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CHIRTS Temperature Daily:气候危害中心红外温度每日数据产品(包含地面站数据)
气候灾害中心红外温度与气象站每日温度数据产品 (CHIRTS-daily; Verdin et al. 2020) 是一个准全球、高分辨率网格化数据集(0.05° × 0.05° 分辨率,60°S - 70°N),提供每日最低 (Tmin) 和最高 2 米温度 (Tmax) 以及四个派生变量:饱和水汽压… chg climate daily era5 geophysical reanalysis -
ECMWF 近实时 IFS 大气预报
此数据集包含 ECMWF 综合预报系统 (IFS) 生成的 15 天大气模型变量预报数据,分辨率为 0.25 度。我们将这些数据称为近实时 (NRT) 数据,因为在 ECMWF 实时预测数据发布后,每天会发布两次新产品,作为其… ecmwf 预报 全球 湿度 降水 -
ERA5 每日汇总 - ECMWF / 哥白尼气候变化服务生成的最新气候再分析数据
ERA5 是 ECMWF 对全球气候的第五代大气再分析。再分析会将模型数据与来自世界各地的观测数据相结合,形成一个全球完整且一致的数据集。ERA5 取代了之前的 ERA-Interim 再分析。ERA5 DAILY 提供了每天的汇总值,适用于以下变量:… climate copernicus dewpoint ecmwf era5 precipitation -
ERA5 每小时 - ECMWF 气候再分析
ERA5 是 ECMWF 对全球气候的第五代大气再分析。该数据集由 ECMWF 的哥白尼气候变化服务 (C3S) 生成。再分析将模型数据与全球观测数据相结合,利用物理定律生成全球完整且一致的数据集。 atmosphere climate copernicus ecmwf era5 hourly -
ERA5 每小时压力水平 - ECMWF 气候再分析
ERA5 是 ECMWF 对全球气候进行的第五代大气再分析。再分析会将模型数据与来自世界各地的观测数据相结合,形成一个全球完整且一致的数据集。ERA5 取代了之前的 ERA-Interim 再分析。此数据集包含 37 个气压层级的 3D 参数。 atmosphere climate copernicus ecmwf era5 hourly -
ERA5 月度汇总 - ECMWF / 哥白尼气候变化服务生成的最新气候再分析数据
ERA5 是 ECMWF 对全球气候的第五代大气再分析。再分析会将模型数据与来自世界各地的观测数据相结合,形成一个全球完整且一致的数据集。ERA5 取代了之前的 ERA-Interim 再分析。ERA5 MONTHLY 提供每个月的汇总值,适用于以下变量:… climate copernicus dewpoint ecmwf era5 precipitation -
ERA5-Land 每日汇总 - ECMWF 气候再分析
ERA5-Land 是一个再分析数据集,与 ERA5 相比,它以更高的分辨率提供数十年来陆地变量演变的一致视图。ERA5-Land 是通过重放 ECMWF ERA5 气候再分析的陆地部分而生成的。再分析将模型数据与… cds climate copernicus ecmwf era5-land evaporation -
ERA5-Land 每小时 - ECMWF 气候再分析
ERA5-Land 是一个再分析数据集,与 ERA5 相比,它以更高的分辨率提供数十年来陆地变量演变的一致视图。ERA5-Land 是通过重放 ECMWF ERA5 气候再分析的陆地部分而生成的。再分析将模型数据与… cds climate copernicus ecmwf era5-land evaporation -
ERA5-Land 按月汇总 - ECMWF 气候再分析
ERA5-Land 是一种再分析数据集,可提供数十年来陆地变量演变的一致视图,与 ERA5 相比,分辨率更高。ERA5-Land 是通过重放 ECMWF ERA5 气候再分析的陆地部分而生成的。重新分析将模型数据与…相结合 cds climate copernicus ecmwf era5-land evaporation -
ERA5-Land 按小时划分的月度平均值 - ECMWF 气候再分析
ERA5-Land 是一个再分析数据集,与 ERA5 相比,它以更高的分辨率提供数十年来陆地变量演变的一致视图。ERA5-Land 是通过重放 ECMWF ERA5 气候再分析的陆地部分而生成的。重新分析将模型数据与…相结合 cds climate copernicus ecmwf era5-land evaporation -
ERA5-Land Static - ECMWF 气候再分析
ERA5-Land 是一种再分析数据集,可提供数十年来陆地变量演变的一致视图,与 ERA5 相比,分辨率更高。ERA5-Land 是通过重放 ECMWF ERA5 气候再分析的陆地部分而生成的。重新分析将模型数据与…相结合 cds climate copernicus ecmwf era5-land evaporation -
FLDAS:饥荒早期预警系统网络 (FEWS NET) 陆面数据同化系统
FLDAS 数据集(McNally 等人,2017 年)旨在帮助在数据稀疏的发展中国家环境中进行粮食安全评估。它包含许多与气候相关的变量的信息,包括水分含量、湿度、蒸散量、平均土壤温度、总降水率等。FLDAS 数据集有多个,… climate cryosphere evapotranspiration humidity ldas monthly -
GFS:全球预报系统 384 小时预测大气数据
全球预报系统 (GFS) 是由美国国家环境预报中心 (NCEP) 开发的天气预报模型。GFS 数据集由选定的模型输出(如下所述)组成,这些输出作为网格化预测变量。384 小时天气预报,时间间隔为 1 小时(最长 120 小时)和 3 小时(之后… climate cloud flux forecast geophysical humidity -
GLDAS-2.1:全球陆面数据同化系统
NASA 全球陆面数据同化系统第 2 版 (GLDAS-2) 包含三个组件:GLDAS-2.0、GLDAS-2.1 和 GLDAS-2.2。GLDAS-2.0 完全由普林斯顿气象强迫输入数据驱动,提供 1948 年至 2014 年的时间一致序列。GLDAS-2.1 采用模型… 3-hourly climate cryosphere evaporation forcing geophysical -
GLDAS-2.2:全球陆面数据同化系统
NASA 全球陆面数据同化系统第 2 版 (GLDAS-2) 包含三个组成部分:GLDAS-2.0、GLDAS-2.1 和 GLDAS-2.2。GLDAS-2.0 完全由普林斯顿气象强迫输入数据驱动,提供 1948 年至 2014 年的时间一致序列。GLDAS-2.1 采用模型… 3-hourly climate cryosphere evaporation forcing geophysical -
GRIDMET:爱达荷大学网格化地面气象数据集
网格化地表气象数据集提供自 1979 年以来美国本土的高空间分辨率(约 4 公里)每日地表温度、降水、风、湿度和辐射场。该数据集将 PRISM 的高分辨率空间数据与 … 的高分辨率时间数据相结合 climate gridmet humidity merced metdata precipitation -
MERRA-2 M2T1NXSLV:单层诊断 V5.12.4
M2T1NXSLV(或 tavg1_2d_slv_Nx)是 Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications version 2 (MERRA-2) 中按小时进行时间平均的二维数据集。此集合包含常用垂直高度的气象诊断数据,例如 2 米(或 10 米、850hPa、500hPa、250hPa)高度的气温、… atmosphere climate humidity merra nasa pressure -
NLDAS-2:北美陆面数据同化系统驱动场
陆面数据同化系统 (LDAS) 会结合多种观测源(例如雨量计数据、卫星数据和雷达降水测量数据),生成地表或近地表气候属性的估计值。此数据集是北美陆面数据同化系统 (NLDAS-2) 第 2 阶段的主要(默认)驱动文件(文件 A)… climate evaporation forcing geophysical hourly humidity -
NOAA AVHRR Pathfinder 5.3 版整理的全球 4 公里海平面温度
AVHRR Pathfinder 第 5.3 版海平面温度数据集 (PFV53) 是由 NOAA 国家海洋学数据中心和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院合作生成的全球每日两次 4 公里海平面温度数据的集合。PFV53 … avhrr noaa oceans sst temperature wind -
NOAA CDR:海洋近地表大气属性,版本 2
“海洋近地表大气属性”数据集是 NOAA 海洋表面捆绑包 (OSB) 的一部分,可提供高质量的气候数据记录 (CDR),其中包含无冰海洋表面的气温、风速和比湿。这些大气属性是根据亮度温度计算得出的… atmospheric cdr hourly humidity noaa oceans -
RTMA:实时中尺度分析
实时中尺度分析 (RTMA) 是一种针对近地表天气条件的高空间和时间分辨率分析。此数据集包含美国本土每小时的 2.5 公里分析数据。 atmosphere climate cloud geophysical humidity noaa -
重新处理的 GLDAS-2.0:全球陆面数据同化系统
NASA 全球陆面数据同化系统第 2 版 (GLDAS-2) 包含三个组件:GLDAS-2.0、GLDAS-2.1 和 GLDAS-2.2。GLDAS-2.0 完全由普林斯顿气象强迫输入数据驱动,提供 1948 年至 2014 年的时间一致序列。GLDAS-2.1 结合使用了模型… 3-hourly climate cryosphere evaporation forcing geophysical -
TerraClimate:全球陆地表面的月度气候和气候水平衡,爱达荷大学
TerraClimate 是一个包含全球陆地表面每月气候和气候水平衡的数据集。它采用气候辅助插值法,将 WorldClim 数据集的高空间分辨率气候常态与 CRU Ts4.0 和日本 55 年再分析 (JRA55) 的空间分辨率较低但随时间变化的数据相结合。… 气候 干旱 蒸发蒸腾 地球物理 全球 梅赛德 -
WeatherNext 2
WeatherNext 2 是一个实验性数据集,包含由 Google DeepMind 的功能网络生成式天气模型的业务版本生成的全球中期集合天气预报。此实验性数据集包含实时数据和历史数据。实时数据是指与不超过 48 小时前的时间相关的所有数据… forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature weather -
WeatherNext 2 平均值
WeatherNext 2 Mean 是一个实验性数据集的 64 个集合的平均值,该数据集包含由 Google DeepMind 的功能网络生成式天气模型的业务版本生成的全球中期集合天气预报。如需查看包含所有集合成员的数据集,请参阅(非平均值)WeatherNext 2 … forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature weather -
WeatherNext 3 (0.05°)
WeatherNext 3 (0.05°) 数据集是一个实验性数据集,包含由 Google DeepMind 和 Google 研究生成的全球中期集合天气预报,这些预报由以下论文中描述的模型的业务版本生成:WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations。数据访问… flood forecast gcp-public-data-weathernext humidity precipitation publisher-dataset -
WeatherNext 3 (0.1°)
WeatherNext 3 (0.1°) 数据集是一个实验性数据集,包含由 Google DeepMind 和 Google 研究生成的全球中期集合天气预报,这些预报由以下论文中描述的模型的业务版本生成:WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations。数据访问… flood forecast gcp-public-data-weathernext humidity precipitation publisher-dataset
Datasets tagged wind in Earth Engine
[null,null,[],[],["The documents detail various climate datasets, including ERA5, ERA5-Land, GRIDMET, TerraClimate, FLDAS, GLDAS, MERRA-2, NLDAS-2, NOAA CDR, NOAA AVHRR, GFS, RTMA, CHIRTS-daily, WeatherNext Gen and WeatherNext Graph. These resources offer data on temperature, precipitation, humidity, evapotranspiration, wind, and other meteorological variables. Datasets are derived from reanalysis combining models with observations, high-resolution spatial data, or model outputs, and are available at daily, monthly, or hourly intervals. They cover global or regional areas, with some focused on land or ocean surfaces.\n"]]