TerraClimate: Monthly Climate and Climatic Water Balance for Global Terrestrial Surfaces, University of Idaho

IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE
データセットの可用性
1958-01-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
データセット プロバイダ
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE")
ケイデンス
1 か月
タグ
climate drought evapotranspiration geophysical global merced monthly palmer pdsi precipitation runoff temperature vapor water-vapor wind

説明

TerraClimate は、世界の陸地表面の月ごとの気候と気候水収支のデータセットです。気候補助内挿法を使用し、WorldClim データセットの高空間解像度の気候平年値と、CRU Ts4.0 および Japanese 55-year Reanalysis(JRA55)の粗い空間解像度で時間変化するデータを組み合わせています。この手順では、概念的には、CRU Ts4.0/JRA55 から内挿された時間変化する異常値を WorldClim の高空間解像度の気候学に適用して、より広範な時間記録をカバーする高空間解像度のデータセットを作成します。

温度、降水量、水蒸気圧については、ほとんどの地球上の陸地表面で CRU Ts4.0 から時間情報が継承されます。ただし、CRU データに気象観測所のデータがまったく含まれていない地域(南極大陸全域、アフリカの一部、南米の一部、散在する島々など)では、JRA55 データが使用されます。気温、水蒸気圧、降水量の主要な気候変数について、アイダホ大学は、TerraClimate で使用される CRU Ts4.0 データに寄与したステーションの数(0 ~ 8)に関する追加データを提供しています。JRA55 は、日射量と風速にのみ使用されました。

TerraClimate は、基準蒸発散量、降水量、気温、補間された植物抽出可能な土壌水分容量を組み込んだ水収支モデルを使用して、月ごとの地表水収支データセットも生成します。Wang-Erlandsson ら(2016 年)の 0.5° グリッドで、修正された Thornthwaite-Mather 気候水収支モデルと抽出可能な土壌水分貯留容量データが使用されました。

データの上限:

  1. データの長期的な傾向は、親データセットから継承されます。TerraClimate は、傾向の独立した評価に直接使用しないでください。

  2. TerraClimate は、親データセットよりも細かいスケールで時間的変動を捉えることができないため、地形性降水比率と逆転の変動を捉えることができません。

  3. 水収支モデルは非常にシンプルで、植生タイプの不均一性や、変化する環境条件に対する生理学的反応を考慮していません。

  4. データが少ない地域での限定的な検証(例: 南極大陸)。

バンド

ピクセルサイズ
4638.3 メートル

帯域

名前 単位 最小 最大 スケール ピクセルサイズ 説明
aet mm 0* 3140* 0.1 メートル

一次元の土壌水分バランス モデルを使用して導出された実際の蒸発散量

def mm 0* 4548* 0.1 メートル

気候水不足(一次元土壌水収支モデルを使用して算出)

pdsi -4317* 3418* 0.01 メートル

パーマー干ばつ深刻度指数

pet mm 0* 4548* 0.1 メートル

基準蒸発散量(ASCE Penman-Montieth)

pr mm 0* 7245* メートル

降水量の累積

ro mm 0* 12560* メートル

流出量(一次元土壌水収支モデルを使用して算出)

soil mm 0* 8882* 0.1 メートル

一次元の土壌水分バランス モデルを使用して導出された土壌水分

srad W/m^2 0* 5477* 0.1 メートル

下向きの地表面短波放射

swe mm 0* 32767* メートル

一次元の土壌水収支モデルを使用して導出された積雪水当量

tmmn °C -770* 387* 0.1 メートル

最低気温

tmmx °C -670* 576* 0.1 メートル

最高温度

vap kPa 0* 14749* 0.001 メートル

蒸気圧

vpd kPa 0* 1113* 0.01 メートル

飽差

vs m/s 0* 2923* 0.01 メートル

10 m の風速

* 推定最小値または最大値

画像プロパティ検出

画像プロパティ

名前 説明
ステータス STRING

「provisional」または「permanent」

利用規約

利用規約

このデータセットは、クリエイティブ・コモンズ パブリック ドメイン(CC0)ライセンスに基づいてライセンスされているため、パブリック ドメインに属します。

引用

引用:
  • Abatzoglou, J.T.、S.Z. Dobrowski、S.A. Parks、K.C. Hegewisch、2018 年、Terraclimate、1958 年から 2015 年までの月別の気候と気候水収支の高解像度グローバル データセット、Scientific Data 5:170191、doi:10.1038/sdata.2017.191

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コードエディタ(JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE')
                  .filter(ee.Filter.date('2017-07-01', '2017-08-01'));
var maximumTemperature = dataset.select('tmmx');
var maximumTemperatureVis = {
  min: -300.0,
  max: 300.0,
  palette: [
    '1a3678', '2955bc', '5699ff', '8dbae9', 'acd1ff', 'caebff', 'e5f9ff',
    'fdffb4', 'ffe6a2', 'ffc969', 'ffa12d', 'ff7c1f', 'ca531a', 'ff0000',
    'ab0000'
  ],
};
Map.setCenter(71.72, 52.48, 3);
Map.addLayer(maximumTemperature, maximumTemperatureVis, 'Maximum Temperature');

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab(Python)

dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE').filter(
    ee.Filter.date('2017-07-01', '2017-08-01')
)
maximum_temperature = dataset.select('tmmx')
maximum_temperature_vis = {
    'min': -300.0,
    'max': 300.0,
    'palette': [
        '1a3678',
        '2955bc',
        '5699ff',
        '8dbae9',
        'acd1ff',
        'caebff',
        'e5f9ff',
        'fdffb4',
        'ffe6a2',
        'ffc969',
        'ffa12d',
        'ff7c1f',
        'ca531a',
        'ff0000',
        'ab0000',
    ],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(71.72, 52.48, 3)
m.add_layer(
    maximum_temperature, maximum_temperature_vis, 'Maximum Temperature'
)
m
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