MACAv2-METDATA डेटासेट, दुनिया भर के 20 क्लाइमेट मॉडल का कलेक्शन है. इसमें अमेरिका के सभी राज्य शामिल हैं. मल्टीवेरिएट अडैप्टिव कंस्ट्रक्टेड ऐनलॉग (एमएसीए) एक सांख्यिकीय डाउनस्केलिंग तरीका है.यह ट्रेनिंग डेटासेट (यानी कि मौसम संबंधी ऑब्ज़र्वेशन डेटासेट) का इस्तेमाल करके, पुराने पूर्वाग्रहों को दूर करता है. साथ ही, जलवायु मॉडल के आउटपुट में स्थानिक पैटर्न से मेल खाता है.
एमएसीए तरीके का इस्तेमाल, 20 ग्लोबल क्लाइमेट मॉडल (जीसीएम) के मॉडल आउटपुट को डाउनस्केल करने के लिए किया गया था. ये मॉडल, कपल्ड मॉडल इंटर-कंपैरिज़न प्रोजेक्ट 5 (सीएमआईपी5) के थे. इनका इस्तेमाल, ऐतिहासिक जीसीएम फ़ोर्सिंग (1950-2005) और भविष्य के रेप्रज़ेंटेटिव कॉन्संट्रेशन पाथवे (आरसीपी) आरसीपी 4.5 और आरसीपी 8.5 के परिदृश्यों (2006-2100) के लिए किया गया था. ऐसा जीसीएम के नेटिव रिज़ॉल्यूशन से 4 कि॰मी॰ तक किया गया था.
इस वर्शन में, हर महीने की खास जानकारी शामिल होती है.
ज़मीन की सतह के पास, हर दिन के ज़्यादा से ज़्यादा तापमान का मासिक औसत
tasmin
K
239.47*
316.2*
मीटर
सतह के पास रोज़ के कम से कम तापमान का मासिक औसत
huss
मास फ़्रैक्शन
0*
0.03*
मीटर
ज़मीन के पास मौजूद हवा में नमी की मात्रा का हर महीने का औसत
pr
mm
0*
3691.91*
मीटर
ज़मीन पर हर महीने होने वाली बारिश की कुल मात्रा
rsds
W/m^2
15.84*
419*
मीटर
सतह पर आने वाले छोटे तरंगदैर्ध्य वाले सौर विकिरण की औसत दैनिक मात्रा का मासिक औसत
was
मी/से
0.23*
14.16*
मीटर
ज़मीन के पास चलने वाली हवा की रोज़ की औसत रफ़्तार का मासिक औसत
* अनुमानित कम से कम या ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू
इमेज की प्रॉपर्टी
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नाम
टाइप
ब्यौरा
स्थिति
स्ट्रिंग
CMIP5 के किसी एक परिदृश्य का नाम. जैसे, 'rcp85', 'rcp45' या 'historical'
मॉडल
स्ट्रिंग
CMIP5 मॉडल का नाम, जैसे कि 'inmcm4'
ensemble
स्ट्रिंग
'r1i1p1' या 'r6i1p1'
महीना
DOUBLE
साल में महीने का इंडेक्स, यानी कि 1 से 12
उपयोग की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
MACA के डेटासेट, अमेरिका की सरकार से मिले फ़ंड से बनाए गए थे. साथ ही, ये अमेरिका में सार्वजनिक डोमेन में हैं.
ज़्यादा जानकारी के लिए, यह ध्यान रखें कि जब तक अलग से नहीं बताया जाता, तब तक MACA डेटासेट, Creative Commons CC0 1.0 Universal dedication के साथ उपलब्ध कराए जाते हैं.
संक्षेप में, जॉन अबत्ज़ोग्लू ने कॉपीराइट कानून के तहत, दुनिया भर में इस काम से जुड़े सभी अधिकारों को छोड़ दिया है. इनमें, इससे जुड़े और आस-पास के सभी अधिकार भी शामिल हैं. हालांकि, ऐसा सिर्फ़ उस हद तक किया गया है जहां तक कानून इसकी अनुमति देता है. आपके पास कॉपी करने, बदलाव करने, डिस्ट्रिब्यूट करने, और काम करने का अधिकार है. यहां तक कि, व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए भी ऐसा किया जा सकता है. इसके लिए, अनुमति लेने की ज़रूरत नहीं है. जॉन अबत्ज़ोग्लू, इस काम के बारे में कोई वारंटी नहीं देते हैं. साथ ही, इस काम के सभी इस्तेमाल के लिए, लागू होने वाले कानून के तहत पूरी तरह से कानूनी जवाबदेही से इनकार करते हैं. उपयोगकर्ताओं को इस डेटासेट का इस्तेमाल करके बनाई गई किसी भी रिपोर्ट और पब्लिकेशन में, इस्तेमाल किए गए सोर्स का सही तरीके से हवाला देना चाहिए. साथ ही, उन्हें यह भी बताना चाहिए कि डेटा कब इकट्ठा किया गया था. ज़्यादा जानकारी के लिए, MACA के रेफ़रंस और लाइसेंस पेज पर जाएं.
उद्धरण
उद्धरण:
अबात्ज़ोग्लू जे.टी. और ब्राउन टी.जे., A comparison of statistical downscaling
methods suited for wildfire applications, International Journal
of Climatology(2012) doi:10.1002/joc.2312.
MACAv2-METDATA डेटासेट, दुनिया भर के 20 क्लाइमेट मॉडल का कलेक्शन है. इसमें अमेरिका के सभी राज्य शामिल हैं. मल्टीवेरिएट अडैप्टिव कंस्ट्रक्टेड ऐनलॉग (एमएसीए) एक सांख्यिकीय डाउनस्केलिंग तरीका है.यह ट्रेनिंग डेटासेट (यानी कि मौसम संबंधी ऑब्ज़र्वेशन डेटासेट) का इस्तेमाल करके, पुराने पूर्वाग्रहों को दूर करता है. साथ ही, जलवायु मॉडल के आउटपुट में स्पैटियल पैटर्न से मेल खाता है. The …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe MACAv2-METDATA dataset provides monthly summaries of climate data for the conterminous US, downscaled to a 4km resolution.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt includes data from 20 global climate models, covering historical periods (1950-2005) and future scenarios (RCP 4.5 and RCP 8.5) up to the year 2100.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset utilizes the Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) method to reduce biases and improve spatial patterns in climate model outputs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eKey variables include maximum/minimum temperature, specific humidity, precipitation, shortwave radiation, and wind speed.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe data is freely available for research, education, and nonprofit use under a Creative Commons CC0 1.0 Universal dedication.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# MACAv2-METDATA Monthly Summaries: University of Idaho, Multivariate Adaptive Constructed Analogs Applied to Global Climate Models\n\nDataset Availability\n: 1900-01-01T00:00:00Z--2099-12-31T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [University of California Merced](http://www.climatologylab.org/maca.html)\n\nCadence\n: 1 Month\n\nTags\n:\n[climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [conus](/earth-engine/datasets/tags/conus) [geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [idaho](/earth-engine/datasets/tags/idaho) [maca](/earth-engine/datasets/tags/maca) [monthly](/earth-engine/datasets/tags/monthly) \n\n#### Description\n\nThe MACAv2-METDATA dataset is a collection of 20 global\nclimate models covering the conterminous USA. The Multivariate Adaptive\nConstructed Analogs (MACA) method is a statistical downscaling\nmethod which utilizes a training dataset (i.e. a meteorological\nobservation dataset) to remove historical biases and match spatial\npatterns in climate model output.\n\nThe MACA method was used to downscale the model output from 20\nglobal climate models (GCMs) of the Coupled Model Inter-Comparison\nProject 5 (CMIP5) for the historical GCM forcings (1950-2005) and\nthe future Representative Concentration Pathways (RCPs) RCP 4.5\nand RCP 8.5 scenarios (2006-2100) from the native resolution of\nthe GCMS to 4km.\n\nThis version contains monthly summaries.\n\nThe full list of models can be found at:\n\u003chttps://climate.northwestknowledge.net/MACA/GCMs.php\u003e\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n4638.3 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|----------|---------------|----------|-----------|------------|-----------------------------------------------------------------------|\n| `tasmax` | K | 251.95\\* | 330.64\\* | meters | Monthly average of maximum daily temperature near surface |\n| `tasmin` | K | 239.47\\* | 316.2\\* | meters | Monthly average of minimum daily temperature near surface |\n| `huss` | Mass fraction | 0\\* | 0.03\\* | meters | Monthly average of mean daily specific humidity near surface |\n| `pr` | mm | 0\\* | 3691.91\\* | meters | Total monthly precipitation amount at surface |\n| `rsds` | W/m\\^2 | 15.84\\* | 419\\* | meters | Monthly average of mean daily downward shortwave radiation at surface |\n| `was` | m/s | 0.23\\* | 14.16\\* | meters | Monthly average of mean daily near surface wind speed |\n\n\\* estimated min or max value\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|----------|--------|----------------------------------------------------------------------|\n| scenario | STRING | Name of the CMIP5 scenario, one of 'rcp85', 'rcp45', or 'historical' |\n| model | STRING | Name of the CMIP5 model, eg 'inmcm4' |\n| ensemble | STRING | Either 'r1i1p1' or 'r6i1p1' |\n| month | DOUBLE | The index of the month in the year, ie 1-12 |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThe MACA datasets were created with funding from the\nUS government and are in the public domain in the United States.\nFor further clarity, unless otherwise noted, the MACA datasets\nare made available with a Creative Commons CC0 1.0 Universal dedication.\nIn short, John Abatzoglou waives all rights to the work worldwide\nunder copyright law, including all related and neighboring rights,\nto the extent allowed by law. You can copy, modify, distribute,\nand perform the work, even for commercial purposes, all without\nasking permission. John Abatzoglou makes no warranties about the\nwork, and disclaims liability for all uses of the work, to the\nfullest extent permitted by applicable law. Users should properly\ncite the source used in the creation of any reports and publications\nresulting from the use of this dataset and note the date when the\ndata was acquired. For more information refer to the [MACA References\nand License](https://climate.northwestknowledge.net/MACA/MACAreferences.php)\npage.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Abatzoglou J.T. and Brown T.J., A comparison of statistical downscaling\n methods suited for wildfire applications, International Journal\n of Climatology(2012) [doi:10.1002/joc.2312](https://doi.org/10.1002/joc.2312).\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/MACAv2_METDATA_MONTHLY')\n .filter(ee.Filter.date('2018-07-01', '2018-08-01'));\nvar maximumTemperature = dataset.select('tasmax');\nvar maximumTemperatureVis = {\n min: 290.0,\n max: 314.0,\n palette: ['d8d8d8', '4addff', '5affa3', 'f2ff89', 'ff725c'],\n};\nMap.setCenter(-115.356, 38.686, 5);\nMap.addLayer(maximumTemperature, maximumTemperatureVis, 'Maximum Temperature');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/IDAHO_EPSCOR/IDAHO_EPSCOR_MACAv2_METDATA_MONTHLY) \n[MACAv2-METDATA Monthly Summaries: University of Idaho, Multivariate Adaptive Constructed Analogs Applied to Global Climate Models](/earth-engine/datasets/catalog/IDAHO_EPSCOR_MACAv2_METDATA_MONTHLY) \nThe MACAv2-METDATA dataset is a collection of 20 global climate models covering the conterminous USA. The Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) method is a statistical downscaling method which utilizes a training dataset (i.e. a meteorological observation dataset) to remove historical biases and match spatial patterns in climate model output. The ... \nIDAHO_EPSCOR/MACAv2_METDATA_MONTHLY, climate,conus,geophysical,idaho,maca,monthly \n1900-01-01T00:00:00Z/2099-12-31T00:00:00Z \n24.9 -124.9 49.6 -67 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/http://www.climatologylab.org/maca.html)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/IDAHO_EPSCOR_MACAv2_METDATA_MONTHLY)"]]
