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

NASA/GEOS-CF/v1/rpl/htf
Disponibilidad del conjunto de datos
2018-01-01T00:00:00Z–2025-08-31T12:00:00Z
Proveedor del conjunto de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("NASA/GEOS-CF/v1/rpl/htf")
Etiquetas
atmosphere composition forecast geos gmao nasa

Descripción

Este conjunto de datos contiene la repetición meteorológica (rpl) de datos de alta frecuencia temporal (htf). El sistema de previsión de composición del Sistema de observación de la Tierra Goddard (GEOS-CF) es un sistema global de predicción de componentes de alta resolución (0.25°) del Global Modeling and Assimilation Office(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 in situ y basadas en el espacio 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 retropronósticos y pronósticos de 5 días de los componentes 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 sin conexión de GEOS-Chem y se beneficia fácilmente de las innovaciones que proporciona la comunidad de GEOS-Chem.

La evaluación de GEOS-CF en comparación con las observaciones satelitales, de ozonosonda y de superficie para los años 2018 y 2019 muestra concentraciones simuladas realistas de O3, NO2 y CO, con sesgos medios normalizados de −0.1 a 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 la superficie destacan la representación exitosa de los contaminantes del aire en muchas regiones del mundo y durante todas las estaciones, pero también resaltan las limitaciones actuales, como un sesgo alto global en el SO2 y una predicción excesiva del O3 de verano en el sudeste de Estados Unidos.

En general, GEOS-CF v1.0 sobreestima los aerosoles entre un 20% y un 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 retrospectivo de 1 día. Las habilidades del modelo se pueden mejorar significativamente si se aplica una corrección del sesgo al resultado del modelo superficial con un enfoque de aprendizaje automático.

Bandas

Tamaño de los píxeles
27,750 metros

Bandas

Nombre Unidades Tamaño de los píxeles Descripción
CO Fracción molar metros

Relación de mezcla de volumen de monóxido de carbono (CO, PM = 28.00 g mol⁻¹) en aire seco

NO2 Fracción molar metros

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

O3 Fracción molar metros

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

PM25_RH35_GCC µg/m³ metros

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

PM25_RH35_GOCART kg/m³ metros

PM2.5 reconstruido total con HR del 35%

Q Fracción de masa metros

Humedad específica

RH metros

Humedad relativa después de humedecer

SLP Pa metros

Presión a nivel del mar

SO2 Fracción molar metros

Relación de mezcla de volumen de dióxido de azufre (SO2, PM = 64.00 g mol⁻¹) en aire seco

T K metros

Temperatura del aire

U m/s metros

Viento hacia el este

V m/s metros

Viento hacia el norte

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

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

Citas

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

DOI

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Editor de código (JavaScript)

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