이 데이터 세트에는 시간적 빈도가 높은 데이터 (htf)의 기상학적 재생 (rpl)이 포함되어 있습니다.
Goddard Earth Observing System Composition Forecast (GEOS-CF) 시스템은 NASA의 Global Modeling and Assimilation Office (GMAO)에서 제공하는 고해상도(0.25°) 전역 구성요소 예측 시스템입니다.
GEOS-CF는 NASA의 광범위한 우주 기반 및 현장 관측을 보완하기 위해 대기 화학 연구를 위한 새로운 도구를 제공합니다.
GEOS-CF는 GEOS-Chem 화학 모듈을 도입하여 GEOS 날씨 및 에어로졸 모델링 시스템을 확장하여 오존 (O3), 일산화탄소 (CO), 이산화질소(NO2), 이산화황 (SO2), 미세먼지 (PM2.5)를 비롯한 대기 성분의 과거 예측 및 5일간의 예측을 제공합니다. GEOS-CF에 통합된 화학 모듈은 오프라인 GEOS-Chem 모델과 동일하며 GEOS-Chem 커뮤니티에서 제공하는 혁신을 즉시 활용할 수 있습니다.
2018~2019년의 위성, 오존존데, 지표 관측에 대한 GEOS-CF 평가에 따르면 O3, NO2, CO의 시뮬레이션된 농도가 현실적이며, 정규화된 평균 편향은 -0.1~0.3, 정규화된 평균 제곱근 오차는 0.1~0.4, 상관관계는 0.3~0.8입니다. 지표 관측과의 비교를 통해 전 세계 여러 지역과 모든 계절에 걸쳐 대기 오염 물질이 성공적으로 표현되었음을 알 수 있지만, SO2의 전 세계적인 높은 편향과 미국 남동부의 여름철 O3 과다 예측과 같은 현재의 한계도 알 수 있습니다.
GEOS-CF v1.0은 GEOS-Chem v12.0.1의 알려진 문제로 인해 일반적으로 에어로졸을 20~50% 과대평가하며, 이 문제는 이후 버전에서 해결되었습니다. 5일 예측의 기술 점수는 1일 예측과 비슷합니다. 머신러닝 접근 방식을 사용하여 표면 모델 출력에 편향 보정을 적용하면 모델 기술을 크게 개선할 수 있습니다.
대역
픽셀 크기 27750m
대역
이름
단위
픽셀 크기
설명
CO
몰 분율
미터
일산화탄소 (CO, MW = 28.00g mol-1) 건조 공기 부피 혼합비
NO2
몰 분율
미터
이산화질소 (NO2, MW = 46.00g mol-1) 부피 혼합 비율 건조 공기
O3
몰 분율
미터
오존 (O3, MW = 48.00g mol-1) 부피 혼합 비율 건조 공기
PM25_RH35_GCC
ug m-3
미터
직경이 2.5μm 미만인 미세먼지 RH 35
PM25_RH35_GOCART
kg/m^3
미터
Total reconstructed PM2.5 RH 35(총 재구성된 PM2.5 RH 35)
Q
질량 분율
미터
비습
RH
미터
습윤 후 상대 습도
SLP
Pa
미터
해면 기압
SO2
몰 분율
미터
이산화황 (SO2, MW = 64.00g mol-1) 부피 혼합 비율 건조 공기
T
K
미터
기온
U
m/s
미터
동쪽으로 부는 바람
V
m/s
미터
북풍
이용약관
이용약관
달리 명시되지 않는 한 NASA에서 제작한 모든 데이터는 사전 허가 없이 어떤 목적으로든 사용할 수 있습니다. 자세한 내용과 예외는 NASA 데이터 및 정보 정책 페이지를 참고하세요.
인용
인용:
Keller, C. A., Knowland, K. E., Duncan, B. N., Liu, J., Anderson, D. C.,
Das, S., ... & Pawson, S. (2021). NASA GEOS 구성 예측 모델링 시스템 GEOS-CF v1에 대한 설명입니다. 0. Journal of Advances in Modeling
Earth Systems, 13(4), e2020MS002413.
doi:10.1029/2020MS002413
이 데이터 세트에는 시간 빈도가 높은 데이터 (htf)의 기상학적 리플레이 (rpl)가 포함되어 있습니다. Goddard Earth Observing System Composition Forecast (GEOS-CF) 시스템은 NASA의 Global Modeling and Assimilation Office (GMAO)에서 제공하는 고해상도(0.25°) 전 세계 구성요소 예측 시스템입니다. GEOS-CF는 대기 화학 연구를 위한 새로운 도구를 제공하여 NASA의 …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe NASA GEOS-CF dataset provides high-resolution (0.25°) global atmospheric composition forecasts, including pollutants like O3, CO, NO2, SO2, and PM2.5.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt's a replay dataset covering the period from 2018-01-01 to 2024-12-11, with a temporal resolution of 3 hours and spatial resolution of 27750 meters.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeveloped by NASA's Global Modeling and Assimilation Office (GMAO), it's intended to supplement NASA's observational data for atmospheric chemistry research.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGEOS-CF forecasts have demonstrated skill comparable to hindcasts, and their accuracy can be further enhanced through bias-correction techniques.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is freely available for research, education, and non-profit use through Google Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"]]],["The dataset provides high-temporal frequency meteorological replay data from NASA's GEOS-CF, a global constituent prediction system. It offers hindcasts and 5-day forecasts of atmospheric constituents like ozone, carbon monoxide, nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and fine particulate matter. Data, ranging from 2018-01-01T00:00:00Z to 2025-02-21T12:00:00Z, is available through the Earth Engine platform, accessible via provided snippets and a code editor. The model's performance has been evaluated against observations, demonstrating realistic simulations of several constituents.\n"],null,["Dataset Availability\n: 2018-01-01T00:00:00Z--2025-08-31T12:00:00Z\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 replay (rpl) of high-temporal\nfrequency data (htf).\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\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/rpl/htf');\n\nMap.setCenter(100, 20, 3);\n\nvar weeklyT =\n geosCf.select('T').filterDate('2019-06-01', '2019-06-08').median();\nMap.addLayer(weeklyT, imageVisParamT, 'Weekly T', false, 1);\n\nvar NO2 = ee.Image('NASA/GEOS-CF/v1/rpl/htf/20190601_0000z');\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_rpl_htf) \n[GEOS-CF rpl htf v1: Goddard Earth Observing System Composition Forecast](/earth-engine/datasets/catalog/NASA_GEOS-CF_v1_rpl_htf) \nThis dataset contains meteorological replay (rpl) of high-temporal frequency data (htf). 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 tool for atmospheric chemistry research, with the goal to supplement NASA's ... \nNASA/GEOS-CF/v1/rpl/htf, atmosphere,composition,forecast,geos,gmao,nasa \n2018-01-01T00:00:00Z/2025-08-31T12:00:00Z \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_rpl_htf)"]]
