TerraClimate est un ensemble de données mensuelles sur le climat et le bilan hydrique climatique pour les surfaces terrestres mondiales. Il utilise l'interpolation assistée par le climat, en combinant les normales climatologiques à haute résolution spatiale de l'ensemble de données WorldClim avec des données à résolution spatiale plus grossière, mais à résolution temporelle variable, provenant de CRU Ts4.0 et de l'analyse japonaise sur 55 ans (JRA55).
Conceptuellement, la procédure applique des anomalies variables dans le temps interpolées de CRU Ts4.0/JRA55 à la climatologie haute résolution spatiale de WorldClim pour créer un ensemble de données haute résolution spatiale qui couvre un enregistrement temporel plus large.
Les informations temporelles sont héritées de CRU Ts4.0 pour la plupart des surfaces terrestres mondiales en ce qui concerne la température, les précipitations et la pression de vapeur. Toutefois, les données JRA55 sont utilisées pour les régions où les données CRU ne comportent aucune station climatique (y compris l'Antarctique, certaines parties de l'Afrique et de l'Amérique du Sud, ainsi que des îles éparses). Pour les principales variables climatiques de température, de pression de vapeur et de précipitations, l'université de l'Idaho fournit des données supplémentaires sur le nombre de stations (entre 0 et 8) ayant contribué aux données CRU Ts4.0 utilisées par TerraClimate. JRA55 a été utilisé exclusivement pour le rayonnement solaire et la vitesse du vent.
TerraClimate produit également des ensembles de données mensuels sur le bilan hydrique de surface à l'aide d'un modèle de bilan hydrique qui intègre l'évapotranspiration de référence, les précipitations, la température et la capacité en eau du sol extractible par les plantes interpolée. Un modèle de bilan hydrique climatique Thornthwaite-Mather modifié et des données sur la capacité de stockage de l'eau extractible du sol ont été utilisés dans une grille de 0,5° de Wang-Erlandsson et al. (2016).
Limites de données :
Les tendances à long terme des données sont héritées des ensembles de données parents.
TerraClimate ne doit pas être utilisé directement pour des évaluations indépendantes des tendances.
TerraClimate ne capture pas la variabilité temporelle à des échelles plus fines que les ensembles de données parents et n'est donc pas en mesure de capturer la variabilité des inversions et des ratios de précipitations orographiques.
Le modèle de bilan hydrique est très simple et ne tient pas compte de l'hétérogénéité des types de végétation ni de leur réponse physiologique aux conditions environnementales changeantes.
Validation limitée dans les régions où les données sont rares (par exemple, Antarctique).
Bracelets
Taille des pixels 4 638,3 mètres
Bandes de fréquences
Nom
Unités
Min
Max
Échelle
Taille des pixels
Description
aet
mm
0*
3140*
0,1
mètres
Évapotranspiration réelle, dérivée à l'aide d'un modèle de bilan hydrique du sol unidimensionnel
def
mm
0*
4548*
0,1
mètres
Déficit hydrique climatique, dérivé à l'aide d'un modèle unidimensionnel d'équilibre hydrique du sol
pdsi
-4317*
3418*
0,01
mètres
Indice de sévérité de la sécheresse de Palmer
pet
mm
0*
4548*
0,1
mètres
Évapotranspiration de référence (ASCE Penman-Montieth)
pr
mm
0*
7245*
mètres
Accumulation des précipitations
ro
mm
0*
12560*
mètres
Ruissellement, dérivé à l'aide d'un modèle unidimensionnel de bilan hydrique du sol
soil
mm
0*
8882*
0,1
mètres
Humidité du sol, dérivée à l'aide d'un modèle unidimensionnel d'équilibre hydrique du sol
srad
W/m^2
0*
5477*
0,1
mètres
Rayonnement de courtes ondes de surface vers le bas
swe
mm
0*
32767*
mètres
Équivalent en eau de la neige, dérivé à l'aide d'un modèle de bilan hydrique du sol unidimensionnel
tmmn
°C
-770*
387*
0,1
mètres
Température minimale
tmmx
°C
-670*
576*
0,1
mètres
Température maximale
vap
kPa
0*
14749*
0,001
mètres
Pression de vapeur
vpd
kPa
0*
1113*
0,01
mètres
Déficit de pression de vapeur
vs
m/s
0*
2923*
0,01
mètres
Vitesse du vent à 10 m
* valeur minimale ou maximale estimée
Propriétés des images
Propriétés de l'image
Nom
Type
Description
état
STRING
"provisoire" ou "permanent"
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
L'ensemble de données est dans le domaine public, sous licence Creative Commons Public Domain (CC0).
Citations
Citations :
Abatzoglou, J.T., S.Z. Dobrowski, S.A. Parks, K.C. Hegewisch, 2018,
Terraclimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and
climatic water balance from 1958-2015, Scientific Data 5:170191,
doi:10.1038/sdata.2017.191
TerraClimate est un ensemble de données mensuelles sur le climat et l'équilibre hydrique climatique pour les surfaces terrestres mondiales. Elle utilise l'interpolation assistée par le climat, en combinant les normales climatologiques à haute résolution spatiale de l'ensemble de données WorldClim avec des données à résolution spatiale plus grossière, mais variant dans le temps, provenant de CRU Ts4.0 et de la réanalyse japonaise sur 55 ans (JRA55). Conceptuellement, la procédure applique une interpolation …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eTerraClimate provides monthly climate and climatic water balance data for global terrestrial surfaces from 1958 to 2023.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset integrates high-resolution climatological normals from WorldClim with time-varying data from CRU Ts4.0 and JRA55.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt offers various climate variables, including temperature, precipitation, vapor pressure, solar radiation, and wind speeds, alongside derived water balance components like evapotranspiration, runoff, and soil moisture.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTerraClimate data is available at a 4638.3 meter resolution and is provided by the University of California Merced.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile valuable for various climate-related analyses, users should be aware of limitations regarding trend analysis, fine-scale variability, and model simplicity, especially in data-sparse regions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# TerraClimate: Monthly Climate and Climatic Water Balance for Global Terrestrial Surfaces, University of Idaho\n\nDataset Availability\n: 1958-01-01T00:00:00Z--2024-12-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [University of California Merced](http://www.climatologylab.org/terraclimate.html)\n\nCadence\n: 1 Month\n\nTags\n:\n[climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [drought](/earth-engine/datasets/tags/drought) [evapotranspiration](/earth-engine/datasets/tags/evapotranspiration) [geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [global](/earth-engine/datasets/tags/global) [merced](/earth-engine/datasets/tags/merced) [monthly](/earth-engine/datasets/tags/monthly) [palmer](/earth-engine/datasets/tags/palmer) [pdsi](/earth-engine/datasets/tags/pdsi) [precipitation](/earth-engine/datasets/tags/precipitation) [runoff](/earth-engine/datasets/tags/runoff) [temperature](/earth-engine/datasets/tags/temperature) [vapor](/earth-engine/datasets/tags/vapor) [water-vapor](/earth-engine/datasets/tags/water-vapor) [wind](/earth-engine/datasets/tags/wind) \n\n#### Description\n\nTerraClimate is a dataset of monthly climate and climatic water balance for\nglobal terrestrial surfaces. It uses climatically aided interpolation,\ncombining high-spatial resolution climatological normals from the\n[WorldClim dataset](https://www.worldclim.org/), with coarser spatial\nresolution, but time-varying data from\n[CRU Ts4.0](https://data.ceda.ac.uk/badc/cru/data/cru_ts/) and the\n[Japanese 55-year Reanalysis (JRA55)](https://jra.kishou.go.jp/JRA-55/index_en.html).\nConceptually, the procedure applies interpolated time-varying anomalies\nfrom CRU Ts4.0/JRA55 to the high-spatial resolution climatology of\nWorldClim to create a high-spatial resolution dataset that covers a broader\ntemporal record.\n\nTemporal information is inherited from CRU Ts4.0 for most global land\nsurfaces for temperature, precipitation, and vapor pressure. However,\nJRA55 data is used for regions where CRU data had zero climate stations\ncontributing (including all of Antarctica, and parts of Africa,\nSouth America, and scattered islands). For primary climate variables of\ntemperature, vapor pressure, and precipitation, the University of Idaho\nprovides additional data on the number of stations (between 0 and 8) that\ncontributed to the CRU Ts4.0 data used by TerraClimate. JRA55 was used\nexclusively for solar radiation and wind speeds.\n\nTerraClimate additionally produces monthly surface water balance datasets\nusing a water balance model that incorporates reference evapotranspiration,\nprecipitation, temperature, and interpolated plant extractable soil water\ncapacity. A modified Thornthwaite-Mather climatic water-balance model and\nextractable soil water storage capacity data was used at a 0.5° grid from\nWang-Erlandsson et al. (2016).\n\nData Limitations:\n\n1. Long-term trends in data are inherited from parent datasets.\n TerraClimate should not be used directly for independent assessments of\n trends.\n\n2. TerraClimate will not capture temporal variability at finer scales than\n parent datasets and thus is not able to capture variability in\n orographic precipitation ratios and inversions.\n\n3. The water balance model is very simple and does not account for\n heterogeneity in vegetation types or their physiological response to\n changing environmental conditions.\n\n4. Limited validation in data-sparse regions (e.g., Antarctica).\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n4638.3 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Min | Max | Scale | Pixel Size | Description |\n|--------|--------|---------|---------|-------|------------|-------------------------------------------------------------------------------------|\n| `aet` | mm | 0\\* | 3140\\* | 0.1 | meters | Actual evapotranspiration, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `def` | mm | 0\\* | 4548\\* | 0.1 | meters | Climate water deficit, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `pdsi` | | -4317\\* | 3418\\* | 0.01 | meters | Palmer Drought Severity Index |\n| `pet` | mm | 0\\* | 4548\\* | 0.1 | meters | Reference evapotranspiration (ASCE Penman-Montieth) |\n| `pr` | mm | 0\\* | 7245\\* | | meters | Precipitation accumulation |\n| `ro` | mm | 0\\* | 12560\\* | | meters | Runoff, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `soil` | mm | 0\\* | 8882\\* | 0.1 | meters | Soil moisture, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `srad` | W/m\\^2 | 0\\* | 5477\\* | 0.1 | meters | Downward surface shortwave radiation |\n| `swe` | mm | 0\\* | 32767\\* | | meters | Snow water equivalent, derived using a one-dimensional soil water balance model |\n| `tmmn` | °C | -770\\* | 387\\* | 0.1 | meters | Minimum temperature |\n| `tmmx` | °C | -670\\* | 576\\* | 0.1 | meters | Maximum temperature |\n| `vap` | kPa | 0\\* | 14749\\* | 0.001 | meters | Vapor pressure |\n| `vpd` | kPa | 0\\* | 1113\\* | 0.01 | meters | Vapor pressure deficit |\n| `vs` | m/s | 0\\* | 2923\\* | 0.01 | meters | Wind-speed at 10m |\n\n\\* estimated min or max value\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|--------|--------|------------------------------|\n| status | STRING | 'provisional' or 'permanent' |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThe data set is in the public domain as licensed under the Creative Commons\nPublic Domain (CC0) license.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Abatzoglou, J.T., S.Z. Dobrowski, S.A. Parks, K.C. Hegewisch, 2018,\n Terraclimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and\n climatic water balance from 1958-2015, Scientific Data 5:170191,\n [doi:10.1038/sdata.2017.191](https://doi.org/10.1038/sdata.2017.191)\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE')\n .filter(ee.Filter.date('2017-07-01', '2017-08-01'));\nvar maximumTemperature = dataset.select('tmmx');\nvar maximumTemperatureVis = {\n min: -300.0,\n max: 300.0,\n palette: [\n '1a3678', '2955bc', '5699ff', '8dbae9', 'acd1ff', 'caebff', 'e5f9ff',\n 'fdffb4', 'ffe6a2', 'ffc969', 'ffa12d', 'ff7c1f', 'ca531a', 'ff0000',\n 'ab0000'\n ],\n};\nMap.setCenter(71.72, 52.48, 3);\nMap.addLayer(maximumTemperature, maximumTemperatureVis, 'Maximum Temperature');\n```\nPython setup\n\nSee the [Python Environment](/earth-engine/guides/python_install) page for information on the Python API and using\n`geemap` for interactive development. \n\n```python\nimport ee\nimport geemap.core as geemap\n```\n\n### Colab (Python)\n\n```python\ndataset = ee.ImageCollection('IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE').filter(\n ee.Filter.date('2017-07-01', '2017-08-01')\n)\nmaximum_temperature = dataset.select('tmmx')\nmaximum_temperature_vis = {\n 'min': -300.0,\n 'max': 300.0,\n 'palette': [\n '1a3678',\n '2955bc',\n '5699ff',\n '8dbae9',\n 'acd1ff',\n 'caebff',\n 'e5f9ff',\n 'fdffb4',\n 'ffe6a2',\n 'ffc969',\n 'ffa12d',\n 'ff7c1f',\n 'ca531a',\n 'ff0000',\n 'ab0000',\n ],\n}\n\nm = geemap.Map()\nm.set_center(71.72, 52.48, 3)\nm.add_layer(\n maximum_temperature, maximum_temperature_vis, 'Maximum Temperature'\n)\nm\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/IDAHO_EPSCOR/IDAHO_EPSCOR_TERRACLIMATE) \n[TerraClimate: Monthly Climate and Climatic Water Balance for Global Terrestrial Surfaces, University of Idaho](/earth-engine/datasets/catalog/IDAHO_EPSCOR_TERRACLIMATE) \nTerraClimate is a dataset of monthly climate and climatic water balance for global terrestrial surfaces. It uses climatically aided interpolation, combining high-spatial resolution climatological normals from the WorldClim dataset, with coarser spatial resolution, but time-varying data from CRU Ts4.0 and the Japanese 55-year Reanalysis (JRA55). Conceptually, the procedure applies interpolated ... \nIDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE, climate,drought,evapotranspiration,geophysical,global,merced,monthly,palmer,pdsi,precipitation,runoff,temperature,vapor,water-vapor,wind \n1958-01-01T00:00:00Z/2024-12-01T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/http://www.climatologylab.org/terraclimate.html)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/IDAHO_EPSCOR_TERRACLIMATE)"]]
