Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
CHIRTS-daily: Центр климатических опасностей, инфракрасная температура со станциями, данные о ежедневной температуре
Продукт данных ежедневной температуры Climate Hazards Center InfraRed Temperature with Stations (CHIRTS-daily; Verdin et al. 2020) представляет собой квазиглобальный набор данных с высоким разрешением в сетке (разрешение 0,05° × 0,05°, 60° ю.ш. - 70° с.ш.), который содержит ежедневные минимальные (Tmin) и максимальные температуры на высоте 2 метра (Tmax) и четыре производные переменные: насыщенный пар …
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…
ERA5 — это пятое поколение реанализа атмосферы глобального климата, разработанного ЕЦСПП. Реанализ объединяет данные моделей с наблюдениями со всего мира в глобально полный и согласованный набор данных. ERA5 заменяет своего предшественника, реанализ ERA-Interim. ERA5 DAILY предоставляет агрегированные значения за каждый день для…
ERA5 — это пятое поколение атмосферного реанализа глобального климата, проводимого ЕЦСПП. Он разработан Службой по изменению климата программы «Коперник» (C3S) в ЕЦСПП. Реанализ объединяет данные моделей с наблюдениями со всего мира в глобально полный и согласованный набор данных, используя законы…
Ежемесячные сводные данные ERA5 — новейший климатический реанализ, подготовленный ЕЦСПП/Службой по изменению климата программы «Коперник»
ERA5 — это пятое поколение реанализа атмосферы глобального климата, разработанного ЕЦСПП. Реанализ объединяет данные моделей с наблюдениями со всего мира в глобально полный и согласованный набор данных. ERA5 заменяет своего предшественника, реанализ ERA-Interim. ERA5 MONTHLY предоставляет агрегированные значения за каждый месяц для…
ERA5-Land — это набор данных для реанализа, обеспечивающий согласованное представление об эволюции переменных, связанных с землей, за несколько десятилетий с более высоким разрешением по сравнению с ERA5. ERA5-Land был создан путем воспроизведения компонента «Земля» из реанализа климата ECMWF ERA5. Реанализ объединяет данные модели с…
ERA5-Land — это набор данных для реанализа, обеспечивающий согласованное представление об эволюции переменных, связанных с землей, за несколько десятилетий с более высоким разрешением по сравнению с ERA5. ERA5-Land был создан путем воспроизведения компонента «Земля» из реанализа климата ECMWF ERA5. Реанализ объединяет данные модели с…
Ежемесячные агрегированные данные ERA5-Land — климатический реанализ ECMWF
ERA5-Land — это набор данных для реанализа, обеспечивающий согласованное представление об эволюции переменных, связанных с землей, за несколько десятилетий с более высоким разрешением по сравнению с ERA5. ERA5-Land был создан путем воспроизведения компонента «Земля» из реанализа климата ECMWF ERA5. Реанализ объединяет данные модели с…
ERA5-Земля, усреднённая за месяц по часам суток — климатический реанализ ECMWF
ERA5-Land — это набор данных для реанализа, обеспечивающий согласованное представление об эволюции переменных, связанных с землей, за несколько десятилетий с более высоким разрешением по сравнению с ERA5. ERA5-Land был создан путем воспроизведения компонента «Земля» из реанализа климата ECMWF ERA5. Реанализ объединяет данные модели с…
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; …
GFS: Глобальная система прогнозирования атмосферных данных на 384 часа
Глобальная система прогнозирования погоды (GFS) — это модель прогнозирования погоды, разработанная Национальными центрами прогнозирования окружающей среды (NCEP). Набор данных GFS содержит выбранные результаты модели (описанные ниже) в виде координатной сетки прогнозных переменных. Прогнозы на 384 часа, включая 1-часовой (до 120 часов) и 3-часовой (после…
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…
GRIDMET: Набор данных по метеорологическим данным на поверхности с сеткой данных Университета Айдахо
Набор данных Gridded Surface Meteorological содержит ежедневные поля температуры, осадков, ветра, влажности и радиации на поверхности с высоким пространственным разрешением (~4 км) по всей континентальной части США с 1979 года. Набор данных объединяет пространственные данные высокого разрешения PRISM с данными высокого временного разрешения из…
M2T1NXSLV (или tavg1_2d_slv_Nx) — это почасовой набор усреднённых по времени двумерных данных в системе Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, версия 2 (MERRA-2). Этот набор содержит метеорологические диагностические данные на популярных вертикальных уровнях, таких как температура воздуха на высоте 2 метров (или на высоте 10 метров, 850 гПа, 500 гПа, 250 гПа),…
NLDAS-2: Воздействующие поля системы ассимиляции данных о суше Северной Америки
Система усвоения данных о земле (LDAS) объединяет данные из различных источников наблюдений (такие как данные осадкомеров, спутниковые данные и радиолокационные измерения осадков) для оценки климатологических свойств на поверхности Земли или вблизи неё. Этот набор данных является основным (используемым по умолчанию) файлом форсинга (файл A) для фазы…
NOAA AVHRR Pathfinder версии 5.3, собранные данные о глобальной температуре поверхности моря на глубине 4 км
Набор данных AVHRR Pathfinder версии 5.3 о температуре поверхности моря (PFV53) представляет собой набор глобальных данных о температуре поверхности моря, собираемых дважды в день на высоте 4 км в рамках партнерства Национального центра океанографических данных NOAA и Школы морских и атмосферных наук Розенштиля при Университете Майами. PFV53 …
NOAA CDR: Свойства атмосферы приповерхностного слоя океана, версия 2
Набор данных «Свойства атмосферы приповерхностного слоя океана» входит в состав пакета данных NOAA Ocean Surface Bundle (OSB) и предоставляет высококачественные данные о климатических данных (CDR) по температуре воздуха, скорости ветра и удельной влажности над свободной ото льда поверхностью океана. Эти атмосферные свойства рассчитываются на основе яркостной температуры…
Мезомасштабный анализ в реальном времени (RTMA) — это анализ с высоким пространственным и временным разрешением для приземных погодных условий. Этот набор данных включает почасовой анализ на высоте 2,5 км для континентальной части США.
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…
TerraClimate: Ежемесячный климат и климатический водный баланс для земных поверхностей, Университет Айдахо
TerraClimate — это набор данных о ежемесячном климате и климатическом водном балансе для поверхности суши во всем мире. Он использует интерполяцию с учетом климатических условий, объединяя климатологические нормали с высоким пространственным разрешением из набора данных WorldClim с данными с более грубым пространственным разрешением, но меняющимися во времени из CRU Ts4.0 и японского 55-летнего реанализа (JRA55). …
WeatherNext Gen — это экспериментальный набор данных среднесрочных ансамблевых прогнозов погоды, созданный с помощью рабочей версии ансамблевой метеорологической модели Google DeepMind, основанной на диффузии. Экспериментальный набор данных включает данные в режиме реального времени и исторические данные. Данные в режиме реального времени — это любые данные, относящиеся к моменту времени, который не…
WeatherNext Graph — это экспериментальный набор данных глобальных среднесрочных прогнозов погоды, созданный с помощью рабочей версии графической нейросетевой метеорологической модели Google DeepMind. Экспериментальный набор данных включает данные в режиме реального времени и исторические данные. Данные в режиме реального времени — это любые данные, относящиеся к моменту времени, который не…
[[["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"]],[],[],["The documents detail various climate datasets, including ERA5, ERA5-Land, GRIDMET, TerraClimate, FLDAS, GLDAS, MERRA-2, NLDAS-2, NOAA CDR, NOAA AVHRR, GFS, RTMA, CHIRTS-daily, WeatherNext Gen and WeatherNext Graph. These resources offer data on temperature, precipitation, humidity, evapotranspiration, wind, and other meteorological variables. Datasets are derived from reanalysis combining models with observations, high-resolution spatial data, or model outputs, and are available at daily, monthly, or hourly intervals. They cover global or regional areas, with some focused on land or ocean surfaces.\n"]]
