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WeatherNext Graph Forecasts

projects/gcp-public-data-weathernext/assets/59572747_4_0

infos

Cet ensemble de données fait partie d'un catalogue d'éditeurs et n'est pas géré par Google Earth Engine. Contactez weathernext@google.com pour signaler un bug ou consultez d'autres ensembles de données dans le catalogue WeatherNext. En savoir plus sur les ensembles de données pour les éditeurs

Propriétaire du catalogue: WeatherNext
Disponibilité des ensembles de données: 2020-01-01T00:00:00Z–2025-09-06T00:00:00Z
Fournisseur de l'ensemble de données: Google

Tags: climate forecast gcp-public-data-weathernext precipitation publisher-dataset temperature weather weathernext wind
graphcast

Description

WeatherNext Graph est un ensemble de données expérimental de prévisions météorologiques mondiales à moyen terme, produit par une version opérationnelle du modèle météorologique de réseau neuronal graphique de Google DeepMind.

L'ensemble de données expérimentales inclut des données en temps réel et historiques. Les données en temps réel sont toutes les données qui se rapportent à une période de moins de 48 heures ("Données expérimentales en temps réel"), tandis que les données historiques sont toutes les données qui se rapportent à une période de plus de 48 heures ("Données expérimentales historiques"). Cet ensemble de données inclut les principaux champs de surface, y compris la température, le vent, les précipitations, l'humidité, le géopotentiel, la vitesse verticale et la pression. La résolution spatiale est de 0,25 degré. Les heures d'initialisation des prévisions ont une résolution de six heures (00h, 06h, 12h, 18h). Les délais de prévision ont une résolution de six heures jusqu'à un délai maximal de 10 jours.

Si vous souhaitez accéder à l'ensemble de données expérimentales, veuillez remplir ce formulaire de demande de données WeatherNext.

Pour en savoir plus sur le modèle, consultez Learning skillful medium-range global weather forecasting. Le modèle utilisé pour produire cet ensemble de données expérimental est une version opérationnelle dérivée de ce modèle de recherche (anciennement appelé GraphCast). Veuillez noter que la précision de ce modèle opérationnel ne correspond pas forcément directement à celle indiquée pour le modèle de recherche, et que des variables supplémentaires peuvent être incluses dans cet ensemble de données de prévision.

Si vous avez des questions sur l'utilisation de cet ensemble de données expérimental ou si vous souhaitez l'utiliser à des fins qui ne sont pas actuellement autorisées par les conditions d'utilisation définies ci-dessous, veuillez contacter weathernext@google.com.

Calendrier de diffusion

Toutes les étapes sont publiées en même temps. Toutes les heures sont indiquées dans le fuseau horaire UTC et sont des estimations approximatives (avec une marge de variation typique de ± 15 minutes). Il peut arriver que les horaires varient de ± 60 minutes ou plus. Si la livraison des données dépasse 60 minutes, veuillez nous en informer à l'adresse weathernext@google.com.

Exécutions de prévisions (heure d'initialisation)	Calendrier de diffusion des prévisions
00:00	06:45
06:00	12:45
12:00	18:45
18:00	00:45

Accéder aux données brutes (.zarr)

Un bucket contenant les fichiers .zarr bruts pour l'ensemble de données historiques ("Données expérimentales historiques") est disponible à l'adresse gs://weathernext/59572747_4_0/zarr. Pour accéder au bucket, veuillez en faire la demande via le même formulaire de demande de données WeatherNext et indiquer que vous souhaitez accéder aux fichiers .zarr bruts.

Remerciements

Les données expérimentales ont été générées par des modèles qui communiquent avec et/ou font référence aux bibliothèques et packages distincts suivants :

Données et produits du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT), tels que modifiés par Google.
Informations modifiées du service Copernicus sur le changement climatique, 2023. Ni la Commission européenne, ni le CEPMMT ne sont responsables de l'utilisation possible des informations ou des données de Copernicus.
Ensembles de données ECMWF HRES
- Mention de copyright : Copyright "© 2023 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)".
- Source : www.ecmwf.int
- Déclaration de licence : les données ouvertes du CEPMMT sont publiées sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Clause de non-responsabilité : Le CEPMMT décline toute responsabilité quant aux erreurs ou omissions dans les données, leur disponibilité, ou toute perte ou dommage résultant de leur utilisation.

Bracelets

Taille des pixels
27750 mètres

Bandes de fréquences

Nom	Unités	Taille des pixels	Description
`total_precipitation_6hr`	m	mètres	Précipitations totales sur une période de six heures
`10m_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 10 mètres
`10m_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 10 mètres
`2m_temperature`	K	mètres	Température à 2 mètres
`mean_sea_level_pressure`	Pa	mètres	Pression moyenne au niveau de la mer
`50_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 50 hPa
`100_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 100 hPa
`150_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 150 hPa
`200_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 200 hPa
`250_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 250 hPa
`300_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 300 hPa
`400_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 400 hPa
`500_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 500 hPa
`600_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 600 hPa
`700_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 700 hPa
`850_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 850 hPa
`925_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 925 hPa
`1000_geopotential`	m^2/s^2	mètres	Géopotentiel à 1 000 hPa
`50_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 50 hPa
`100_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 100 hPa
`150_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 150 hPa
`200_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 200 hPa
`250_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 250 hPa
`300_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 300 hPa
`400_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 400 hPa
`500_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 500 hPa
`600_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 600 hPa
`700_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 700 hPa
`850_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 850 hPa
`925_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 925 hPa
`1000_specific_humidity`	kg/kg	mètres	Humidité spécifique à 1 000 hPa
`50_temperature`	K	mètres	Température à 50 hPa
`100_temperature`	K	mètres	Température à 100 hPa
`150_temperature`	K	mètres	Température à 150 hPa
`200_temperature`	K	mètres	Température à 200 hPa
`250_temperature`	K	mètres	Température à 250 hPa
`300_temperature`	K	mètres	Température à 300 hPa
`400_temperature`	K	mètres	Température à 400 hPa
`500_temperature`	K	mètres	Température à 500 hPa
`600_temperature`	K	mètres	Température à 600 hPa
`700_temperature`	K	mètres	Température à 700 hPa
`850_temperature`	K	mètres	Température à 850 hPa
`925_temperature`	K	mètres	Température à 925 hPa
`1000_temperature`	K	mètres	Température à 1 000 hPa
`50_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 50 hPa
`100_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 100 hPa
`150_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 150 hPa
`200_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 200 hPa
`250_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 250 hPa
`300_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 300 hPa
`400_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 400 hPa
`500_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 500 hPa
`600_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 600 hPa
`700_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 700 hPa
`850_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 850 hPa
`925_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 925 hPa
`1000_u_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante U du vent à 1 000 hPa
`50_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 50 hPa
`100_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 100 hPa
`150_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 150 hPa
`200_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 200 hPa
`250_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 250 hPa
`300_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 300 hPa
`400_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 400 hPa
`500_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 500 hPa
`600_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 600 hPa
`700_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 700 hPa
`850_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 850 hPa
`925_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 925 hPa
`1000_v_component_of_wind`	m/s	mètres	Composante V du vent à 1 000 hPa
`50_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 50 hPa
`100_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 100 hPa
`150_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 150 hPa
`200_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 200 hPa
`250_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 250 hPa
`300_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 300 hPa
`400_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 400 hPa
`500_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 500 hPa
`600_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 600 hPa
`700_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 700 hPa
`850_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 850 hPa
`925_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 925 hPa
`1000_vertical_velocity`	Pa/s	mètres	Vitesse verticale à 1 000 hPa

Propriétés des images

Propriétés de l'image

Nom	Type	Description
start_time	STRING	Heure d'initialisation des prévisions. Cette valeur est la même pour toutes les heures de prévision d'une même exécution de modèle.
end_time	STRING	Période de validité de cette prévision spécifique. Calculé comme suit : start_time + forecast_hour.
forecast_hour	INT	Délai de prévision en heures. Représente le nombre d'heures à partir de start_time.
ingestion_time	DOUBLE	Heure à laquelle ces données de prévision sont devenues disponibles dans Earth Engine.

Conditions d'utilisation

Conditions d'utilisation

Les données expérimentales historiques sont concédées sous licence Creative Commons Attribution International, version 4.0 (CC BY 4.0).

Les données expérimentales en temps réel sont mises à disposition conformément aux Conditions d'utilisation des données expérimentales de prévision météorologique en temps réel GDM.

Éléments tiers

L'utilisation des éléments tiers mentionnés dans la section "Remerciements" peut être régie par des conditions d'utilisation ou des dispositions de licence distinctes. Votre utilisation des contenus tiers est soumise à ces conditions. Vous devez vérifier que vous pouvez respecter les restrictions ou conditions d'utilisation applicables avant de les utiliser.

Citations

Pour les données expérimentales en temps réel, veuillez consulter les conditions d'utilisation applicables pour connaître les exigences en matière de citation.

Si vous divulguez des résultats issus des données historiques, vous devez citer "© 2024, modèles de machine learning de DeepMind Technologies Limited utilisés pour créer les données expérimentales disponibles sur https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_gcp-public-data-weathernext_assets_59572747_4_0 sous les termes de la licence CC BY 4.0. Ces données sont destinées à la modélisation expérimentale uniquement. Elles ne sont pas destinées, validées ni approuvées pour une utilisation réelle."

Explorer avec Earth Engine

Éditeur de code (JavaScript)

var dataset =
    ee.ImageCollection(
          'projects/gcp-public-data-weathernext/assets/59572747_4_0')
        .filter(ee.Filter.date('2020-10-01T06:00:00Z', '2020-10-01T06:01:00Z'))
        .filter(ee.Filter.eq('forecast_hour', 6));
var temperature = dataset.select('2m_temperature');

var visParams = {
  min: 220,
  max: 350,
  palette: [
    'darkblue', 'blue', 'cyan', 'green', 'yellow', 'orange', 'red', 'darkred'
  ]
};

Map.addLayer(temperature, visParams, '2m Temperature');

Ouvrir dans l'éditeur de code

Prédictions de WeatherNext Graph

WeatherNext Graph est un ensemble de données expérimentales de prévisions météorologiques mondiales à moyen terme, produites par une version opérationnelle du modèle météorologique de réseau neuronal graphique de Google DeepMind. L'ensemble de données expérimentales inclut des données en temps réel et historiques. Les données en temps réel sont toutes les données qui se rapportent à une période de 48 heures maximum…

projects/gcp-public-data-weathernext/assets/59572747_4_0, climate,forecast,gcp-public-data-weathernext,precipitation,publisher-dataset,temperature,weather,weathernext,wind

2020-01-01T00:00:00Z/2025-09-06T00:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets