- Disponibilidade de conjuntos de dados
- 2015-07-01T00:00:00Z–2025-09-01T12:00:00Z
- Provedor de conjunto de dados
- NOAA/NCEP/EMC
- Cadência
- 6 horas
- Tags
Descrição
O Sistema de Previsão Global (GFS, na sigla em inglês) é um modelo de previsão do tempo produzido pelos Centros Nacionais de Previsão Ambiental (NCEP, na sigla em inglês). O conjunto de dados do GFS consiste em saídas de modelo selecionadas (descritas abaixo) como variáveis de previsão em grade. As previsões de 384 horas, com intervalos de 1 hora (até 120 horas) e 3 horas (após 120 horas), são feitas com resolução temporal de 6 horas (ou seja, atualizadas quatro vezes por dia). Use as propriedades "creation_time" e "forecast_time" para selecionar os dados de interesse.
O GFS é um modelo acoplado composto por um modelo atmosférico, um modelo oceânico, um modelo de terra/solo e um modelo de gelo marinho que trabalham juntos para fornecer uma imagem precisa das condições climáticas. Esse modelo pode mudar. Consulte o histórico de modificações recentes no sistema global de previsão/análise e a documentação para mais informações. Pode haver flutuações significativas de hora para hora e de dia para dia que exigem a aplicação de técnicas de redução de ruído às bandas antes da análise.
As horas e os intervalos de previsão disponíveis mudaram com o tempo:
- De 01/04/2015 a 09/07/2017: previsões de 36 horas, excluindo a hora 0, em intervalos de 3 horas.
- De 09/07/2017 a 11/06/2021: previsões de 384 horas, em intervalos de 1 hora das horas 0 a 120, em intervalos de 3 horas das horas 120 a 240 e em intervalos de 12 horas das horas 240 a 384.
- A partir de 12/06/2021: previsões de 384 horas, em intervalos de 1 hora das horas 0 a 120 e intervalos de 3 horas das horas 120 a 384.
Algumas faixas só estarão disponíveis a partir de 15/01/2025, conforme indicado nas descrições.
Bandas
Tamanho do pixel
27830 metros
Bandas
| Nome | Unidades | Mín. | Máx. | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|---|---|
temperature_2m_above_ground |
°C | -69,18* | 52,25* | metros | Temperatura a 2 m acima do solo |
specific_humidity_2m_above_ground |
Fração mássica | 0* | 0,03* | metros | Umidade específica a 2 m acima do solo |
dew_point_temperature_2m_above_ground |
°C | -81,05* | 29,05* | metros | Temperatura do ponto de condensação a 2 m do chão (disponível a partir de 15/01/2025) |
relative_humidity_2m_above_ground |
% | 1* | 100,05* | metros | Umidade relativa a 2 m acima do solo |
maximum_temperature_2m_above_ground |
°C | -60,73* | 59,28* | metros | Temperatura máxima a 2 m acima do solo (disponível a partir de 15/01/2025, mas apenas para recursos com forecast_hours > 0) |
minimum_temperature_2m_above_ground |
°C | -63,78* | 59,39* | metros | Temperatura mínima a 2 m acima do solo (disponível a partir de 15/01/2025, mas apenas para recursos com forecast_hours > 0) |
u_component_of_wind_10m_above_ground |
m/s | -60,73* | 59,28* | metros | Componente U do vento a 10 m acima do solo |
v_component_of_wind_10m_above_ground |
m/s | -63,78* | 59,39* | metros | Componente V do vento a 10 m do chão |
total_precipitation_surface |
kg/m^2 | 0* | 626,75* | metros | Precipitação acumulada na superfície nas últimas 1 a 6 horas, dependendo do valor da propriedade "forecast_hours" de acordo com a fórmula ((F - 1) % 6) + 1 (e somente para recursos com forecast_hours > 0). Como consequência, para calcular a precipitação total por hora X, evite a contagem dupla somando apenas os valores de forecast_hours que são múltiplos de 6 mais qualquer resto para chegar a X. Isso também significa que, para determinar a precipitação apenas para a hora X, é preciso subtrair o valor da hora anterior, a menos que X seja a primeira hora em uma janela de 6 horas. |
precipitable_water_entire_atmosphere |
kg/m^2 | 0* | 100* | metros | Água precipitável para toda a atmosfera |
u_component_of_wind_planetary_boundary_layer |
m/s | -66,8* | 62.18* | metros | Componente U da camada limite planetária de vento (disponível a partir de 15/01/2025) |
v_component_of_wind_planetary_boundary_layer |
m/s | -63,08* | 57,6* | metros | Componente V da camada limite planetária de vento (disponível a partir de 15/01/2025) |
gust |
m/s | 0* | 57,41* | metros | Velocidade do vento (rajada) (disponível a partir de 15/01/2025) |
precipitation_rate |
kg/m^2/s | 0* | 0,032* | metros | Taxa de precipitação (disponível a partir de 15/01/2025) |
haines_index |
2* | 6* | metros | Índice de Haines (disponível a partir de 15/01/2025) |
|
ventilation_rate |
m^2/s | 0* | 234.000* | metros | Taxa de ventilação (disponível a partir de 15/01/2025) |
total_cloud_cover_entire_atmosphere |
% | 0* | 100* | metros | Cobertura total de nuvens para toda a atmosfera (antes apenas para recursos com forecast_hours > 0, mas disponível para aqueles com forecast_hours == 0 a partir de 15/01/2025) |
downward_shortwave_radiation_flux |
W/m^2 | 0* | 1230* | metros | Fluxo de radiação de ondas curtas descendente (somente para recursos com forecast_hours > 0) |
downward_longwave_radiation_flux |
W/m^2 | 0* | 100* | metros | Fluxo de radiação de ondas longas descendente (disponível a partir de 15/01/2025, mas apenas para recursos com forecast_hours > 0) |
upward_shortwave_radiation_flux |
W/m^2 | 0* | 1230* | metros | Fluxo de radiação de ondas curtas ascendente (disponível a partir de 15/01/2025, mas apenas para recursos com forecast_hours > 0) |
upward_longwave_radiation_flux |
W/m^2 | 0* | 100* | metros | Fluxo de radiação de ondas longas ascendente (disponível a partir de 15/01/2025, mas apenas para recursos com forecast_hours > 0) |
planetary_boundary_layer_height |
m | 7,77* | 6312,67* | metros | Altura da camada limite planetária (disponível a partir de 15/01/2025) |
Propriedades da imagem
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| creation_time | DOUBLE | Horário da criação |
| forecast_hours | DOUBLE | Horas de previsão |
| forecast_time | DOUBLE | Horário da previsão |
Termos de Uso
Termos de Uso
Os dados, as informações e os produtos da NOAA, independentemente do método de entrega, não estão sujeitos a direitos autorais e não têm restrições quanto ao uso posterior pelo público. Depois de obtidos, eles podem ser usados para qualquer finalidade legal. Os dados acima estão em domínio público e são fornecidos sem restrição de uso e distribuição.
Citações
Alpert, J., 2006 Sub-Grid Scale Mountain Blocking at NCEP, 20th Conf. WAF/16 Conf. NWP P2.4.
Alpert, J. C., S-Y. Hong e Y-J. Kim: 1996, Sensitivity of cyclogenesis to lower troposphere enhancement of gravity wave drag using the EMC MRF", Proc. 11 Conf. On NWP, Norfolk, 322-323.
Alpert,J,, M. Kanamitsu, P. M. Caplan, J. G. Sela, G. H. White e E. Kalnay, 1988: Mountain induced gravity wave drag parameterization in the NMC medium-range forecast model. Preprints, Eighth Conf. on Numerical Weather Prediction, Baltimore, MD, Amer. Meteor. Soc., 726-733.
Buehner, M., J. Morneau e C. Charette, 2013: Four-dimensional ensemble-variational data assimilation for global deterministic weather prediction. Nonlinear Processes Geophys., 20, 669-682.
Chun, H.-Y., and J.-J. Baik, 1998: Momentum Flux by Thermally Induced Internal Gravity Waves and Its Approximation for Large-Scale Models. J. Atmos. Sci., 55, 3299-3310.
Chun, H.-Y., Song, I.-S., Baik, J.-J. e Y.-J. Kim. 2004: Impact of a Convectively Forced Gravity Wave Drag Parameterization in NCAR CCM3. J. Climate, 17, 3530-3547.
Chun, H.-Y., Song, M.-D., Kim, J.-W., and J.-J. Baik, 2001: Effects of Gravity Wave Drag Induced by Cumulus Convection on the Atmospheric General Circulation. J. Atmos. Sci., 58, 302-319.
Clough, S.A., M.W. Shephard, E.J. Mlawer, J.S. Delamere, M.J. Iacono, K.Cady-Pereira, S. Boukabara e P.D. Brown, 2005: Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 91, 233-244. doi:10.1016/j.jqsrt.2004.05.058
Ebert, E.E., and J.A. Curry, 1992: A parameterization of ice cloud optical properties for climate models. J. Geophys. Res., 97, 3831-3836.
Fu, Q., 1996: An Accurate Parameterization of the Solar Radiative Properties of Cirrus Clouds for Climate Models. J. Climate, 9, 2058-2082.
Han, J., and H.-L. Pan, 2006: Sensitivity of hurricane intensity forecast to convective momentum transport parameterization. Mon. Wea. Rev., 134, 664-674.
Han, J., and H.-L. Pan, 2011: Revision of convection and vertical diffusion schemes in the NCEP global forecast system. Weather and Forecasting, 26, 520-533.
Han, J., M. Witek, J. Teixeira, R. Sun, H.-L. Pan, J. K. Fletcher, and C. S. Bretherton, 2016: Implementation in the NCEP GFS of a hybrid eddy-diffusivity mass-flux (EDMF) boundary layer parameterization with dissipative heating and modified stable boundary layer mixing. Weather and Forecasting, 31, 341-352.
Hou, Y., S. Moorthi e K. Campana, 2002: Parameterization of Solar Radiation Transfer in the NCEP Models, NCEP Office Note #441, pp46. Disponível aqui
Hu, Y.X., and K. Stamnes, 1993: An accurate parameterization of the radiative properties of water clouds suitable for use in climate models. J. Climate, 6, 728-74.
Iacono, M.J., E.J. Mlawer, S.A. Clough e J.-J. Morcrette, 2000: Impact of an improved longwave radiation model, RRTM, on the energy budget and thermodynamic properties of the NCAR community climate model, CCM3, J. Geophys. Res., 105(D11), 14.873-14.890.2.
Johansson, Ake, 2008: Convectively Forced Gravity Wave Drag in the NCEP Global Weather and Climate Forecast Systems, SAIC/Environmental Modelling Center internal report.
Juang, H-M, et al. 2014:Regional Spectral Model workshop in memory of John Roads and Masao Kanamitsu, BAMS, A. Atendido. Soc, ES61-ES65.
Kim, Y.-J., and A. Arakawa (1995), Improvement of orographic gravity wave parameterization using a mesoscale gravity-wave model, J. Atmos. Sci.,52, 875-1902.
Kleist, D. T., 2012: An evaluation of hybrid variational-ensemble data assimilation for the NCEP GFS , Ph.D. Thesis, Dept. of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland-College Park, 149 pp.
Lott, F e M. J. Miller: 1997, "A new subgrid-scale orographic drag parameterization: Its formulation and testing", QJRMS, 123, pp101-127.
Mlawer, E.J., S.J. Taubman, P.D. Brown, M.J. Iacono e S.A. Clough, 1997: Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. J. Geophys. Res., 102, 16663-16682.
Sela, J., 2009: a implementação da coordenada híbrida sigma-pressão no GFS. NCEP Office Note #461, pp25.
Sela, J., 2010: Derivação das equações do modelo semi-Lagrangiano de coordenadas híbridas de sigmapressão para o GFS. NCEP Office Note #462 pp31.
Yang, F., 2009: On the Negative Water Vapor in the NCEP GFS: Sources and Solution. 23ª Conferência sobre Análise e Previsão do Tempo/19ª Conferência sobre Previsão Numérica do Tempo, 1 a 5 de junho de 2009, Omaha, NE.
Yang, F., K. Mitchell, Y. Hou, Y. Dai, X. Zeng, Z. Wang, e X. Liang, 2008: Dependence of land surface albedo on solar zenith angle: observations and model parameterizations. Journal of Applied Meteorology and Climatology.No.11, Vol 47, 2963-2982.
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var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/GFS0P25') .filter(ee.Filter.date('2018-03-01', '2018-03-02')); var temperatureAboveGround = dataset.select('temperature_2m_above_ground'); var visParams = { min: -40.0, max: 35.0, palette: ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'], }; Map.setCenter(71.72, 52.48, 3.0); Map.addLayer(temperatureAboveGround, visParams, 'Temperature Above Ground');