Z–2026-04-02T06:00:00Z
- Veri Kümesi Üreticisi
- Etiketler
Açıklama
WeatherNext 2, Google DeepMind'ın Functional Network Generative hava durumu modelinin operasyonel bir sürümü tarafından üretilen, küresel orta menzilli toplu hava durumu tahminlerinin deneysel bir veri kümesidir.
Deneysel veri kümesi, gerçek zamanlı ve geçmiş verileri içerir. Gerçek zamanlı veriler, 48 saatten daha eski olmayan bir zamana ait verilerdir ("Gerçek Zamanlı Deneysel Veriler"). Geçmiş veriler ise 48 saatten daha eski bir zamana ait verilerdir ("Geçmiş Deneysel Veriler"). Bu veri kümesi; sıcaklık, rüzgar, yağış, nem, jeopotansiyel, deniz yüzeyi sıcaklığı, dikey hız ve basınç gibi önemli yüzey alanlarını içerir. Uzamsal çözünürlük 0,25 derecedir. Tahmin başlatma zamanları 6 saat çözünürlüğe sahiptir (00z, 06z, 12z, 18z). Tahmin edilen teslimat süreleri, 15 günlük maksimum teslimat süresine kadar 6 saatlik çözünürlüğe sahiptir.
Deneysel veri kümesine erişmek istiyorsanız lütfen bu WeatherNext Veri İstek Formu'nu doldurun.
Model hakkında daha fazla bilgiyi "Skillful joint probabilistic weather forecasting from marginals" (Marjinallerden becerikli ortak olasılıklı hava durumu tahmini) başlıklı makalede bulabilirsiniz. Bu deneysel veri kümesini oluşturmak için kullanılan model, söz konusu araştırma modelinden türetilmiş bir operasyonel sürümdür. Bu operasyonel modelin doğruluğunun, araştırma modeli için bildirilen doğrulukla tam olarak eşleşmeyebileceğini ve bu tahmin veri kümesine ek değişkenler dahil edilebileceğini lütfen unutmayın.
Model özellikleri ve teknik dokümanlar dahil olmak üzere WeatherNext hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen WeatherNext geliştirici kılavuzumuzu ziyaret edin.
Bu deneysel veri kümesinin kullanımıyla ilgili sorularınız varsa veya aşağıda belirtilen kullanım şartlarında şu anda izin verilmeyen amaçlarla kullanmak istiyorsanız lütfen weathernext@google.com ile iletişime geçin. E-posta yoluyla toplanan tüm bilgiler Google'ın gizlilik politikasına uygun olarak kullanılır.
Yayın Planı
Ensemble tahmininin 64 üyesinin tamamı BigQuery ve Earth Engine'e aktarılır. Tüm üyeler aynı anda yayınlanır. Tüm saatler UTC saat dilimindedir ve yaklaşık tahminlerdir (genellikle ± 15 dakika farkla). Zaman zaman süreler ± 60 dakika veya daha fazla değişebilir. Veri teslimi 60 dakikayı aşarsa lütfen weathernext@google.com adresinden bize bildirin.
| Tahmin çalıştırmaları (başlatma zamanı) | Tahmin yayınlama planı |
|---|---|
| 00:00 | 07:30 |
| 06:00 | 13:30 |
| 12:00 | 19:30 |
| 18:00 | 01:30 |
Ham Verilere (.zarr) Erişme
2022-günümüz geçmiş veri kümesinin ("Geçmiş Deneysel Veriler") ham .zarr dosyalarını içeren bir paket gs://weathernext/weathernext_2_0_0/zarr adresinde mevcuttur.
Bu kaynaklara erişmek için lütfen aynı WeatherNext Veri İstek Formu üzerinden erişim isteğinde bulunun.
Onaylar
Deneysel veriler, aşağıdaki ayrı kitaplıklar ve paketlerle iletişim kuran ve/veya bunlara referans veren modeller tarafından oluşturulmuştur:
- Google tarafından değiştirilen Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) verileri ve ürünleri.
- Değiştirilmiş Copernicus Climate Change Service bilgileri 2023. Copernicus bilgilerinin veya içerdiği verilerin kullanımından Avrupa Komisyonu ya da ECMWF sorumlu değildir.
- ECMWF HRES veri kümeleri
- Telif hakkı beyanı: Telif hakkı "© 2023 Avrupa Orta Mesafeli Hava Tahmin Merkezi (ECMWF)".
- Kaynak: www.ecmwf.int
- Lisans Beyanı: ECMWF açık verileri, Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası (CC BY 4.0) lisansı kapsamında yayınlanır. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Sorumluluk reddi beyanı: ECMWF, verilerdeki herhangi bir hata veya eksiklik, verilerin kullanılabilirliği ya da verilerin kullanımından kaynaklanan herhangi bir kayıp veya hasar konusunda hiçbir sorumluluk kabul etmez.
Bantlar
Bantlar
Piksel boyutu: 27.830 metre (tüm bantlar)
| Ad | Birim | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|
total_precipitation_6hr |
dk. | 27.830 metre | 6 saatlik dönemdeki toplam yağış |
100m_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 100 metre U rüzgar bileşeni |
100m_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 100 metre V rüzgar bileşeni |
10m_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 10 metre U rüzgar bileşeni |
10m_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 10 metre V rüzgar bileşeni |
2m_temperature |
K | 27.830 metre | 2 metre sıcaklık |
mean_sea_level_pressure |
Pa | 27.830 metre | Ortalama deniz seviyesi basıncı |
sea_surface_temperature |
K | 27.830 metre | Deniz yüzeyi sıcaklığı |
50_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 50 hPa'da jeopotansiyel |
100_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 100 hPa'da jeopotansiyel |
150_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 150 hPa'da jeopotansiyel |
200_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 200 hPa'da jeopotansiyel |
250_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 250 hPa'da jeopotansiyel |
300_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 300 hPa'da jeopotansiyel |
400_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 400 hPa'da jeopotansiyel |
500_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 500 hPa'da jeopotansiyel |
600_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 600 hPa'da jeopotansiyel |
700_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 700 hPa'da jeopotansiyel |
850_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 850 hPa'da jeopotansiyel |
925_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 925 hPa'da jeopotansiyel |
1000_geopotential |
m^2/s^2 | 27.830 metre | 1.000 hPa'da jeopotansiyel |
50_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 50 hPa'da özgül nem |
100_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 100 hPa'da özgül nem |
150_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 150 hPa'da özgül nem |
200_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 200 hPa'da özgül nem |
250_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 250 hPa'da özgül nem |
300_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 300 hPa'da özgül nem |
400_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 400 hPa'da özgül nem |
500_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 500 hPa'da özgül nem |
600_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 600 hPa'da özgül nem |
700_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 700 hPa'da özgül nem |
850_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 850 hPa'da özgül nem |
925_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 925 hPa'da özgül nem |
1000_specific_humidity |
kg/kg | 27.830 metre | 1.000 hPa'da özgül nem |
50_temperature |
K | 27.830 metre | 50 hPa'daki sıcaklık |
100_temperature |
K | 27.830 metre | 100 hPa'daki sıcaklık |
150_temperature |
K | 27.830 metre | 150 hPa'daki sıcaklık |
200_temperature |
K | 27.830 metre | 200 hPa'daki sıcaklık |
250_temperature |
K | 27.830 metre | 250 hPa'daki sıcaklık |
300_temperature |
K | 27.830 metre | 300 hPa'daki sıcaklık |
400_temperature |
K | 27.830 metre | 400 hPa'daki sıcaklık |
500_temperature |
K | 27.830 metre | 500 hPa'daki sıcaklık |
600_temperature |
K | 27.830 metre | 600 hPa'daki sıcaklık |
700_temperature |
K | 27.830 metre | 700 hPa'daki sıcaklık |
850_temperature |
K | 27.830 metre | 850 hPa'da sıcaklık |
925_temperature |
K | 27.830 metre | 925 hPa'da sıcaklık |
1000_temperature |
K | 27.830 metre | 1.000 hPa'daki sıcaklık |
50_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 50 hPa'da U rüzgar bileşeni |
100_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 100 hPa'da U rüzgar bileşeni |
150_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 150 hPa'da U rüzgar bileşeni |
200_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 200 hPa'da U rüzgar bileşeni |
250_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 250 hPa'da U rüzgar bileşeni |
300_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 300 hPa'da U rüzgar bileşeni |
400_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 400 hPa'da U rüzgar bileşeni |
500_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 500 hPa'da U rüzgar bileşeni |
600_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 600 hPa'da U rüzgar bileşeni |
700_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 700 hPa'da U rüzgar bileşeni |
850_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 850 hPa'da U rüzgar bileşeni |
925_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 925 hPa'da U rüzgar bileşeni |
1000_u_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 1.000 hPa'da U rüzgar bileşeni |
50_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 50 hPa'da V rüzgar bileşeni |
100_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 100 hPa'da V rüzgar bileşeni |
150_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 150 hPa'da V rüzgar bileşeni |
200_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 200 hPa'da V rüzgar bileşeni |
250_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 250 hPa'da V rüzgar bileşeni |
300_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 300 hPa'da V rüzgar bileşeni |
400_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 400 hPa'da V rüzgar bileşeni |
500_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 500 hPa'da V rüzgar bileşeni |
600_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 600 hPa'da V rüzgar bileşeni |
700_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 700 hPa'da V rüzgar bileşeni |
850_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 850 hPa'da V rüzgar bileşeni |
925_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 925 hPa'da V rüzgar bileşeni |
1000_v_component_of_wind |
m/sn | 27.830 metre | 1.000 hPa'da V rüzgar bileşeni |
50_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 50 hPa'da dikey hız |
100_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 100 hPa'da dikey hız |
150_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 150 hPa'da dikey hız |
200_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 200 hPa'da dikey hız |
250_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 250 hPa'da dikey hız |
300_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 300 hPa'da dikey hız |
400_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 400 hPa'da dikey hız |
500_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 500 hPa'da dikey hız |
600_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 600 hPa'da dikey hız |
700_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 700 hPa'da dikey hız |
850_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 850 hPa'da dikey hız |
925_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 925 hPa'da dikey hız |
1000_vertical_velocity |
Pa/s | 27.830 metre | 1.000 hPa'da dikey hız |
Resim Özellikleri
Görüntü Özellikleri
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| start_time | Dize | Tahminin başlatma zamanı. Bu durum, tek bir model çalıştırmasındaki tüm tahmin saatleri için geçerlidir. |
| end_time | Dize | Bu belirli tahminin geçerli olduğu süre. start_time + forecast_hour olarak hesaplanır. |
| forecast_hour | MÜD | Tahmin teslim süresi (saat). start_time'dan itibaren geçen saat sayısını gösterir. |
| ingestion_time | ÇİFT | Bu tahmin verilerinin Earth Engine'de kullanıma sunulduğu zaman. |
| ensemble_member | Dize | Topluluk üyesi (dize olarak). |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Geçmiş Deneysel Veriler, Creative Commons Atıf Uluslararası Lisansı, Sürüm 4.0 (CC BY 4.0) kapsamında lisanslanmıştır.
Gerçek Zamanlı Deneysel Veriler, aşağıdaki GDM Gerçek Zamanlı Hava Durumu Tahmini Deneysel Verileri Kullanım Şartları kapsamında sunulur.
Üçüncü taraf materyalleri
Teşekkürler bölümünde belirtilen üçüncü taraf materyallerinin kullanımı ayrı şartlar ve koşullara veya lisans hükümlerine tabi olabilir. Üçüncü taraf materyallerini kullanımınız bu tür şartlara tabidir. Kullanmadan önce geçerli kısıtlamalara veya hüküm ve koşullara uyabileceğinizi kontrol etmeniz gerekir.
Alıntılar
Gerçek Zamanlı Deneme Verileri için lütfen alıntı koşullarıyla ilgili geçerli Kullanım Şartları'na bakın.
Geçmiş Veriler'den elde edilen bulguları açıklarsanız "© 2025 DeepMind Technologies Limited'in, https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_gcp-public-data-weathernext_assets_weathernext_2_0_0 adresinde CC BY 4.0 lisans koşulları kapsamında kullanıma sunulan deneysel verileri oluşturmak için kullanılan makine öğrenimi modelleri" ifadesini alıntılamanız gerekir. Bu veriler yalnızca deneysel modelleme için tasarlanmıştır ve gerçek dünyada kullanım için tasarlanmamış, doğrulanmamış veya onaylanmamıştır."
Earth Engine ile Keşif
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection( 'projects/gcp-public-data-weathernext/assets/weathernext_2_0_0') .filter(ee.Filter.date('2022-10-01T06:00:00Z', '2022-10-01T06:01:00Z')) .filter(ee.Filter.eq('ensemble_member', '8')) .filter(ee.Filter.eq('forecast_hour', 6)); 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');