- 数据集可用时间
- 1900-01-01T00:00:00Z–2099-12-31T00:00:00Z
- 数据集提供方
- 加州大学默塞德分校
- 频率
- 1 个月
- 标记
说明
MACAv2-METDATA 数据集包含 20 个全球气候模型,涵盖美国本土。多变量自适应构建模拟 (MACA) 方法是一种统计降尺度方法,它利用训练数据集(即气象观测数据集)来消除历史偏差并匹配气候模型输出中的空间模式。
MACA 方法用于将耦合模型比对项目 5 (CMIP5) 的 20 个全球气候模型 (GCM) 的模型输出从 GCMS 的原生分辨率降尺度到 4 公里,这些模型输出包括历史 GCM 强迫 (1950-2005) 和未来代表性浓度路径 (RCP) RCP 4.5 和 RCP 8.5 情景 (2006-2100)。
此版本包含每月摘要。
如需查看完整模型列表,请访问:https://climate.northwestknowledge.net/MACA/GCMs.php
频段
波段
像素大小:4638.3 米(所有波段)
| 名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 像素大小 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
tasmax |
K | 251.95* | 330.64* | 4638.3 米 | 近地表每日最高温度的月平均值 |
tasmin |
K | 239.47* | 316.2* | 4638.3 米 | 近地表每日最低温度的月平均值 |
huss |
质量分数 | 0* | 0.03* | 4638.3 米 | 近地表日均比湿的月平均值 |
pr |
mm | 0* | 3691.91* | 4638.3 米 | 地表月度总降水量 |
rsds |
W/m^2 | 15.84* | 419* | 4638.3 米 | 地表日均向下短波辐射的月平均值 |
was |
m/s | 0.23* | 14.16* | 4638.3 米 | 每日平均近地表风速的月平均值 |
图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| scenario | STRING | CMIP5 情景的名称,为“rcp85”“rcp45”或“historical”之一 |
| 模型 | STRING | CMIP5 模型的名称,例如“inmcm4” |
| 集成 | STRING | “r1i1p1”或“r6i1p1” |
| 月 | 双精度 | 月份在一年中的索引,即 1-12 |
使用条款
使用条款
MACA 数据集是在美国政府的资助下创建的,在美国属于公共领域。为进一步明确,除非另有说明,否则 MACA 数据集均在知识共享 CC0 1.0 通用许可下提供。简而言之,John Abatzoglou 在法律允许的范围内放弃了根据版权法在全球范围内享有的所有作品权利,包括所有相关和邻接权利。您可以复制、修改、分发和执行该作品,甚至可以将其用于商业目的,而无需征得许可。在适用法律允许的最大范围内,John Abatzoglou 不对该作品提供任何保证,也不对该作品的所有使用承担任何责任。用户应正确引用因使用此数据集而创建的任何报告和出版物中使用的来源,并注明获取数据的日期。如需了解详情,请参阅 MACA 参考和许可页面。
引用
Abatzoglou J.T. 和 Brown T.J.,A comparison of statistical downscaling methods suited for wildfire applications, International Journal of Climatology(2012) doi:10.1002/joc.2312。
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/MACAv2_METDATA_MONTHLY') .filter(ee.Filter.date('2018-07-01', '2018-08-01')); var maximumTemperature = dataset.select('tasmax'); var maximumTemperatureVis = { min: 290.0, max: 314.0, palette: ['d8d8d8', '4addff', '5affa3', 'f2ff89', 'ff725c'], }; Map.setCenter(-115.356, 38.686, 5); Map.addLayer(maximumTemperature, maximumTemperatureVis, 'Maximum Temperature');