Datasets tagged weather in Earth Engine

• CFSR: Climate Forecast System Reanalysis(기후 예측 시스템 재분석)

  국립환경예측센터 (NCEP) 기후 예측 시스템 재분석 (CFSR)은 1979년 1월부터 2010년 12월까지 32년간의 기록 기간 동안 이러한 결합된 도메인의 상태를 가장 잘 추정하기 위해 전 세계의 고해상도 결합 대기-해양-지표-해빙 시스템으로 설계되고 실행되었습니다.

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• CFSV2: NCEP 기후 예측 시스템 버전 2, 6시간별 제품

  미국 국립환경예측센터 (NCEP) 기후 예측 시스템 (CFS)은 지구의 대기, 해양, 육지, 해빙 간의 상호작용을 나타내는 완전 결합 모델입니다. CFS는 NCEP의 환경 모델링 센터 (EMC)에서 개발되었습니다. 운영 CFS가 다음으로 업그레이드되었습니다.

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• CHIRPS Daily: Climate Hazards Center InfraRed Precipitation With Station Data (버전 2.0 최종)

  Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS)는 30년 이상 된 준전역 강우량 데이터 세트입니다. CHIRPS는 0.05° 해상도 위성 이미지를 현장 관측소 데이터와 통합하여 추세 분석 및 계절별 가뭄 모니터링을 위한 그리드 강우량 시계열을 생성합니다.

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• CHIRPS Pentad: Climate Hazards Center InfraRed Precipitation With Station Data (버전 2.0 최종)

  Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS)는 30년 이상 된 준전역 강우량 데이터 세트입니다. CHIRPS는 0.05° 해상도 위성 이미지를 현장 관측소 데이터와 통합하여 추세 분석 및 계절별 가뭄 모니터링을 위한 그리드 강우량 시계열을 생성합니다.

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• CPC Global Unified Gauge-Based Analysis of Daily Precipitation

  CPC Unified Gauge-Based Analysis of Global Daily Precipitation 데이터 세트는 1979년부터 현재까지 육지의 일일 강수량 추정치를 제공합니다. NOAA의 기후 예측 센터 (CPC)에서 개발한 이 제품은 최적의 보간 기법을 활용하여 전 세계 우량계 네트워크의 데이터를 …

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• CPC 전역 통합 온도

  이 데이터 세트는 일일 최고 (Tmax), 최저 (Tmin) 기온을 비롯한 전 세계 육지 지역의 일일 지표면 기온에 관한 그리드 분석을 제공합니다. 1979년부터 현재까지의 데이터는 CPC의 게이지 기반 전 세계 일일 …

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• Daymet V4: 일일 지표 날씨 및 기후 요약

  Daymet V4는 북미 대륙, 하와이, 푸에르토리코의 일일 날씨 매개변수에 대한 그리드 추정치를 제공합니다 (푸에르토리코 데이터는 1950년부터 제공됨). 선택한 기상 관측소 데이터와 다양한 지원 데이터 소스에서 파생됩니다. 이전 버전과 비교했을 때 Daymet은 다음과 같은 특징이 있습니다.

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• GFS: 전 세계 예측 시스템 384시간 예측 대기 데이터

  전 세계 예측 시스템 (GFS)은 국립 환경 예측 센터 (NCEP)에서 생성하는 일기예보 모델입니다. GFS 데이터 세트는 격자화된 예측 변수로 선택된 모델 출력 (아래 설명)으로 구성됩니다. 1시간 (최대 120시간) 및 3시간(…

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• GOES-16 MCMIPC 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 습도 이미지 CONUS

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-16 MCMIPF 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 습도 이미지 전체 디스크

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-16 MCMIPM 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 수분 이미지 중간 규모

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-17 MCMIPC 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 습도 이미지 CONUS

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-17 MCMIPF 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 습도 이미지 전체 디스크

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-17 MCMIPM 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 습도 이미지 메조스케일

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-18 MCMIPC 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 습도 이미지 CONUS

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-18 MCMIPF 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 습도 이미지 전체 디스크

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-18 MCMIPM 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 수분 이미지 메조스케일

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-19 MCMIPC 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 수분 이미지 CONUS

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-19 MCMIPF 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 습도 이미지 전체 디스크

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GOES-19 MCMIPM 시리즈 ABI 레벨 2 구름 및 수분 이미지 메조스케일

  Cloud and Moisture Imagery 제품은 모두 2km 해상도입니다. 1~6번 밴드는 반사됩니다. 무차원 '반사율 계수' 수량은 태양 천정각으로 정규화됩니다. 이러한 밴드는 구름, 식물, 눈/얼음, 에어로졸의 특성화를 지원합니다. 밴드 7~16은 방출형입니다. 밝기 온도 …

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• GPM: Global Precipitation Measurement (GPM) 버전 07

  Global Precipitation Measurement (GPM)는 3시간마다 전 세계의 비와 눈에 대한 차세대 관측 데이터를 제공하는 국제 위성 임무입니다. GPM용 통합 다중 위성 검색 (IMERG)은 GPM의 모든 수동 마이크로파 기기의 데이터를 결합하여 강우량 추정치를 제공하는 통합 알고리즘입니다.

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• GPM: 월별 전 세계 강수량 측정 (GPM) v6

  IMERG-Final 버전 '06'은 2021년 9월에 생산이 중단되었습니다. '07' 버전은 2022년 9월에 출시될 예정입니다. GPM (Global Precipitation Measurement)은 3시간마다 전 세계의 비와 눈에 관한 차세대 관측 데이터를 제공하는 국제 위성 임무입니다. The Integrated Multi-satellitE Retrievals for …

  날씨 지구물리학 gpm imerg jaxa 월별

• GPM: 월별 전 세계 강수량 측정 (GPM) vRelease 07

  Global Precipitation Measurement (GPM)는 3시간마다 전 세계의 비와 눈에 대한 차세대 관측 데이터를 제공하는 국제 위성 임무입니다. GPM용 통합 다중 위성 검색 (IMERG)은 GPM의 모든 수동 마이크로파 기기의 데이터를 결합하여 강우량 추정치를 제공하는 통합 알고리즘입니다.

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• GSMaP 운영: 전 세계 위성 강수량 지도 - V6

  Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)은 0.1x0.1도 해상도로 전 세계 시간별 강우량을 제공합니다. GSMaP는 3시간 간격으로 전 세계 강수량을 관측하는 Global Precipitation Measurement (GPM) 미션의 제품입니다. 값은 다중 대역 수동 …

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• GSMaP Operational: Global Satellite Mapping of Precipitation - V7

  Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)은 0.1x0.1도 해상도로 전 세계 시간별 강우량을 제공합니다. GSMaP는 3시간 간격으로 전 세계 강수량을 관측하는 Global Precipitation Measurement (GPM) 미션의 제품입니다. 값은 다중 대역 수동 …

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• GSMaP 운영: 전 세계 강수량 위성 지도 - V8

  Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)은 0.1x0.1도 해상도로 전 세계 시간별 강우량을 제공합니다. GSMaP는 3시간 간격으로 전 세계 강수량을 관측하는 Global Precipitation Measurement (GPM) 미션의 제품입니다. 값은 다중 대역 수동 …

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• GSMaP 재분석: 전 세계 위성 강수량 지도

  Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)은 0.1x0.1도 해상도로 전 세계 시간별 강우량을 제공합니다. GSMaP는 3시간 간격으로 전 세계 강수량을 관측하는 Global Precipitation Measurement (GPM) 미션의 제품입니다. 값은 다중 대역 수동 …

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• International Best Track Archive for Climate Stewardship Project

  IBTrACS (International Best Track Archive for Climate Stewardship)는 전 세계 열대 사이클론의 위치와 강도를 제공합니다. 데이터는 1840년대부터 현재까지이며 일반적으로 3시간 간격으로 데이터를 제공합니다. 베스트 트랙 데이터는 위치와 강도 (최대 지속 풍속 …

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• NOAA NHC HURDAT2 대서양 허리케인 카탈로그

  허리케인 최적 경로 데이터베이스 (HURDAT2) 대서양 유역 1851~2018년

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• NOAA NHC HURDAT2 태평양 허리케인 카탈로그

  허리케인 최적 경로 데이터베이스 (HURDAT2) 태평양 분지 1949~2018년

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• Ocean Color SMI: Standard Mapped Image MODIS Aqua Data(해양 색상 SMI: 표준 매핑 이미지 MODIS Aqua 데이터)

  이 레벨 3 제품에는 EOSDIS에서 생성하거나 수집한 해양 색상 및 위성 해양 생물학 데이터가 포함됩니다. 이 데이터 세트는 연안 지역의 생물학 및 수문학, 연안 해양 서식지의 다양성 및 지리적 분포의 변화, 생지화학적 플럭스 등을 연구하는 데 사용할 수 있습니다.

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• Ocean Color SMI: Standard Mapped Image MODIS Terra Data(해양 색상 SMI: 표준 매핑 이미지 MODIS Terra 데이터)

  이 레벨 3 제품에는 EOSDIS에서 생성하거나 수집한 해양 색상 및 위성 해양 생물학 데이터가 포함됩니다. 이 데이터 세트는 연안 지역의 생물학 및 수문학, 연안 해양 서식지의 다양성 및 지리적 분포의 변화, 생지화학적 플럭스 등을 연구하는 데 사용할 수 있습니다.

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• Ocean Color SMI: Standard Mapped Image SeaWiFS Data(표준 매핑 이미지 SeaWiFS 데이터)

  이 레벨 3 제품에는 EOSDIS에서 생성하거나 수집한 해양 색상 및 위성 해양 생물학 데이터가 포함됩니다. 이 데이터 세트는 연안 지역의 생물학 및 수문학, 연안 해양 서식지의 다양성 및 지리적 분포의 변화, 생지화학적 플럭스 등을 연구하는 데 사용할 수 있습니다.

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• PERSIANN-CDR: Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record(인공 신경망을 사용한 원격 감지 정보 기반 강수량 추정-기후 데이터 기록)

  PERSIANN-CDR은 1983년 1월 1일부터 현재까지의 기간을 포괄하는 일일 준전역 강수량 제품입니다. 데이터는 분기별로 생성되며 일반적으로 3개월의 지연이 있습니다. 이 제품은 캘리포니아 대학교 어바인 캠퍼스의 수문기상학 및 원격 감지 센터에서 개발했습니다.

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• PRISM 일일 공간 기후 데이터 세트 AN81d

  PRISM 일일 및 월별 데이터 세트는 오리건 주립대학교의 PRISM Climate Group에서 생성한 미국 본토의 격자형 기후 데이터 세트입니다. 그리드는 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 사용하여 개발됩니다. PRISM 보간 루틴은 날씨와 기후가 어떻게 달라지는지 시뮬레이션합니다.

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• PRISM 장기 평균 기후 데이터 세트 Norm91m

  PRISM 일일 및 월별 데이터 세트는 오리건 주립대학교의 PRISM Climate Group에서 생성한 미국 본토의 격자형 기후 데이터 세트입니다. 그리드는 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 사용하여 개발됩니다. PRISM 보간 루틴은 날씨와 기후가 어떻게 달라지는지 시뮬레이션합니다.

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• PRISM 월별 공간 기후 데이터 세트 AN81m

  PRISM 일일 및 월별 데이터 세트는 오리건 주립대학교의 PRISM Climate Group에서 생성한 미국 본토의 격자형 기후 데이터 세트입니다. 그리드는 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 사용하여 개발됩니다. PRISM 보간 루틴은 날씨와 기후가 어떻게 달라지는지 시뮬레이션합니다.

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• RTMA: 실시간 중간 규모 분석

  실시간 중간 규모 분석 (RTMA)은 지표면 근처의 기상 조건에 대한 높은 공간 및 시간 해상도 분석입니다. 이 데이터 세트에는 미국 본토의 시간별 분석이 2.5km로 포함되어 있습니다.

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• SPL3SMP_E.005 SMAP L3 Radiometer Global Daily 9 km Soil Moisture

  2023년 12월 4일부터의 데이터는 NASA/SMAP/SPL3SMP_E/006 컬렉션에서 확인할 수 있습니다. 이 레벨 3 (L3) 토양 수분 제품은 토양 수분 능동 수동 (SMAP) L-밴드 방사계로 검색된 전 세계 지표면 조건의 일일 합성 데이터를 제공합니다. 여기에서 일일 데이터는 내림차순 (로컬 …

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• SPL3SMP_E.006 SMAP L3 Radiometer Global Daily 9 km Soil Moisture

  2023년 12월 4일 이전 데이터는 이전 NASA/SMAP/SPL3SMP_E/005 컬렉션에서 확인할 수 있습니다. 결국 다시 처리되어 이 컬렉션에 추가됩니다. 이 레벨 3 (L3) 토양 수분 제품은 토양 수분 능동 수동 (SMAP) L-밴드 …

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• SPL4SMGP.008 SMAP L4 전역 3시간 간격 9km 표면 및 근권 토양 수분

  SMAP 레벨 4 (L4) 토양 수분 제품에는 표면 토양 수분 (0~5cm 수직 평균), 뿌리 영역 토양 수분 (0~100cm 수직 평균), 표면 기상 강제 변수, 토양 온도, 증발산량, 순복사 등 추가 연구 제품 (검증되지 않음)이 포함됩니다. 이 데이터 세트는 공식적으로 …

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• TRMM 3B42: 3시간 강수량 추정치

  열대 강우 측정 임무 (TRMM)는 열대 강우를 모니터링하고 연구하기 위해 NASA와 일본 항공우주탐사국 (JAXA)이 공동으로 수행하는 임무입니다. 34B2 제품에는 격자화되고 TRMM으로 조정되고 병합된 적외선 강수량 (mm/hr)과 RMS 강수량 오류 추정치가 포함되어 있으며, 3시간의 시간적 …

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• TRMM 3B43: 월별 강수량 추정치

  이 컬렉션은 더 이상 업데이트되지 않습니다. IMERG 월별 이 데이터 세트는 SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B, AMSR-E를 비롯한 여러 위성의 마이크로파 데이터를 알고리즘으로 병합하며, 각 데이터는 TRMM 결합 기기에 대해 상호 교정됩니다. 알고리즘 3B43은 월 1회 실행되어 단일 …

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• 기후 위험 센터 (CHC) 결합 모델 비교 프로젝트 6단계 (CHC-CMIP6)

  CHC-CMIP6는 최근 과거와 가까운 미래의 기후 관련 위험 분석을 지원하기 위해 명시적으로 개발되었습니다. 이 기후 예측 데이터 세트에는 관측 기간 (1983~2016년) 및 예측 기간 (2030년 및 2050년)의 전 세계 일일 그리드 데이터가 포함되어 있으며, 이는 식별 및 …

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• WeatherNext Gen Forecasts

  WeatherNext Gen은 Google DeepMind의 확산 기반 앙상블 날씨 모델의 운영 버전에서 생성된 전 세계 중기 앙상블 날씨 예측의 실험용 데이터 세트입니다. 실험 데이터 세트에는 실시간 데이터와 과거 데이터가 포함됩니다. 실시간 데이터는 현재 시간과 관련이 없는 모든 데이터입니다.

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• WeatherNext 그래프 예측

  WeatherNext Graph는 Google DeepMind의 그래픽 신경망 날씨 모델의 운영 버전에서 생성된 전 세계 중기 날씨 예측의 실험적 데이터 세트입니다. 실험 데이터 세트에는 실시간 데이터와 과거 데이터가 포함됩니다. 실시간 데이터는 현재 시간과 관련이 없는 모든 데이터입니다.

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• WorldClim BIO 변수 V1

  WorldClim V1 Bioclim은 생물학적으로 더 의미 있는 값을 생성하기 위해 월별 온도와 강우량에서 파생된 생물기후 변수를 제공합니다. 생물기후 변수는 연간 추세(예: 연간 평균 온도, 연간 강수량), 계절성(예: 연간 온도 및 강수량 범위), 극단값(예: …

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• WorldClim 기후학 V1

  WorldClim 버전 1에는 최저, 평균, 최고 온도 및 강수량에 대한 월별 평균 전 세계 기후 데이터가 있습니다. WorldClim 버전 1은 로버트 J. 히즈먼스, 수잔 캐머런, 후안 파라(캘리포니아 대학교 버클리 척추동물학 박물관)가 …와 공동으로

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