Dieses Dataset enthält meteorologische Vorhersagen (fcst) von Daten mit hoher zeitlicher Frequenz (htf). Verwenden Sie die Eigenschaften „creation_time“ und „forecast_time“, um relevante Daten auszuwählen.
Das Goddard Earth Observing System Composition Forecast (GEOS-CF) ist ein hochauflösendes (0,25°) globales System zur Vorhersage von Bestandteilen des Global Modeling and Assimilation Office(GMAO) der NASA.
GEOS-CF bietet ein neues Tool für die Erforschung der Atmosphärenchemie, mit dem die zahlreichen raum- und ortsbezogenen Beobachtungen der NASA ergänzt werden sollen.
GEOS-CF erweitert das GEOS-Wetter- und Aerosolmodellierungssystem durch die Einführung des GEOS-Chem-Chemiemoduls, um Hindcasts und 5-Tages-Vorhersagen von atmosphärischen Bestandteilen wie Ozon (O3), Kohlenmonoxid (CO), Stickstoffdioxid (NO2), Schwefeldioxid (SO2) und Feinstaub (PM2.5) zu liefern. Das in GEOS-CF integrierte Chemie-Modul ist mit dem Offline-GEOS-Chem-Modell identisch und profitiert von den Innovationen der GEOS-Chem-Community.
Die Auswertung von GEOS-CF anhand von Satelliten-, Ozonsonden- und Bodenbeobachtungen für die Jahre 2018–2019 zeigt realistische simulierte Konzentrationen von O3, NO2 und CO mit normalisierten mittleren Bias von −0,1 bis 0,3, normalisierten mittleren quadratischen Fehlern zwischen 0,1 und 0,4 und Korrelationen zwischen 0,3 und 0,8. Vergleiche mit Bodenbeobachtungen zeigen, dass Luftschadstoffe in vielen Regionen der Welt und zu allen Jahreszeiten erfolgreich dargestellt werden. Sie weisen aber auch auf aktuelle Einschränkungen hin, z. B. eine globale Überschätzung von SO2 und eine Übervorhersage von O3 im Sommer im Südosten der USA.
GEOS-CF v1.0 überschätzt Aerosole im Allgemeinen um 20 % bis 50 %. Das liegt an bekannten Problemen in GEOS-Chem v12.0.1, die in späteren Versionen behoben wurden. Die 5‑Tages-Prognosen haben Skill-Werte, die mit dem 1‑Tages-Hindcast vergleichbar sind. Die Fähigkeiten des Modells können erheblich verbessert werden, indem die Ausgabe des Oberflächenmodells mithilfe eines Machine-Learning-Ansatzes einer Bias-Korrektur unterzogen wird.
Bänder
Pixelgröße 27.750 Meter
Bänder
Name
Einheiten
Pixelgröße
Beschreibung
CO
Stoffmengenanteil
Meter
Volumenmischungsverhältnis von Kohlenmonoxid (CO, MG = 28,00 g mol⁻¹) in trockener Luft
NO2
Stoffmengenanteil
Meter
Volumenmischungsverhältnis von Stickstoffdioxid (NO2, MG = 46,00 g mol-1) in trockener Luft
O3
Stoffmengenanteil
Meter
Volumenmischungsverhältnis von Ozon (O3, MG = 48,00 g mol-1) in trockener Luft
PM25_RH35_GCC
ug m-3
Meter
Feinstaub mit einem Durchmesser von weniger als 2,5 µm, RH 35
PM25_RH35_GOCART
kg/m³
Meter
Rekonstruierter PM2,5-Gesamtwert bei 35 % relativer Luftfeuchtigkeit
Q
Massenanteil
Meter
Spezifische Luftfeuchtigkeit
RH
Meter
Relative Luftfeuchtigkeit nach Feuchtigkeit
SLP
Pa
Meter
Druck auf Meereshöhe
SO2
Stoffmengenanteil
Meter
Volumenmischungsverhältnis von Schwefeldioxid (SO2, MG = 64,00 g mol-1) in trockener Luft
T
K
Meter
Lufttemperatur
U
m/s
Meter
Wind aus Osten
V
m/s
Meter
Nordwind
Bildattribute
Bildattribute
Name
Typ
Beschreibung
creation_time
DOUBLE
Erstellungszeit
forecast_time
DOUBLE
Prognosezeit
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Sofern nicht anders angegeben, dürfen alle von der NASA erstellten Daten ohne vorherige Genehmigung für jeden Zweck verwendet werden. Weitere Informationen und Ausnahmen finden Sie auf der Seite mit den NASA-Richtlinien zu Daten und Informationen.
Zitate
Zitate:
Keller, C. A., Knowland, K. E., Duncan, B. N., Liu, J., Anderson, D. C.
Das, S., … & Pawson, S. (2021). Beschreibung des NASA GEOS-Modellierungssystems für die Zusammensetzungsvorhersage GEOS-CF v1. 0. Journal of Advances in Modeling
Earth Systems, 13(4), e2020MS002413.
doi:10.1029/2020MS002413
Dieses Dataset enthält meteorologische Vorhersagen (fcst) von Daten mit hoher zeitlicher Frequenz (htf). Verwenden Sie die Eigenschaften „creation_time“ und „forecast_time“, um relevante Daten auszuwählen. Das GEOS-CF-System (Goddard Earth Observing System Composition Forecast) ist ein hochauflösendes (0,25°) globales System zur Vorhersage von Bestandteilen des Global Modeling and Assimilation Office(GMAO) der NASA. GEOS-CF bietet eine neue …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe NASA GEOS-CF v1 dataset provides high-resolution (0.25°) global meteorological forecasts, including atmospheric constituents like ozone, carbon monoxide, and particulate matter.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers a 5-day forecast and hindcast data, created by the Global Modeling and Assimilation Office (GMAO).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can select specific data using the 'creation_time' and 'forecast_time' properties.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is available from October 1, 2022, to December 11, 2024, and is accessible through Google Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThough generally accurate, the dataset may overestimate aerosols and has some limitations in predicting specific constituents like SO2 and summertime O3 in certain regions.\u003c/p\u003e\n"]]],["The NASA GEOS-CF dataset, provided by NASA/GMAO, offers high-resolution meteorological forecasts from October 1, 2022, to February 21, 2025. This includes data on atmospheric constituents like ozone, carbon monoxide, nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and particulate matter (PM2.5). The system uses the GEOS-Chem module to generate 5-day forecasts. Data can be selected using 'creation_time' and 'forecast_time' properties and accessed via Google Earth Engine with specified image properties, bands and code examples.\n"],null,["Dataset Availability\n: 2022-10-01T00:00:00Z--2025-08-30T12:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [NASA / GMAO](https://gmao.gsfc.nasa.gov/weather_prediction/GEOS-CF/)\n\nTags\n:\n[atmosphere](/earth-engine/datasets/tags/atmosphere) [composition](/earth-engine/datasets/tags/composition) [forecast](/earth-engine/datasets/tags/forecast) [geos](/earth-engine/datasets/tags/geos) [gmao](/earth-engine/datasets/tags/gmao) [nasa](/earth-engine/datasets/tags/nasa) \n\nDescription \nThis dataset contains meteorological forecast (fcst) of high-temporal\nfrequency data (htf). Use the 'creation_time' and 'forecast_time' properties\nto select data of interest.\nThe Goddard Earth Observing System Composition Forecast (GEOS-CF) system is\na high-resolution (0.25°) global constituent prediction system from\nNASA's [Global Modeling and Assimilation Office(GMAO)](https://gmao.gsfc.nasa.gov/).\n\nGEOS-CF offers a new tool for atmospheric chemistry research, with the goal\nto supplement NASA's broad range of space-based and in-situ observations.\nGEOS-CF expands on the GEOS weather and aerosol modeling system by\nintroducing the [GEOS-Chem](http://wiki.seas.harvard.edu/geos-chem/)\nchemistry module to provide hindcasts and 5-days forecasts of atmospheric\nconstituents including ozone (O3), carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide\n(NO2), sulfur dioxide (SO2), and fine particulate matter (PM2.5). The\nchemistry module integrated in GEOS-CF is identical to the offline GEOS-Chem\nmodel and readily benefits from the innovations provided by the GEOS-Chem\ncommunity.\n\nEvaluation of GEOS-CF against satellite, ozonesonde, and surface\nobservations for years 2018--2019 shows realistic simulated\nconcentrations of O3, NO2, and CO, with normalized mean biases of −0.1\nto 0.3, normalized root mean square errors between 0.1--0.4, and\ncorrelations between 0.3--0.8. Comparisons against surface observations\nhighlight the successful representation of air pollutants in many regions of\nthe world and during all seasons, yet also highlight current limitations,\nsuch as a global high bias in SO2 and an overprediction of summertime O3\nover the Southeast United States.\n\nGEOS-CF v1.0 generally overestimates aerosols by 20%--50% due to known\nissues in GEOS-Chem v12.0.1 that have been addressed in later versions. The\n5-days forecasts have skill scores comparable to the 1-day hindcast. Model\nskills can be improved significantly by applying a bias-correction to the\nsurface model output using a machine-learning approach.\n\nBands\n\n\n**Pixel Size**\n\n27750 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Pixel Size | Description |\n|--------------------|---------------|------------|------------------------------------------------------------------------|\n| `CO` | Mol fraction | meters | Carbon monoxide (CO, MW = 28.00 g mol-1) volume mixing ratio dry air |\n| `NO2` | Mol fraction | meters | Nitrogen dioxide (NO2, MW = 46.00 g mol-1) volume mixing ratio dry air |\n| `O3` | Mol fraction | meters | Ozone (O3, MW = 48.00 g mol-1) volume mixing ratio dry air |\n| `PM25_RH35_GCC` | ug m-3 | meters | Particulate matter with diameter below 2.5 um RH 35 |\n| `PM25_RH35_GOCART` | kg/m\\^3 | meters | Total reconstructed PM2.5 RH 35 |\n| `Q` | Mass fraction | meters | Specific humidity |\n| `RH` | | meters | Relative humidity after moist |\n| `SLP` | Pa | meters | Sea level pressure |\n| `SO2` | Mol fraction | meters | Sulfur dioxide (SO2, MW = 64.00 g mol-1) volume mixing ratio dry air |\n| `T` | K | meters | Air temperature |\n| `U` | m/s | meters | Eastward wind |\n| `V` | m/s | meters | Northward wind |\n\nImage Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|---------------|--------|------------------|\n| creation_time | DOUBLE | Time of creation |\n| forecast_time | DOUBLE | Forecast time |\n\nTerms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nUnless otherwise noted, all NASA-produced data may be used for any purpose\nwithout prior permission. For more information and exceptions visit the\n[NASA Data \\& Information Policy page](https://earthdata.nasa.gov/collaborate/open-data-services-and-software/data-information-policy).\n\nCitations \nCitations:\n\n- Keller, C. A., Knowland, K. E., Duncan, B. N., Liu, J., Anderson, D. C.,\n Das, S., ... \\& Pawson, S. (2021). Description of the NASA GEOS composition\n forecast modeling system GEOS-CF v1. 0. Journal of Advances in Modeling\n Earth Systems, 13(4), e2020MS002413.\n [doi:10.1029/2020MS002413](https://doi.org/10.1029/2020MS002413)\n\nDOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.1029/2020MS002413\u003e\n\nExplore with Earth Engine **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\nCode Editor (JavaScript) \n\n```javascript\nvar imageVisParamNO2 = {\n 'bands': ['NO2'],\n 'min': 6.96e-11,\n 'max': 4.42e-8,\n};\n\nvar imageVisParamT = {\n 'bands': ['T'],\n 'min': 220,\n 'max': 320,\n 'palette': ['d7191c', 'fdae61', 'ffffbf', 'abd9e9', '2c7bb6'],\n};\n\nvar geosCf = ee.ImageCollection('NASA/GEOS-CF/v1/fcst/htf');\n\nMap.setCenter(100, 20, 3);\n\nvar weeklyT =\n geosCf.select('T').filterDate('2022-11-01', '2022-11-08').median();\nMap.addLayer(weeklyT, imageVisParamT, 'Weekly T', false, 1);\n\nvar NO2 = ee.Image('NASA/GEOS-CF/v1/fcst/htf/20221215_12z-20221216_1200z');\nMap.addLayer(NO2, imageVisParamNO2, 'NO2', true, 1);\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/NASA/NASA_GEOS-CF_v1_fcst_htf) \n[GEOS-CF fcst htf v1: Goddard Earth Observing System Composition Forecast](/earth-engine/datasets/catalog/NASA_GEOS-CF_v1_fcst_htf) \nThis dataset contains meteorological forecast (fcst) of high-temporal frequency data (htf). Use the 'creation_time' and 'forecast_time' properties to select data of interest. The Goddard Earth Observing System Composition Forecast (GEOS-CF) system is a high-resolution (0.25°) global constituent prediction system from NASA's Global Modeling and Assimilation Office(GMAO). GEOS-CF offers a new ... \nNASA/GEOS-CF/v1/fcst/htf, atmosphere,composition,forecast,geos,gmao,nasa \n2022-10-01T00:00:00Z/2025-08-30T12:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.1029/2020MS002413](https://doi.org/https://gmao.gsfc.nasa.gov/weather_prediction/GEOS-CF/)\n- [https://doi.org/10.1029/2020MS002413](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NASA_GEOS-CF_v1_fcst_htf)"]]
