Datasets tagged humidity in Earth Engine
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Dieses Dataset enthält 15-Tages-Vorhersagen der atmosphärischen Modellvariablen, die vom integrierten Vorhersagesystem (Integrated Forecasting System, IFS) des EZMW mit einer Auflösung von 0,25 Grad generiert werden. Wir bezeichnen diese als „Near-Realtime“ (NRT), da neue Produkte zweimal täglich nach der Veröffentlichung der Echtzeit-Vorhersage des EZMW veröffentlicht werden …
Das FLDAS-Dataset (McNally et al. 2017) wurde entwickelt, um bei der Bewertung der Ernährungssicherheit in datenarmen Entwicklungsländern zu helfen. Es enthält Informationen zu vielen klimabezogenen Variablen, darunter Feuchtigkeitsgehalt, Luftfeuchtigkeit, Evapotranspiration, durchschnittliche Bodentemperatur, Gesamtniederschlagsrate usw. Es gibt mehrere verschiedene FLDAS-Datasets. …
Das Global Forecast System (GFS) ist ein Wettervorhersagemodell, das von den National Centers for Environmental Prediction (NCEP) erstellt wird. Das GFS-Dataset besteht aus ausgewählten Modellausgaben (siehe unten) in Form von gerasterten Vorhersagevariablen. Die 384-Stunden-Vorhersagen mit 1-Stunden- (bis zu 120 Stunden) und 3-Stunden-Schritten (danach …
Das Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) der NASA besteht aus drei Komponenten: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 und GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 wird vollständig mit den meteorologischen Eingabedaten von Princeton betrieben und bietet eine zeitlich konsistente Reihe von 1948 bis 2014. GLDAS-2.1 wird mit einer Kombination aus Modell …
Das Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) der NASA besteht aus drei Komponenten: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 und GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 wird vollständig mit den meteorologischen Eingabedaten von Princeton betrieben und bietet eine zeitlich konsistente Reihe von 1948 bis 2014. GLDAS-2.1 wird mit einer Kombination aus Modell …
Das Gridded Surface Meteorological Dataset enthält hochauflösende (~4 km) tägliche Oberflächenfelder für Temperatur, Niederschlag, Wind, Luftfeuchtigkeit und Strahlung in den kontinentalen Vereinigten Staaten ab 1979. Das Dataset kombiniert die räumlichen Daten mit hoher Auflösung von PRISM mit den Daten mit hoher zeitlicher Auflösung von …
M2T1NXSLV (oder tavg1_2d_slv_Nx) ist eine stündliche zeitlich gemittelte 2D-Datenerhebung in der Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2). Diese Sammlung besteht aus meteorologischen Diagnosen auf häufig verwendeten vertikalen Ebenen, z. B. Lufttemperatur in 2 Metern Höhe (oder in 10 Metern Höhe, 850 hPa, 500 hPa, 250 hPa), …
Das Land Data Assimilation System (LDAS) kombiniert mehrere Beobachtungsquellen (z. B. Daten von Niederschlagsmessern, Satellitendaten und Radarmessungen von Niederschlägen), um Schätzungen der klimatologischen Eigenschaften an oder in der Nähe der Erdoberfläche zu erstellen. Dieses Dataset ist die primäre (Standard-)Forcing-Datei (Datei A) für Phase …
Das Dataset „Ocean Near-Surface Atmospheric Properties“ ist Teil des NOAA Ocean Surface Bundle (OSB) und enthält einen hochwertigen Climate Data Record (CDR) für Lufttemperatur, Windgeschwindigkeit und spezifische Luftfeuchtigkeit über eisfreien Meeresoberflächen. Diese atmosphärischen Eigenschaften werden anhand der Helligkeitstemperatur …
Die Real-Time Mesoscale Analysis (RTMA) ist eine Analyse mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung für Wetterbedingungen in Bodennähe. Dieses Dataset enthält stündliche Analysen mit einer Auflösung von 2,5 km für die kontinentalen Vereinigten Staaten.
Das Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) der NASA besteht aus drei Komponenten: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 und GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 wird vollständig mit den meteorologischen Eingabedaten von Princeton betrieben und bietet eine zeitlich konsistente Reihe von 1948 bis 2014. GLDAS-2.1 wird mit einer Kombination aus Modell …
Das Dataset „WeatherNext 3 (0.05°)“ ist ein experimentelles Dataset mit globalen Ensemble-Mittelfristvorhersagen von Google DeepMind und Google Research-Team, das von einer betriebsbereiten Version des Modells erstellt wurde, das in WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations beschrieben wird. Datenzugriff …
Das Dataset „WeatherNext 3 (0.1°)“ ist ein experimentelles Dataset mit globalen Ensemble-Mittelfristvorhersagen von Google DeepMind und Google Research-Team, das von einer betriebsbereiten Version des Modells erstellt wurde, das in WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations beschrieben wird. Datenzugriff …
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The provided datasets focus on climate and meteorological data. GRIDMET offers daily surface data like temperature, precipitation, and humidity for the US. FLDAS aids food security assessments with climate variables, including moisture and evapotranspiration. GLDAS offers three versions of land data assimilation, providing consistent historical series. MERRA-2 provides hourly meteorological diagnostics. NLDAS-2 combines observations for climatological properties. NOAA CDR provides near-surface atmospheric properties over oceans. GFS predicts gridded weather forecast data, and RTMA offers high-resolution near-surface weather analyses.\n"]]
