Le système mondial d'assimilation des données terrestres de la NASA, version 2 (GLDAS-2), comporte trois composants : GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 et GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 est entièrement forcé avec les données d'entrée de forçage météorologique de Princeton et fournit une série cohérente dans le temps de 1948 à 2014. GLDAS-2.1 est forcé avec une combinaison de données de modèle et d'observation de 2000 à aujourd'hui. Les suites de produits GLDAS-2.2 utilisent l'assimilation de données (AD), tandis que les produits GLDAS-2.0 et GLDAS-2.1 sont en "boucle ouverte" (c'est-à-dire sans assimilation de données). Le choix des données de forçage, ainsi que de la source, de la variable et du schéma d'observation DA, varie selon les produits GLDAS-2.2.GLDAS-2.2 est nouveau dans l'archive GES DISC et inclut actuellement un produit principal de CLSM-F2.5 avec assimilation de données pour l'expérience de récupération de la gravité et du climat (GRACE-DA) de février 2003 à aujourd'hui. Les données GLDAS-2.2 sont disponibles dans deux flux de production : "main" et "Early". Seul le flux "main" est ingéré.
Le produit GLDAS-2.2 GRACE-DA a été simulé avec Catchment-F2.5 dans la version 7 du Land Information System (LIS). Le produit de données contient 24 champs de surface terrestre du 1er février 2003 à aujourd'hui.
La simulation a commencé le 1er février 2003 en utilisant les conditions de la simulation du modèle GLDAS-2.0 Daily Catchment, forcée avec les champs d'analyse météorologique du système de prévision intégré opérationnel du Centre européen de prévision météorologique à moyen terme (CEPMMT). L'observation totale des anomalies de l'eau terrestre du satellite GRACE a été assimilée (Li et al., 2019). En raison de l'accord sur les données avec l'ECMWF, ce produit GLDAS-2.2 quotidien n'inclut pas les champs de forçage météorologique.
Note du fournisseur : les noms avec l'extension "_tavg" sont des variables moyennées sur les trois dernières heures, les noms avec l'extension "_acc" sont des variables cumulées sur les trois dernières heures, les noms avec l'extension "_inst" sont des variables instantanées et les noms avec "_f" sont des variables de forçage.
Bracelets
Taille des pixels 27830 mètres
Bandes de fréquences
Nom
Unités
Min
Max
Taille des pixels
Description
ACond_tavg
m/s
0,000379*
5,99291*
mètres
Conductance aérodynamique
AvgSurfT_tavg
K
179.818*
324.265*
mètres
Température moyenne de la surface de la peau
CanopInt_tavg
kg/m^2
0*
1.57295*
mètres
Eau de surface du couvert végétal
ECanop_tavg
kg/m^2/s
-0.021881*
5.3e-05*
mètres
Évaporation de l'eau de la canopée
ESoil_tavg
kg/m^2/s
-0.003637*
0,001172*
mètres
Évaporation directe à partir du sol nu
EvapSnow_tavg
kg/m^2/s
-0,021057*
0,000728*
mètres
Évaporation de la neige
Evap_tavg
kg/m^2/s
-0.02737*
0,00121*
mètres
Évapotranspiration
GWS_tavg
mm
77.0153*
3599.01*
mètres
Stockage des eaux souterraines
Lwnet_tavg
W/m^2
-221,308*
490.842*
mètres
Flux net de rayonnement de grandes longueurs d'onde
Qg_tavg
W/m^2
-344.072*
174.036*
mètres
Densité de flux thermique
Qh_tavg
W/m^2
-2851.75*
54076.7*
mètres
Flux net de chaleur sensible
Qle_tavg
W/m^2
-53856.6*
2983.65*
mètres
Flux net de chaleur latente
Qsb_tavg
kg/m^2/s
0*
0,000416*
mètres
Écoulement des eaux souterraines (débit de base)
Qsm_tavg
kg/m^2/s
0*
0,018311*
mètres
Fonte des neiges
Qs_tavg
kg/m^2/s
0*
0,020244*
mètres
Ruissellement des eaux de pluie
SnowDepth_tavg
m
0*
8,57951*
mètres
Épaisseur de la neige
SnowT_tavg
K
179.818*
324.265*
mètres
Température de la surface de la neige
SoilMoist_P_tavg
kg/m^2
109.394*
4049.02*
mètres
Profiler l'humidité du sol
SoilMoist_RZ_tavg
kg/m^2
32,3665*
478.397*
mètres
Humidité du sol dans la zone racinaire
SoilMoist_S_tavg
kg/m^2
0,001389*
9,56*
mètres
Humidité de la surface du sol
SWE_tavg
kg/m^2
0*
3 688,07*
mètres
Équivalent en eau de la profondeur de neige
Swnet_tavg
W/m^2
0*
421.784*
mètres
Flux net de rayonnement à ondes courtes
TVeg_tavg
kg/m^2/s
-0.000371*
0,001654*
mètres
Transpiration
TWS_tavg
mm
109.394*
5084.16*
mètres
Stockage d'eau terrestre
* valeur minimale ou maximale estimée
Propriétés des images
Propriétés de l'image
Nom
Type
Description
end_hour
DOUBLE
Heure de fin
start_hour
DOUBLE
Heure de départ
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
La distribution des données du Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) est financée par la Science Mission Directorate (SMD) de la NASA. Conformément à la politique de la NASA sur les données et informations scientifiques sur la Terre, les données de l'archive GES DISC sont disponibles sans frais pour la communauté des utilisateurs.
Pour en savoir plus, consultez la page Règles concernant les données du GES DISC.
Citations
Citations :
Li, B., M. Rodell, S. Kumar, H. Beaudoing, A. Getirana, B. F. Zaitchik et al. (2019) Global GRACE data assimilation for groundwater and drought monitoring: Advances and challenges. Water Resources Research, 55,
7564-7586.
Le système GLDAS-2 (Global Land Data Assimilation System Version 2) de la NASA comporte trois composants : GLDAS-2.0, GLDAS-2.1 et GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 est entièrement forcé avec les données d'entrée de forçage météorologique de Princeton et fournit une série cohérente dans le temps de 1948 à 2014. GLDAS-2.1 est forcé avec une combinaison de données de modèle et d'observation à partir de 2000…
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe NASA Global Land Data Assimilation System (GLDAS-2.2) dataset provides 3-hourly land surface fields, including soil moisture, temperature, and evapotranspiration, from February 2003 to present.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGLDAS-2.2 uses data assimilation, incorporating observations from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite, to estimate terrestrial water storage and related variables.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is available at a spatial resolution of 27830 meters and includes variables averaged, accumulated, and instantaneous over 3-hour intervals.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGLDAS-2.2 is freely available through NASA's GES DISC and can be accessed and analyzed using Google Earth Engine.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis product is a component of the broader GLDAS-2 system, which also includes open-loop simulations (GLDAS-2.0 and GLDAS-2.1) covering earlier time periods.\u003c/p\u003e\n"]]],["The NASA GLDAS-2.2 dataset, provided by NASA GES DISC, offers daily land surface data from 2003-01-01 to 2024-11-30, simulated using the Catchment-F2.5 model with data assimilation. Key data includes 24 land surface fields, such as soil moisture, temperature, evaporation, and radiation, available with a 27830-meter pixel size. Data can be accessed via the Earth Engine using the provided code snippet. Data is free for research, education, and non-profit use.\n"],null,["# GLDAS-2.2: Global Land Data Assimilation System\n\nDataset Availability\n: 2003-01-01T03:00:00Z--2025-05-31T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [NASA GES DISC at NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center](https://doi.org/10.5067/TXBMLX370XX8)\n\nCadence\n: 1 Day\n\nTags\n:\n[3-hourly](/earth-engine/datasets/tags/3-hourly) [climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [cryosphere](/earth-engine/datasets/tags/cryosphere) [evaporation](/earth-engine/datasets/tags/evaporation) [forcing](/earth-engine/datasets/tags/forcing) [geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [gldas](/earth-engine/datasets/tags/gldas) [humidity](/earth-engine/datasets/tags/humidity) [ldas](/earth-engine/datasets/tags/ldas) [nasa](/earth-engine/datasets/tags/nasa) [precipitation](/earth-engine/datasets/tags/precipitation) [pressure](/earth-engine/datasets/tags/pressure) [radiation](/earth-engine/datasets/tags/radiation) [soil](/earth-engine/datasets/tags/soil) [soil-moisture](/earth-engine/datasets/tags/soil-moisture) [surface](/earth-engine/datasets/tags/surface) [temperature](/earth-engine/datasets/tags/temperature) [water-vapor](/earth-engine/datasets/tags/water-vapor) [wind](/earth-engine/datasets/tags/wind) \n\n#### Description\n\nNASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) has three\ncomponents: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, and GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 is forced entirely\nwith the Princeton meteorological forcing input data and provides a temporally\nconsistent series from 1948 through 2014. GLDAS-2.1 is forced with a combination\nof model and observation data from 2000 to present. GLDAS-2.2 product suites use\ndata assimilation (DA), whereas the GLDAS-2.0 and GLDAS-2.1 products are\n\"open-loop\" (i.e., no data assimilation). The choice of forcing data, as well as\nDA observation source, variable, and scheme, vary for different GLDAS-2.2\nproducts.GLDAS-2.2 is new to the GES DISC archive and currently includes a main\nproduct from CLSM-F2.5 with Data Assimilation for the Gravity Recovery and\nClimate Experiment (GRACE-DA) from February 2003 to present. The GLDAS-2.2\ndata are available in two production streams: main and Early, only main one\nis ingested.\n\nThe GLDAS-2.2 GRACE-DA product was simulated with Catchment-F2.5 in Land\nInformation System (LIS) Version 7. The data product contains 24 land\nsurface fields from February 1, 2003 to present.\n\nThe simulation started on February 1, 2003 using the conditions from the\nGLDAS-2.0 Daily Catchment model simulation, forced with the meteorological\nanalysis fields from the operational European Centre for Medium-Range\nWeather Forecasts (ECMWF) Integrated Forecasting System. The total\nterrestrial water anomaly observation from GRACE satellite was assimilated\n(Li et al, 2019). Due to the data agreement with ECMWF, this GLDAS-2.2 daily\nproduct does not include the meteorological forcing fields.\n\nDocumentation:\n\n- [Readme](https://hydro1.gesdisc.eosdis.nasa.gov/data/GLDAS/GLDAS_CLSM025_DA1_D.2.2/doc/README_GLDAS2.pdf)\n\n- [How-to](https://disc.gsfc.nasa.gov/information/howto?tags=hydrology)\n\n- [GES DISC Hydrology Documentation](https://disc.gsfc.nasa.gov/information/documents?title=Hydrology%20Documentation)\n\nProvider's Note: the names with extension _tavg are variables\naveraged over the past 3-hours, the names with extension '_acc' are\nvariables accumulated over the past 3-hours, the names with extension\n'_inst' are instantaneous variables, and the names with '_f' are\nforcing variables.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n27830 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|---------------------|-----------|-------------|------------|------------|-----------------------------------|\n| `ACond_tavg` | m/s | 0.000379\\* | 5.99291\\* | meters | Aerodynamic conductance |\n| `AvgSurfT_tavg` | K | 179.818\\* | 324.265\\* | meters | Average surface skin temperature |\n| `CanopInt_tavg` | kg/m\\^2 | 0\\* | 1.57295\\* | meters | Plant canopy surface water |\n| `ECanop_tavg` | kg/m\\^2/s | -0.021881\\* | 5.3e-05\\* | meters | Canopy water evaporation |\n| `ESoil_tavg` | kg/m\\^2/s | -0.003637\\* | 0.001172\\* | meters | Direct evaporation from bare soil |\n| `EvapSnow_tavg` | kg/m\\^2/s | -0.021057\\* | 0.000728\\* | meters | Snow Evaporation |\n| `Evap_tavg` | kg/m\\^2/s | -0.02737\\* | 0.00121\\* | meters | Evapotranspiration |\n| `GWS_tavg` | mm | 77.0153\\* | 3599.01\\* | meters | Ground water storage |\n| `Lwnet_tavg` | W/m\\^2 | -221.308\\* | 490.842\\* | meters | Net long-wave radiation flux |\n| `Qg_tavg` | W/m\\^2 | -344.072\\* | 174.036\\* | meters | Heat flux |\n| `Qh_tavg` | W/m\\^2 | -2851.75\\* | 54076.7\\* | meters | Sensible heat net flux |\n| `Qle_tavg` | W/m\\^2 | -53856.6\\* | 2983.65\\* | meters | Latent heat net flux |\n| `Qsb_tavg` | kg/m\\^2/s | 0\\* | 0.000416\\* | meters | Baseflow-groundwater runoff |\n| `Qsm_tavg` | kg/m\\^2/s | 0\\* | 0.018311\\* | meters | Snow melt |\n| `Qs_tavg` | kg/m\\^2/s | 0\\* | 0.020244\\* | meters | Storm surface runoff |\n| `SnowDepth_tavg` | m | 0\\* | 8.57951\\* | meters | Snow depth |\n| `SnowT_tavg` | K | 179.818\\* | 324.265\\* | meters | Snow Surface temperature |\n| `SoilMoist_P_tavg` | kg/m\\^2 | 109.394\\* | 4049.02\\* | meters | Profile Soil moisture |\n| `SoilMoist_RZ_tavg` | kg/m\\^2 | 32.3665\\* | 478.397\\* | meters | Root Zone Soil moisture |\n| `SoilMoist_S_tavg` | kg/m\\^2 | 0.001389\\* | 9.56\\* | meters | Surface Soil moisture |\n| `SWE_tavg` | kg/m\\^2 | 0\\* | 3688.07\\* | meters | Snow depth water equivalent |\n| `Swnet_tavg` | W/m\\^2 | 0\\* | 421.784\\* | meters | Net short wave radiation flux |\n| `TVeg_tavg` | kg/m\\^2/s | -0.000371\\* | 0.001654\\* | meters | Transpiration |\n| `TWS_tavg` | mm | 109.394\\* | 5084.16\\* | meters | Terrestrial water storage |\n\n\\* estimated min or max value\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|------------|--------|-------------|\n| end_hour | DOUBLE | End hour |\n| start_hour | DOUBLE | Start hour |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nDistribution of data from the Goddard Earth Sciences\nData and Information Services Center (GES DISC) is funded by NASA's\nScience Mission Directorate (SMD). Consistent with NASA [Earth\nScience Data and Information Policy](https://www.earthdata.nasa.gov/engage/open-data-services-and-software/data-and-information-policy/),\ndata from the GES DISC archive are available free to the user community.\nFor more information visit the GES DISC [Data Policy](https://disc.sci.gsfc.nasa.gov/citing)\npage.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Li, B., M. Rodell, S. Kumar, H. Beaudoing, A. Getirana, B. F. Zaitchik, et\n al. (2019) Global GRACE data assimilation for groundwater and drought\n monitoring: Advances and challenges. Water Resources Research, 55,\n 7564-7586.\n- [Additional references](https://ldas.gsfc.nasa.gov/gldas/GLDASpublications.php)\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **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\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('NASA/GLDAS/V022/CLSM/G025/DA1D')\n .filter(ee.Filter.date('2010-06-01', '2010-06-02'));\nvar averageSurfaceSkinTemperatureK = dataset.select('AvgSurfT_tavg');\nvar averageSurfaceSkinTemperatureKVis = {\n min: 258,\n max: 316,\n palette: ['1303ff', '42fff6', 'f3ff40', 'ff5d0f'],\n};\nMap.setCenter(71.72, 52.48, 3.0);\nMap.addLayer(\n averageSurfaceSkinTemperatureK, averageSurfaceSkinTemperatureKVis,\n 'Average Surface Skin Temperature [K]');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/NASA/NASA_GLDAS_V022_CLSM_G025_DA1D) \n[GLDAS-2.2: Global Land Data Assimilation System](/earth-engine/datasets/catalog/NASA_GLDAS_V022_CLSM_G025_DA1D) \nNASA Global Land Data Assimilation System Version 2 (GLDAS-2) has three components: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, and GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 is forced entirely with the Princeton meteorological forcing input data and provides a temporally consistent series from 1948 through 2014. GLDAS-2.1 is forced with a combination of model and observation data from 2000 ... \nNASA/GLDAS/V022/CLSM/G025/DA1D, 3-hourly,climate,cryosphere,evaporation,forcing,geophysical,gldas,humidity,ldas,nasa,precipitation,pressure,radiation,soil,soil-moisture,surface,temperature,water-vapor,wind \n2003-01-01T03:00:00Z/2025-05-31T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://doi.org/10.5067/TXBMLX370XX8)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NASA_GLDAS_V022_CLSM_G025_DA1D)"]]
