このデータセットはパブリッシャー カタログの一部であり、Google Earth Engine によって管理されていません。バグについては weathernext@google.com にお問い合わせください。WeatherNext カタログでその他のデータセットを表示することもできます。詳しくは、パブリッシャー データセットについての説明をご覧ください。
- カタログ オーナー
- WeatherNext
- データセットの可用性
- 2020-01-01T00:00:00Z–2025-11-27T06:00:00Z
- データセット プロバイダ
- タグ
説明
WeatherNext Gen は、Google DeepMind の拡散ベースのアンサンブル天気予報モデルの運用バージョンによって生成された、世界の天気のアンサンブル中期予報を算出する実験データセットです。
実験データセットには、リアルタイム データと履歴データが含まれます。リアルタイム データとは過去 48 時間以内の時点に関するデータ（「リアルタイム実験データ」）、履歴データとは 48 時間より前の時点に関するデータ（「履歴実験データ」）を指します。このデータセットには、温度、風、降水量、湿度、ジオポテンシャル、海面水温、鉛直速度、気圧などの主要な地表フィールドが含まれています。空間解像度は 0.25 度です。予測の初期化時間は 6 時間の分解能（00z、06z、12z、18z）です。予測リードタイムの分解能は 12 時間で、最大リードタイムは 15 日です。
実験データセットへのアクセスをご希望の場合は、WeatherNext データ リクエスト フォームにご記入ください。
モデルの詳細については、GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather をご覧ください。この実験データセットの生成に使用されたモデルは、その研究モデルから派生した運用バージョンです。この運用モデルの精度は、研究モデルで報告された精度と正確に一致しない場合があること、また、この予測データセットには追加の変数が含まれている場合があることにご注意ください。研究モデルによって生成され、前述の論文で結果の生成に使用された予測データセットは、gs://weathernext/weathernext_gen_research_2019 にあります。
この実験データセットの使用についてご不明な点がある場合、または以下の利用規約で現在許可されていない目的で使用したい場合は、weathernext@google.com までお問い合わせください。
配信スケジュール
アンサンブル予報の 50 のメンバーすべてが BigQuery と Earth Engine にリリースされます。すべてのメンバーが同時にリリースされます。時刻はすべて UTC タイムゾーンで、おおよその推定値です（通常は ± 15 分のばらつきがあります）。場合によっては、± 60 分以上変動することがあります。データの配信が 60 分を超えた場合は、weathernext@google.com までお知らせください。
| 予報の実行（初期化時間） | 予報の配信スケジュール |
|---|---|
| 00:00 | 08:05 |
| 06:00 | 14:05 |
| 12:00 | 20:05 |
| 18:00 | 02:05 |
元データ（.zarr）へのアクセス
2020 年以降の履歴データセット（「過去の実験データ」）の未加工の .zarr ファイルを含むバケットは、gs://weathernext/126478713_1_0/zarr で利用できます。また、2019 年の過去の予報（「機械学習を用いた確率的天気予報」で評価された 1 年分の追加予報）は gs://weathernext/weathernext_gen_research_2019 で入手できます。2019 年の予報データセットは 1 年分の追加予報データであり、このデータセット リストから入手できる 2020 ～ 2024 年のデータを補完するものです。2019 年の天気予報は、論文と同様に、ERA5 でトレーニングされたモデルの ERA5 で初期化された予測です。これらのリソースにアクセスするには、同じ WeatherNext データ リクエスト フォームからアクセスをリクエストしてください。
謝辞
実験データは、以下のライブラリやパッケージと個別に通信、参照、またはその両方を行うモデルによって生成されました。
- 欧州中期気象予報センター（ECMWF）のデータとプロダクト（Google による修正済み）。
- 2023 年 Copernicus Climate Change Service の情報（修正済み）。欧州委員会および ECMWF は、Copernicus の情報またはそこに含まれるデータから生じるいかなる使用に対しても責任を負いません。
- ECMWF HRES データセット
- 著作権表示: Copyright "© 2023 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)".
- 出典: www.ecmwf.int
- ライセンスに関する声明: ECMWF オープンデータは、クリエイティブ・コモンズの表示 4.0 国際版（CC BY 4.0）で公開されています。 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- 免責事項: ECMWF は、データの誤りや欠落、データの可用性、またはデータの使用に起因するいかなる損失や損害についても一切の責任を負いません。
バンド
ピクセルサイズ
27830 メートル
バンド
| 名前 | 単位 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|
total_precipitation_12hr |
m | メートル | 12 時間の合計降水量 |
100m_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 100 メートルでの U 風成分 |
100m_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 100 メートルでの V 風成分 |
10m_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 10 メートルでの U 風成分 |
10m_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 10 メートルでの V 風成分 |
2m_temperature |
K | メートル | 2 メートルの温度 |
mean_sea_level_pressure |
Pa | メートル | 平均海面気圧 |
sea_surface_temperature |
K | メートル | 海面水温 |
50_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 50 hPa のジオポテンシャル |
100_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 100 hPa のジオポテンシャル |
150_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 150 hPa のジオポテンシャル |
200_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 200 hPa のジオポテンシャル |
250_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 250 hPa のジオポテンシャル |
300_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 300 hPa のジオポテンシャル |
400_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 400 hPa のジオポテンシャル |
500_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 500 hPa のジオポテンシャル |
600_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 600 hPa のジオポテンシャル |
700_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 700 hPa のジオポテンシャル |
850_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 850 hPa のジオポテンシャル |
925_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 925 hPa のジオポテンシャル |
1000_geopotential |
m^2/s^2 | メートル | 1000 hPa のジオポテンシャル |
50_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 50 hPa の比湿 |
100_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 100 hPa の比湿 |
150_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 150 hPa の比湿 |
200_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 200 hPa の比湿 |
250_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 250 hPa の比湿 |
300_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 300 hPa の比湿 |
400_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 400 hPa の比湿 |
500_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 500 hPa の比湿 |
600_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 600 hPa の比湿 |
700_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 700 hPa の比湿 |
850_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 850 hPa の比湿 |
925_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 925 hPa の比湿 |
1000_specific_humidity |
kg/kg | メートル | 1,000 hPa の比湿 |
50_temperature |
K | メートル | 50 hPa の温度 |
100_temperature |
K | メートル | 100 hPa の温度 |
150_temperature |
K | メートル | 150 hPa の気温 |
200_temperature |
K | メートル | 200 hPa の気温 |
250_temperature |
K | メートル | 250 hPa の温度 |
300_temperature |
K | メートル | 300 hPa の温度 |
400_temperature |
K | メートル | 400 hPa の温度 |
500_temperature |
K | メートル | 500 hPa の温度 |
600_temperature |
K | メートル | 600 hPa の温度 |
700_temperature |
K | メートル | 700 hPa の温度 |
850_temperature |
K | メートル | 850 hPa の温度 |
925_temperature |
K | メートル | 925 hPa の温度 |
1000_temperature |
K | メートル | 1000 hPa の温度 |
50_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 50 hPa での U 風成分 |
100_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 100 hPa での U 風成分 |
150_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 150 hPa での U 風成分 |
200_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 200 hPa での U 風成分 |
250_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 250 hPa での U 風成分 |
300_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 300 hPa での U 風成分 |
400_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 400 hPa での U 風成分 |
500_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 500 hPa での U 風成分 |
600_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 600 hPa での U 風成分 |
700_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 700 hPa での U 風成分 |
850_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 850 hPa での U 風成分 |
925_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 925 hPa での U 風成分 |
1000_u_component_of_wind |
m/s | メートル | 1,000 hPa での U 風成分 |
50_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 50 hPa での V 風成分 |
100_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 100 hPa での V 風成分 |
150_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 150 hPa での V 風成分 |
200_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 200 hPa での V 風成分 |
250_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 250 hPa での V 風成分 |
300_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 300 hPa での V 風成分 |
400_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 400 hPa での V 風成分 |
500_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 500 hPa での V 風成分 |
600_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 600 hPa での V 風成分 |
700_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 700 hPa での V 風成分 |
850_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 850 hPa での V 風成分 |
925_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 925 hPa での V 風成分 |
1000_v_component_of_wind |
m/s | メートル | 1,000 hPa での V 風成分 |
50_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 50 hPa での鉛直速度 |
100_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 100 hPa での鉛直速度 |
150_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 150 hPa での鉛直速度 |
200_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 200 hPa での鉛直速度 |
250_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 250 hPa での鉛直速度 |
300_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 300 hPa での鉛直速度 |
400_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 400 hPa での鉛直速度 |
500_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 500 hPa での鉛直速度 |
600_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 600 hPa での鉛直速度 |
700_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 700 hPa での鉛直速度 |
850_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 850 hPa での鉛直速度 |
925_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 925 hPa での鉛直速度 |
1000_vertical_velocity |
Pa/s | メートル | 1,000 hPa での鉛直速度 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| start_time | STRING | 予測の初期化時間。これは、単一のモデル実行内のすべての予測時間で同じです。 |
| end_time | STRING | この特定の予測の有効期間。start_time + forecast_hour として計算されます。 |
| forecast_hour | INT | 予測のリードタイム（時間単位）。start_time からの経過時間数を表します。 |
| ingestion_time | DOUBLE | この予測データが Earth Engine で利用可能になった時刻。 |
| ensemble_member | STRING | アンサンブル メンバー（文字列）。 |
利用規約
利用規約
過去の実験データは、クリエイティブ・コモンズの表示 4.0 国際ライセンス（CC BY 4.0）に基づいてライセンス供与されています。
リアルタイム実験データは、GDM リアルタイム天気予報実験データの利用規約に基づいて提供されます。
第三者の素材
謝辞セクションに記載されている第三者の素材の使用には、別途の利用規約またはライセンス条項が適用される場合があります。第三者の素材の使用にそのような規約が適用される場合は、ご利用になる前に、適用される制限または利用規約を遵守できることを確認することをおすすめします。
引用
リアルタイムの実験データについては、引用要件に適用される利用規約をご覧ください。
過去のデータから得られた結果を開示する場合は、「© 2024 DeepMind Technologies Limited の機械学習モデルを使用して作成された実験データ（https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_gcp-public-data-weathernext_assets_126478713_1_0 で入手可能）を CC BY 4.0 ライセンス条項に基づいて使用」と明記する必要があります。このデータは実験的モデリングのみを目的としており、実際の使用を目的としたものではなく、検証も承認もされていません。」
Earth Engine で探索する
コードエディタ（JavaScript）
var dataset = ee.ImageCollection( 'projects/gcp-public-data-weathernext/assets/126478713_1_0') .filter(ee.Filter.date('2020-10-01T06:00:00Z', '2020-10-01T06:01:00Z')) .filter(ee.Filter.eq('ensemble_member', '8')) .filter(ee.Filter.eq('forecast_hour', 12)); var temperature = dataset.select('2m_temperature'); var visParams = { min: 220, max: 350, palette: [ 'darkblue', 'blue', 'cyan', 'green', 'yellow', 'orange', 'red', 'darkred' ] }; Map.addLayer(temperature, visParams, '2m Temperature');