GEOS-CF fcst htf v1: Goddard Earth Observing System Composition Forecast

NASA/GEOS-CF/v1/fcst/htf
Disponibilidad de los conjuntos de datos
2022-10-01T00:00:00Z–2025-03-27T12:00:00Z
Proveedor de conjuntos de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA/GEOS-CF/v1/fcst/htf")
Etiquetas
atmosphere composition forecast geos gmao nasa

Este conjunto de datos contiene el pronóstico meteorológico (fcst) de datos de frecuencia temporal alta (htf). Usa las propiedades "creation_time" y "forecast_time" para seleccionar los datos de interés. El sistema de pronóstico de composición del sistema de observación de la Tierra Goddard (GEOS-CF) es un sistema de predicción de constituyentes globales de alta resolución (0.25°) de la Oficina de Modelado y Asimilación Global(GMAO) de la NASA.

GEOS-CF ofrece una nueva herramienta para la investigación de la química atmosférica, con el objetivo de complementar la amplia gama de observaciones espaciales y en situ de la NASA. GEOS-CF amplía el sistema de modelado de aerosoles y clima de GEOS con la introducción del módulo de química GEOS-Chem para proporcionar previsiones y pronósticos de 5 días de los constituyentes atmosféricos, incluidos el ozono (O3), el monóxido de carbono (CO), el dióxido de nitrógeno (NO2), el dióxido de azufre (SO2) y el material particulado fino (PM2.5). El módulo de química integrado en GEOS-CF es idéntico al modelo GEOS-Chem sin conexión y se beneficia fácilmente de las innovaciones que proporciona la comunidad de GEOS-Chem.

La evaluación de GEOS-CF en comparación con observaciones satelitales, de sondas de ozono y de la superficie de los años 2018 y 2019 muestra concentraciones simuladas realistas de O3, NO2 y CO, con sesgos medios normalizados de entre -0.1 y 0.3, errores cuadráticos medios normalizados entre 0.1 y 0.4, y correlaciones entre 0.3 y 0.8. Las comparaciones con las observaciones de superficie destacan la representación exitosa de los contaminantes del aire en muchas regiones del mundo y durante todas las estaciones, pero también destacan las limitaciones actuales, como un sesgo alto global en el SO2 y una sobrepredicción del O3 en el verano sobre el sureste de Estados Unidos.

GEOS-CF v1.0 suele sobreestimar los aerosoles en un 20%-50% debido a problemas conocidos en GEOS-Chem v12.0.1 que se abordaron en versiones posteriores. Las previsiones de 5 días tienen puntuaciones de habilidad comparables a las del pronóstico de 1 día. Las habilidades del modelo se pueden mejorar significativamente aplicando una corrección de sesgo a la salida del modelo de superficie con un enfoque de aprendizaje automático.

Tamaño de píxeles
27,750 metros

Bandas

Nombre Unidades Descripción
CO Fracción molar

Relación de mezcla volumétrica de monóxido de carbono (CO, MW = 28.00 g mol-1) en aire seco

NO2 Fracción molar

Relación de mezcla volumétrica de dióxido de nitrógeno (NO2, MW = 46.00 g mol-1) en aire seco

O3 Fracción molar

Proporción de mezcla volumétrica de ozono (O3, MW = 48.00 g mol-1) en aire seco

PM25_RH35_GCC ug m-3

Material particulado con un diámetro inferior a 2.5 µm, HR 35

PM25_RH35_GOCART kg/m^3

PM2.5 reconstruido total RH 35

Q Fracción de masa

Humedad específica

RH

Humedad relativa después de la humectación

SLP Pa

Presión al nivel del mar

SO2 Fracción molar

Relación de mezcla volumétrica de dióxido de azufre (SO2, MW = 64.00 g mol-1) en aire seco

T K

Temperatura del aire

U m/s

Viento del este

V m/s

Viento del norte

Propiedades de la imagen

Nombre Tipo Descripción
creation_time DOUBLE

Hora de creación

forecast_time DOUBLE

Hora de la previsión

Condiciones de Uso

A menos que se indique lo contrario, todos los datos producidos por la NASA se pueden usar para cualquier fin sin permiso previo. Para obtener más información y excepciones, visita la página de la Política de Datos e Información de la NASA.

Citas:
  • Keller, C. A., Knowland, K. E., Duncan, B. N., Liu, J., Anderson, D. C., Das, S., ... & Pawson, S. (2021). Descripción del sistema de modelado de pronóstico de composición de GEOS de la NASA, GEOS-CF v1. 0. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13(4), e2020MS002413. doi:10.1029/2020MS002413

Explora con Earth Engine

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