টেরাক্লাইমেট হল মাসিক জলবায়ু এবং বৈশ্বিক স্থলজগতের জলবায়ুর ভারসাম্যের একটি ডেটাসেট। এটি ওয়ার্ল্ডক্লিম ডেটাসেট থেকে উচ্চ-স্থানিক রেজোলিউশনের জলবায়ু সংক্রান্ত স্বাভাবিকের সমন্বয়ে জলবায়ু সহায়তাকারী ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে, মোটা স্থানিক রেজোলিউশনের সাথে, কিন্তু CRU Ts4.0 এবং জাপানি 55-বছরের পুনর্বিশ্লেষণ (JRA55) থেকে সময়-পরিবর্তিত ডেটা। ধারণাগতভাবে, পদ্ধতিটি একটি উচ্চ-স্থানীয় রেজোলিউশন ডেটাসেট তৈরি করতে CRU Ts4.0/JRA55 থেকে CRU Ts4.0/JRA55 থেকে উচ্চ-স্থানীয় রেজোলিউশন ক্লাইমাটোলজিতে প্রযোজ্য হয়।
তাপমাত্রা, বৃষ্টিপাত, এবং বাষ্পের চাপের জন্য বেশিরভাগ বৈশ্বিক ভূমি পৃষ্ঠের জন্য অস্থায়ী তথ্য CRU Ts4.0 থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে পাওয়া যায়। যাইহোক, JRA55 ডেটা এমন অঞ্চলের জন্য ব্যবহার করা হয় যেখানে CRU ডেটাতে শূন্য জলবায়ু স্টেশনের অবদান ছিল (সমস্ত অ্যান্টার্কটিকা, এবং আফ্রিকার কিছু অংশ, দক্ষিণ আমেরিকা এবং বিক্ষিপ্ত দ্বীপগুলি সহ)। তাপমাত্রা, বাষ্পের চাপ এবং বৃষ্টিপাতের প্রাথমিক জলবায়ু পরিবর্তনের জন্য, আইডাহোর বিশ্ববিদ্যালয় টেরাক্লাইমেট দ্বারা ব্যবহৃত CRU Ts4.0 ডেটাতে অবদান রাখে এমন স্টেশনের সংখ্যা (0 এবং 8-এর মধ্যে) অতিরিক্ত ডেটা সরবরাহ করে। JRA55 শুধুমাত্র সৌর বিকিরণ এবং বাতাসের গতির জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল।
টেরাক্লাইমেট অতিরিক্তভাবে একটি জলের ভারসাম্য মডেল ব্যবহার করে মাসিক পৃষ্ঠের জলের ভারসাম্য ডেটাসেট তৈরি করে যা রেফারেন্স বাষ্পীভবন, বৃষ্টিপাত, তাপমাত্রা এবং ইন্টারপোলেটেড উদ্ভিদ নিষ্কাশনযোগ্য মাটির জলের ক্ষমতাকে অন্তর্ভুক্ত করে। একটি পরিবর্তিত Thornthwaite-Mather জলবায়ু জল-ভারসাম্য মডেল এবং নিষ্কাশনযোগ্য মাটি জল সঞ্চয় ক্ষমতা ডেটা ওয়াং-এরল্যান্ডসন এট আল থেকে 0.5° গ্রিডে ব্যবহার করা হয়েছিল। (2016)।
ডেটা সীমাবদ্ধতা:
ডেটাতে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতাগুলি পিতামাতার ডেটাসেটগুলি থেকে উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত। টেরাক্লাইমেট প্রবণতাগুলির স্বাধীন মূল্যায়নের জন্য সরাসরি ব্যবহার করা উচিত নয়।
টেরাক্লাইমেট প্যারেন্ট ডেটাসেটের চেয়ে সূক্ষ্ম স্কেলে সাময়িক পরিবর্তনশীলতা ক্যাপচার করবে না এবং এইভাবে অরোগ্রাফিক বৃষ্টিপাত অনুপাত এবং বিপরীতে পরিবর্তনশীলতা ক্যাপচার করতে সক্ষম নয়।
জলের ভারসাম্যের মডেলটি খুবই সহজ এবং উদ্ভিদের প্রকারভেদে ভিন্নতা বা পরিবেশগত অবস্থার পরিবর্তনে তাদের শারীরবৃত্তীয় প্রতিক্রিয়ার জন্য দায়ী নয়।
ডেটা-স্পার্স অঞ্চলে সীমিত বৈধতা (যেমন, অ্যান্টার্কটিকা)।
ব্যান্ড
পিক্সেল সাইজ 4638.3 মিটার
ব্যান্ড
নাম
ইউনিট
মিন
সর্বোচ্চ
স্কেল
পিক্সেল সাইজ
বর্ণনা
aet
মিমি
0*
3140*
0.1
মিটার
প্রকৃত বাষ্পীভবন, একটি এক-মাত্রিক মাটির জলের ভারসাম্য মডেল ব্যবহার করে উদ্ভূত
def
মিমি
0*
4548*
0.1
মিটার
জলবায়ু জলের ঘাটতি, একটি এক-মাত্রিক মাটি জলের ভারসাম্য মডেল ব্যবহার করে প্রাপ্ত
টেরাক্লাইমেট হল মাসিক জলবায়ু এবং বৈশ্বিক স্থলজগতের জলবায়ুর ভারসাম্যের একটি ডেটাসেট। এটি ওয়ার্ল্ডক্লিম ডেটাসেট থেকে উচ্চ-স্থানিক রেজোলিউশনের জলবায়ু সংক্রান্ত স্বাভাবিকের সমন্বয়ে জলবায়ু সহায়তাকারী ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে, মোটা স্থানিক রেজোলিউশনের সাথে, কিন্তু CRU Ts4.0 এবং জাপানি 55-বছরের পুনর্বিশ্লেষণ (JRA55) থেকে সময়-পরিবর্তিত ডেটা। ধারণাগতভাবে, পদ্ধতিটি ইন্টারপোলেটেড প্রযোজ্য ...
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eTerraClimate provides monthly climate and climatic water balance data for global terrestrial surfaces from 1958 to 2023.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset integrates high-resolution climatological normals from WorldClim with time-varying data from CRU Ts4.0 and JRA55.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers various climate variables, including temperature, precipitation, vapor pressure, solar radiation, and wind speeds, alongside derived water balance components like evapotranspiration, runoff, and soil moisture.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTerraClimate data is available at a 4638.3 meter resolution and is provided by the University of California Merced.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile valuable for various climate-related analyses, users should be aware of limitations regarding trend analysis, fine-scale variability, and model simplicity, especially in data-sparse regions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# TerraClimate: Monthly Climate and Climatic Water Balance for Global Terrestrial Surfaces, University of Idaho\n\nDataset Availability\n: 1958-01-01T00:00:00Z--2024-12-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [University of California Merced](http://www.climatologylab.org/terraclimate.html)\n\nCadence\n: 1 Month\n\nTags\n:\n[climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [drought](/earth-engine/datasets/tags/drought) [evapotranspiration](/earth-engine/datasets/tags/evapotranspiration) [geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [global](/earth-engine/datasets/tags/global) [merced](/earth-engine/datasets/tags/merced) [monthly](/earth-engine/datasets/tags/monthly) [palmer](/earth-engine/datasets/tags/palmer) [pdsi](/earth-engine/datasets/tags/pdsi) [precipitation](/earth-engine/datasets/tags/precipitation) [runoff](/earth-engine/datasets/tags/runoff) [temperature](/earth-engine/datasets/tags/temperature) [vapor](/earth-engine/datasets/tags/vapor) [water-vapor](/earth-engine/datasets/tags/water-vapor) [wind](/earth-engine/datasets/tags/wind) \n\n#### Description\n\nTerraClimate is a dataset of monthly climate and climatic water balance for\nglobal terrestrial surfaces. It uses climatically aided interpolation,\ncombining high-spatial resolution climatological normals from the\n[WorldClim dataset](https://www.worldclim.org/), with coarser spatial\nresolution, but time-varying data from\n[CRU Ts4.0](https://data.ceda.ac.uk/badc/cru/data/cru_ts/) and the\n[Japanese 55-year Reanalysis (JRA55)](https://jra.kishou.go.jp/JRA-55/index_en.html).\nConceptually, the procedure applies interpolated time-varying anomalies\nfrom CRU Ts4.0/JRA55 to the high-spatial resolution climatology of\nWorldClim to create a high-spatial resolution dataset that covers a broader\ntemporal record.\n\nTemporal information is inherited from CRU Ts4.0 for most global land\nsurfaces for temperature, precipitation, and vapor pressure. However,\nJRA55 data is used for regions where CRU data had zero climate stations\ncontributing (including all of Antarctica, and parts of Africa,\nSouth America, and scattered islands). For primary climate variables of\ntemperature, vapor pressure, and precipitation, the University of Idaho\nprovides additional data on the number of stations (between 0 and 8) that\ncontributed to the CRU Ts4.0 data used by TerraClimate. JRA55 was used\nexclusively for solar radiation and wind speeds.\n\nTerraClimate additionally produces monthly surface water balance datasets\nusing a water balance model that incorporates reference evapotranspiration,\nprecipitation, temperature, and interpolated plant extractable soil water\ncapacity. A modified Thornthwaite-Mather climatic water-balance model and\nextractable soil water storage capacity data was used at a 0.5° grid from\nWang-Erlandsson et al. (2016).\n\nData Limitations:\n\n1. Long-term trends in data are inherited from parent datasets.\n TerraClimate should not be used directly for independent assessments of\n trends.\n\n2. TerraClimate will not capture temporal variability at finer scales than\n parent datasets and thus is not able to capture variability in\n orographic precipitation ratios and inversions.\n\n3. The water balance model is very simple and does not account for\n heterogeneity in vegetation types or their physiological response to\n changing environmental conditions.\n\n4. Limited validation in data-sparse regions (e.g., Antarctica).\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n4638.3 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Min | Max | Scale | Pixel Size | Description |\n|--------|--------|---------|---------|-------|------------|-------------------------------------------------------------------------------------|\n| `aet` | mm | 0\\* | 3140\\* | 0.1 | meters | Actual evapotranspiration, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `def` | mm | 0\\* | 4548\\* | 0.1 | meters | Climate water deficit, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `pdsi` | | -4317\\* | 3418\\* | 0.01 | meters | Palmer Drought Severity Index |\n| `pet` | mm | 0\\* | 4548\\* | 0.1 | meters | Reference evapotranspiration (ASCE Penman-Montieth) |\n| `pr` | mm | 0\\* | 7245\\* | | meters | Precipitation accumulation |\n| `ro` | mm | 0\\* | 12560\\* | | meters | Runoff, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `soil` | mm | 0\\* | 8882\\* | 0.1 | meters | Soil moisture, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `srad` | W/m\\^2 | 0\\* | 5477\\* | 0.1 | meters | Downward surface shortwave radiation |\n| `swe` | mm | 0\\* | 32767\\* | | meters | Snow water equivalent, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `tmmn` | °C | -770\\* | 387\\* | 0.1 | meters | Minimum temperature |\n| `tmmx` | °C | -670\\* | 576\\* | 0.1 | meters | Maximum temperature |\n| `vap` | kPa | 0\\* | 14749\\* | 0.001 | meters | Vapor pressure |\n| `vpd` | kPa | 0\\* | 1113\\* | 0.01 | meters | Vapor pressure deficit |\n| `vs` | m/s | 0\\* | 2923\\* | 0.01 | meters | Wind-speed at 10m |\n\n\\* estimated min or max value\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|--------|--------|------------------------------|\n| status | STRING | 'provisional' or 'permanent' |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThe data set is in the public domain as licensed under the Creative Commons\nPublic Domain (CC0) license.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Abatzoglou, J.T., S.Z. Dobrowski, S.A. Parks, K.C. Hegewisch, 2018,\n Terraclimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and\n climatic water balance from 1958-2015, Scientific Data 5:170191,\n [doi:10.1038/sdata.2017.191](https://doi.org/10.1038/sdata.2017.191)\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/TERRACLIMATE')\n .filter(ee.Filter.date('2017-07-01', '2017-08-01'));\nvar maximumTemperature = dataset.select('tmmx');\nvar maximumTemperatureVis = {\n min: -300.0,\n max: 300.0,\n palette: [\n '1a3678', '2955bc', '5699ff', '8dbae9', 'acd1ff', 'caebff', 'e5f9ff',\n 'fdffb4', 'ffe6a2', 'ffc969', 'ffa12d', 'ff7c1f', 'ca531a', 'ff0000',\n 'ab0000'\n ],\n};\nMap.setCenter(71.72, 52.48, 3);\nMap.addLayer(maximumTemperature, maximumTemperatureVis, 'Maximum Temperature');\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\ndataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE').filter(\n ee.Filter.date('2017-07-01', '2017-08-01')\n)\nmaximum_temperature = dataset.select('tmmx')\nmaximum_temperature_vis = {\n 'min': -300.0,\n 'max': 300.0,\n 'palette': [\n '1a3678',\n '2955bc',\n '5699ff',\n '8dbae9',\n 'acd1ff',\n 'caebff',\n 'e5f9ff',\n 'fdffb4',\n 'ffe6a2',\n 'ffc969',\n 'ffa12d',\n 'ff7c1f',\n 'ca531a',\n 'ff0000',\n 'ab0000',\n ],\n}\n\nm = geemap.Map()\nm.set_center(71.72, 52.48, 3)\nm.add_layer(\n maximum_temperature, maximum_temperature_vis, 'Maximum Temperature'\n)\nm\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/IDAHO_EPSCOR/IDAHO_EPSCOR_TERRACLIMATE) \n[TerraClimate: Monthly Climate and Climatic Water Balance for Global Terrestrial Surfaces, University of Idaho](/earth-engine/datasets/catalog/IDAHO_EPSCOR_TERRACLIMATE) \nTerraClimate is a dataset of monthly climate and climatic water balance for global terrestrial surfaces. It uses climatically aided interpolation, combining high-spatial resolution climatological normals from the WorldClim dataset, with coarser spatial resolution, but time-varying data from CRU Ts4.0 and the Japanese 55-year Reanalysis (JRA55). Conceptually, the procedure applies interpolated ... \nIDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE, climate,drought,evapotranspiration,geophysical,global,merced,monthly,palmer,pdsi,precipitation,runoff,temperature,vapor,water-vapor,wind \n1958-01-01T00:00:00Z/2024-12-01T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/http://www.climatologylab.org/terraclimate.html)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/IDAHO_EPSCOR_TERRACLIMATE)"]]
