GFS: Global Forecast System 384-Hour Predicted Atmosphere Data

NOAA/GFS0P25
데이터 세트 제공
2015-07-01T00:00:00Z–2025-09-04T06:00:00Z
데이터 세트 제공업체
Earth Engine 스니펫
ee.ImageCollection("NOAA/GFS0P25")
주기
6시간
태그
기후 구름 플럭스 예보 지구물리학 습도 ncep noaa 강수량 방사 온도 증기 날씨 바람
emc
gfs

설명

Global Forecast System (GFS)은 National Centers for Environmental Prediction (NCEP)에서 생성하는 일기예보 모델입니다. GFS 데이터 세트는 그리드 형식의 예측 변수로 선택된 모델 출력 (아래 설명)으로 구성됩니다. 1시간 (최대 120시간) 및 3시간 (120시간 이후) 예측 간격의 384시간 예측은 6시간 시간 해상도로 이루어집니다 (즉, 하루에 네 번 업데이트됨). 'creation_time' 및 'forecast_time' 속성을 사용하여 관심 있는 데이터를 선택합니다.

GFS는 대기 모델, 해양 모델, 육지/토양 모델, 해빙 모델로 구성된 결합 모델로, 이 모델들은 함께 작동하여 정확한 날씨 상황을 제공합니다. 이 모델은 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 최근 전역 예측/분석 시스템 수정 기록 및 문서를 참고하세요. 시간별 및 일별 변동이 클 수 있으므로 분석 전에 노이즈 감소 기법을 밴드에 적용해야 합니다.

사용 가능한 예측 시간과 간격은 시간에 따라 변경되었습니다.

  • 2015년 4월 1일~2017년 7월 9일: 3시간 간격으로 0시간을 제외한 36시간 예보
  • 2017년 7월 9일~2021년 6월 11일: 384시간 예측, 0~120시간은 1시간 간격, 120~240시간은 3시간 간격, 240~384시간은 12시간 간격
  • 2021년 6월 12일부터: 384시간 예측, 0~120시간은 1시간 간격, 120~384시간은 3시간 간격

일부 대역은 대역 설명에 명시된 대로 2025년 1월 15일부터만 사용할 수 있습니다.

대역

픽셀 크기
27830m

대역

이름 단위 최소 최대 픽셀 크기 설명
temperature_2m_above_ground °C -69.18* 52.25* 미터

지상 2m 온도
specific_humidity_2m_above_ground 질량 분율 0* 0.03* 미터

지상 2m의 비습
dew_point_temperature_2m_above_ground °C -81.05* 29.05* 미터

지상 2m의 이슬점 온도 (2025년 1월 15일부터 사용 가능)
relative_humidity_2m_above_ground % 1* 100.05* 미터

지상 2m의 상대 습도
maximum_temperature_2m_above_ground °C -60.73* 59.28* 미터

지상 2m 위의 최대 온도 (2025년 1월 15일부터 사용 가능, forecast_hours > 0인 애셋에만 해당)
minimum_temperature_2m_above_ground °C -63.78* 59.39* 미터

지상 2m 위의 최소 온도 (2025년 1월 15일부터 사용 가능, forecast_hours > 0인 애셋에만 해당)
u_component_of_wind_10m_above_ground m/s -60.73* 59.28* 미터

지상 10m 위의 바람의 U 구성요소
v_component_of_wind_10m_above_ground m/s -63.78* 59.39* 미터

지상 10m 위의 바람의 V 구성요소
total_precipitation_surface kg/m^2 0* 626.75* 미터

이전 1~6시간 동안의 지표면 누적 강수량입니다. 공식 ((F - 1) % 6) + 1에 따라 'forecast_hours' 속성 값에 따라 달라집니다 (forecast_hours > 0인 애셋에만 해당).

따라서 시간 X별 총 강수량을 계산하려면 6의 배수이고 X에 도달하기 위한 나머지가 있는 forecast_hours의 값만 합산하여 중복 계산을 방지해야 합니다. 또한 X가 6시간 창의 첫 번째 시간이 아닌 경우 X시간의 강수량을 확인하려면 이전 시간의 값을 빼야 합니다.
precipitable_water_entire_atmosphere kg/m^2 0* 100* 미터

전체 대기의 강수 가능 수분
u_component_of_wind_planetary_boundary_layer m/s -66.8* 62.18* 미터

바람 행성 경계층의 U 구성요소 (2025년 1월 15일부터 사용 가능)
v_component_of_wind_planetary_boundary_layer m/s -63.08* 57.6* 미터

바람 행성 경계층의 V 구성요소 (2025년 1월 15일부터 사용 가능)
gust m/s 0* 57.41* 미터

풍속 (돌풍) (2025년 1월 15일부터 사용 가능)
precipitation_rate kg/m^2/s 0* 0.032* 미터

강수량 (2025년 1월 15일부터 사용 가능)
haines_index 2* 6* 미터

Haines Index (2025년 1월 15일부터 사용 가능)
ventilation_rate m^2/s 0* 234,000* 미터

환기율 (2025년 1월 15일부터 사용 가능)
total_cloud_cover_entire_atmosphere % 0* 100* 미터

전체 대기의 총 구름량입니다 (이전에는 forecast_hours > 0인 애셋에만 해당했지만 2025년 1월 15일부터 forecast_hours == 0인 애셋에도 사용 가능).
downward_shortwave_radiation_flux W/m^2 0* 1230* 미터

하향 단파 복사 플럭스 (forecast_hours > 0인 애셋만 해당)
downward_longwave_radiation_flux W/m^2 0* 100* 미터

하향 장파 복사 플럭스 (2025년 1월 15일부터 사용 가능, forecast_hours > 0인 애셋에만 해당)
upward_shortwave_radiation_flux W/m^2 0* 1230* 미터

상향 단파 복사 플럭스 (2025년 1월 15일부터 사용 가능, forecast_hours > 0인 애셋만 해당)
upward_longwave_radiation_flux W/m^2 0* 100* 미터

상향 장파 복사 플럭스 (2025년 1월 15일부터 사용 가능, forecast_hours > 0인 애셋에만 해당)
planetary_boundary_layer_height m 7.77* 6312.67* 미터

행성 경계층 높이 (2025년 1월 15일부터 사용 가능)
* 예상 최솟값 또는 최댓값

이미지 속성

이미지 속성

이름 유형 설명
creation_time DOUBLE

생성 시간
forecast_hours DOUBLE

예측 시간
forecast_time DOUBLE

예측 시간

이용약관

이용약관

NOAA 데이터, 정보, 제품은 전송 방법에 관계없이 저작권이 적용되지 않으며 일반인의 후속 사용에 제한이 없습니다. 획득한 후에는 합법적인 용도로 사용할 수 있습니다. 위의 데이터는 공개 도메인에 속하며 사용 및 배포에 제한 없이 제공됩니다.

인용

인용:

  • Alpert, J., 2006 NCEP에서 하위 그리드 규모 산악 차단, 20번째 컨퍼런스 WAF/16번째 컨퍼런스 NWP P2.4.

  • Alpert, J. C., S-Y. Hong and Y-J. Kim: 1996, Sensitivity of cyclogenesis to lower troposphere enhancement of gravity wave drag using the EMC MRF", Proc. 11 Conf. On NWP, Norfolk, 322-323.

  • Alpert,J,, M. Kanamitsu, P. M. Caplan, J. G. Sela, G. H. White, E. Kalnay, 1988: NMC 중기 예보 모델의 산악 유도 중력파 항력 매개변수화 Pre-prints, Eighth Conf. on Numerical Weather Prediction, Baltimore, MD, Amer. Meteor Soc., 726~733.

  • Buehner, M., J. Morneau, C. Charette, 2013: 전역 결정론적 날씨 예측을 위한 4차원 앙상블 변동 데이터 동화. Nonlinear Processes Geophys., 20, 669-682.

  • Chun, H.-Y., and J.-J. Baik, 1998: Momentum Flux by Thermally Induced Internal Gravity Waves and Its Approximation for Large-Scale Models. J. Atmos Sci., 55, 3299-3310.

  • Chun, H.-Y., Song, I.-S., Baik, J.-J. and Y.-J. 김 2004: Impact of a Convectively Forced Gravity Wave Drag Parameterization in NCAR CCM3(NCAR CCM3에서 대류에 의해 강제된 중력파 드래그 파라미터화의 영향) J. Climate, 17, 3530~3547.

  • Chun, H.-Y., Song, M.-D., Kim, J.-W., and J.-J. Baik, 2001: Effects of Gravity Wave Drag Induced by Cumulus Convection on the Atmospheric General Circulation. J. Atmos Sci., 58, 302-319.

  • Clough, S.A., M.W. Shephard, E.J. Mlawer, J.S. Delamere, M.J. Iacono, K.Cady-Pereira, S. Boukabara, and P.D. Brown, 2005: Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 91, 233~244. doi:10.1016/j.jqsrt.2004.05.058

  • Ebert, E.E., and J.A. Curry, 1992: A parameterization of ice cloud optical properties for climate models. J. Geophys. Res., 97, 3831~3836.

  • Fu, Q., 1996: 기후 모델을 위한 권운의 태양 복사 속성의 정확한 매개변수화 J. Climate, 9, 2058~2082.

  • Han, J., and H.-L. Pan, 2006: Sensitivity of hurricane intensity forecast to convective momentum transport parameterization. 월. Wea. Rev., 134, 664~674.

  • Han, J., and H.-L. Pan, 2011: Revision of convection and vertical diffusion schemes in the NCEP global forecast system. Weather and Forecasting, 26, 520-533.

  • Han, J., M. Witek, J. Teixeira, R. Sun, H.-L. Pan, J. K. 플레처, C. S. Bretherton, 2016: 소산 가열 및 수정된 안정적인 경계층 혼합을 사용한 하이브리드 와류 확산 질량 플럭스 (EDMF) 경계층 매개변수화의 NCEP GFS 구현. Weather and Forecasting, 31, 341-352.

  • Hou, Y., S. Moorthi, K. Campana, 2002: NCEP 모델의 태양 복사 전송 매개변수화, NCEP Office Note #441, pp46. 여기에서 확인

  • Hu, Y.X., and K. Stamnes, 1993: 기후 모델에 사용하기에 적합한 물 구름의 복사 속성의 정확한 매개변수화. J. Climate, 6, 728-74.

  • Iacono, M.J., E.J. Mlawer, S.A. Clough, J.-J. Morcrette, 2000: Impact of an improved longwave radiation model, RRTM, on the energy budget and thermodynamic properties of the NCAR community climate model, CCM3, J. Geophys. Res., 105(D11), 14,873~14,890.2.

  • Johansson, Ake, 2008: Convectively Forced Gravity Wave Drag in the NCEP Global Weather and Climate Forecast Systems, SAIC/Environmental Modelling Center internal report.

  • Juang, H-M 외 2014:존 로드와 마사오 카나미쓰를 기리는 지역 스펙트럼 모델 워크숍, BAMS, A. 충족되었습니다. Soc, ES61-ES65.

  • Kim, Y.-J., and A. Arakawa (1995), Improvement of orographic gravity wave parameterization using a mesoscale gravity-wave model, J. Atmos Sci.,52, 875-1902.

  • Kleist, D. T., 2012: An evaluation of hybrid variational-ensemble data assimilation for the NCEP GFS , Ph.D. Thesis, Dept. of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland-College Park, 149 pp.

  • Lott, F and M. J. Miller: 1997, 'A new subgrid-scale orographic drag parameterization: Its formulation and testing', QJRMS, 123, pp101-127.

  • Mlawer, E.J., S.J. Taubman, P.D. Brown, M.J. Iacono, and S.A. Clough, 1997: Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. J. Geophys. Res., 102, 16663-16682.

  • Sela, J., 2009년: 시그마-압력 하이브리드 좌표를 GFS에 구현 NCEP Office Note #461, pp25.

  • Sela, J., 2010년: GFS의 시그마압력 하이브리드 좌표 준 라그랑주 모델 방정식의 유도 NCEP Office Note #462 pp31.

  • Yang, F., 2009: On the Negative Water Vapor in the NCEP GFS: Sources and Solution. 23rd Conference on Weather Analysis and Forecasting/19th Conference on Numerical Weather Prediction, 1-5 June 2009, Omaha, NE.

  • Yang, F., K. Mitchell, Y. Hou, Y. Dai, X. Zeng, Z. Wang, and X. Liang, 2008: Dependence of land surface albedo on solar zenith angle: observations and model parameterizations. Journal of Applied Meteorology and Climatology.No.11, Vol 47, 2963-2982.

DOI

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코드 편집기(JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/GFS0P25')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-03-01', '2018-03-02'));
var temperatureAboveGround = dataset.select('temperature_2m_above_ground');
var visParams = {
  min: -40.0,
  max: 35.0,
  palette: ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'],
};
Map.setCenter(71.72, 52.48, 3.0);
Map.addLayer(temperatureAboveGround, visParams, 'Temperature Above Ground');
코드 편집기에서 열기
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 (120시간 이후) 예측 간격의 384시간 예측은 …
NOAA/GFS0P25, 기후,구름,플럭스,예보,지구물리학,습도,ncep,noaa,강수량,복사,온도,증기,날씨,바람
2015-07-01T00:00:00Z/2025-09-04T06:00:00Z
-90 -180 90 180
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