Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Атмосферные прогнозы IFS в режиме, близком к реальному времени от ЕЦСПП
Этот набор данных содержит 15-дневные прогнозы атмосферных переменных, генерируемые Интегрированной системой прогнозирования (IFS) ЕЦСПП с разрешением 0,25 градуса. Мы называем их прогнозами в режиме, близком к реальному времени (NRT), поскольку новые продукты выпускаются дважды в день после публикации прогноза ЕЦСПП в реальном времени…
FLDAS: Сеть систем раннего предупреждения о голоде (FEWS NET) Система ассимиляции данных о землепользовании
Набор данных FLDAS (McNally et al., 2017) был разработан для оценки продовольственной безопасности в развивающихся странах с дефицитом данных. Он включает информацию о многих климатических переменных, включая влажность воздуха, эвапотранспирацию, среднюю температуру почвы, общее количество осадков и т. д. Существует несколько различных наборов данных FLDAS; …
GLDAS-2.1: Глобальная система ассимиляции данных о земле
Система усвоения глобальных данных о землепользовании NASA версии 2 (GLDAS-2) состоит из трёх компонентов: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 и GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 полностью основана на данных метеорологического форсинга Принстона и обеспечивает временную согласованность ряда данных с 1948 по 2014 год. GLDAS-2.1 основана на комбинации моделей…
GLDAS-2.2: Глобальная система ассимиляции данных о земле
Система усвоения глобальных данных о землепользовании NASA версии 2 (GLDAS-2) состоит из трёх компонентов: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 и GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 полностью основана на данных метеорологического форсинга Принстона и обеспечивает временную согласованность ряда данных с 1948 по 2014 год. GLDAS-2.1 основана на комбинации моделей…
M2T1NXFLX (или tavg1_2d_flx_Nx) — это почасовой набор усреднённых по времени данных в Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, версия 2 (MERRA-2). Этот набор включает в себя ассимилированные данные диагностики поверхностного потока, такие как общее количество осадков, общее количество осадков с поправкой на смещение, температура воздуха у поверхности, удельная влажность воздуха у поверхности, скорость ветра у поверхности и т. д.
Переработанная версия GLDAS-2.0: Глобальная система ассимиляции данных о земле
Система усвоения глобальных данных о землепользовании NASA версии 2 (GLDAS-2) состоит из трёх компонентов: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 и GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 полностью основана на данных метеорологического форсинга Принстона и обеспечивает временную согласованность ряда данных с 1948 по 2014 год. GLDAS-2.1 основана на комбинации моделей…
SPL3SMP_E.005 Радиометр SMAP L3 для измерения влажности почвы в течение дня на расстоянии 9 км
Данные, начиная с 4 декабря 2023 года, доступны в коллекции NASA/SMAP/SPL3SMP_E/006. Этот продукт уровня 3 (L3) влажности почвы представляет собой ежедневный составной показатель состояния поверхности суши в мире, полученный с помощью радиометра L-диапазона Soil Moisture Active Passive (SMAP). Ежедневные данные, представленные здесь, были собраны по нисходящей (локальной…
SPL3SMP_E.006 Радиометр SMAP L3 для измерения влажности почвы на расстоянии 9 км
Данные, полученные до 4 декабря 2023 года, доступны в старой коллекции NASA/SMAP/SPL3SMP_E/005. В дальнейшем они будут переработаны и добавлены в эту коллекцию. Этот продукт уровня 3 (L3) влажности почвы представляет собой ежедневный композитный анализ состояния поверхности суши в мире, полученный с помощью L-диапазона активного пассивного мониторинга влажности почвы (SMAP)…
SPL4SMGP.008 SMAP L4 Global 3-часовой 9-километровый датчик влажности поверхности и корневой зоны почвы
Продукт SMAP Level-4 (L4) Soil Moisture включает влажность почвы на поверхности (среднее значение по вертикали 0–5 см), влажность почвы в корнеобитаемой зоне (среднее значение по вертикали 0–100 см) и дополнительные исследовательские продукты (не проверенные), включая метеорологические факторы воздействия на поверхности, температуру почвы, эвапотранспирацию и суммарную радиацию. Этот набор данных, официально известный как…
Объёмное содержание воды при всасывании 10 кПа, 33 кПа и 1500 кПа в 10^-3 см^3/см^3 (0,1 об.% или 1 мм/м) на 6 стандартных глубинах (0-5 см, 5-15 см, 15-30 см, 30-60 см, 60-100 см, 100-200 см). Прогнозы были получены с помощью метода цифрового почвенного картирования, основанного на квантильном случайном лесу, с использованием глобальной…
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]
