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社区首页 >专栏 >2001 年至 2020 年,全球陆地表面温度 (Ts) 和近地面气温 (Ta)数据集

2001 年至 2020 年,全球陆地表面温度 (Ts) 和近地面气温 (Ta)数据集

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此星光明
发布2024-02-20 09:30:34
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发布2024-02-20 09:30:34
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文章被收录于专栏:GEE数据GEE数据

全球无缝高分辨率温度数据集(GSHTD)

本研究中介绍的全球无缝高分辨率温度数据集(GSHTD)为各领域的研究人员提供了全面而宝贵的资源。该数据集涵盖 2001 年至 2020 年,主要关注陆地表面温度 (Ts) 和近地面气温 (Ta)。GSHTD 的独特之处在于它包含了七种类型的温度数据,包括晴空昼夜 Ts、全天空昼夜 Ts 以及平均、最高和最低 Ta。值得注意的是,该数据集以 30 弧秒或 1 千米的空间分辨率实现了全球覆盖。前言 – 人工智能教程

GSHTD 的开发采用了创新的温差估算(ETD)方法,能够重建晴天和阴天的 Ts。数据集是无缝的,消除了缺失值,并采用了 Cubist 机器学习算法,以提高创建平均、最大和最小 Ta 数据月平均值的准确性。GSHTD 具有很高的准确性,其平均绝对误差 (MAE) 明显低于现有方法。该数据集可在长江中游地球科学数据中心获取,为气候变化、环境科学、生态学、流行病学和人类健康相关研究提供了宝贵的工具。

陆地表面温度(Ts)和近地面气温(Ta)是多个研究领域的关键参数。本研究开发了 2001 至 2020 年全球无缝(无缺失值)、高分辨率(30 弧秒空间分辨率)温度(Ts 和 Ta)数据集(GSHTD)。首先,提出了一种称为温差估算(ETD)的方法来重建晴天和阴天的 Ts。然后,利用 MODIS 的 Ts 数据和 ETD 方法,创建了全球无缝 8 天和月平均全晴空和晴空 Ts 数据。利用无缝 Ts 数据、原位 Ta 数据和 Cubist 机器学习算法,进一步开发了无缝月平均平均值、最大值和最小值 Ta 数据。GSHTD 有四大优势。首先,GSHTD 包括七种类型的温度数据:晴空昼夜 Ts,全天空昼夜 Ts,平均、最大和最小 Ta。第二,它覆盖全球,空间分辨率高。第三,使用本研究提出的 ETD 方法,GSHTD 没有缺失值。第四,GSHTD 的精度高;在重建 25 × 25 和 150 × 150 像素晴空昼(夜)Ts 数据时,ETD 的平均绝对误差(MAE)分别为 0.724 (0.552) 和 1.024 (0.895) ℃。与遥感地表温度重建(RSDAST)和平均气温异常内插法(IMAs)相比,ETD 的 MAEs 平均低 23.2% 和 23.7%。平均值、最大值和最小值的估计月平均值的 MAE 分别为 0.797、0.994 和 1.056 ℃。开发的 GSHTD 可在长江中游地球科学数据中心 (https://cjgeodata.cug.edu.cn/#/pageDetail?id=97) 免费获取,它将在许多与气候变化、环境科学与生态学、流行病学与人类健康相关的研究中发挥作用。

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

数据和预处理

表 1 列出了本文使用的数据。Ta的日平均值、最大值和最小值数据来自美国国家气候数据中心(NCDC)提供的全球地表日摘要产品,该中心进行了严格而广泛的质量控制。有效站点数量的时间变化如图 1a-1c 所示。有效站点的数量从 6554 个到 11215 个不等,后期年份的有效站点数量较多。这些台站的分布不均。。。

方法

在这项工作中,我们首先使用 ETD 方法重建晴空 Ts(3.1 节),然后结合 ETD 方法和 ERA5 陆地再分析 Ts 重建云天 Ts(3.2 节)。重建的晴空 Ts 并不是真实的 Ts,但仍对其进行了重建,因为:(1)晴空 Ts 数据的重建是一些重建云天 Ts 方法的重要组成部分(Wang 等,2019;Zeng 等,2018);(2)重建的晴空 Ts 数据已被广泛应用于云天 Ts 的重建中(Wang 等,2019;Zeng 等,2018)。

文章引用

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Yao, Rui, Lunche Wang, Xin Huang, Qian Cao, Jing Wei, Panxing He, Shaoqiang Wang, and Lizhe Wang. "Global seamless and high-resolution temperature
dataset (GSHTD), 2001–2020." Remote Sensing of Environment 286 (2023): 113422.

代码

代码语言:javascript
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var all_sky_day = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GSHTD/ALL_SKY_DAY");
var all_sky_night = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GSHTD/ALL_SKY_NIGHT");
var clear_sky_day = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GSHTD/CLEAR_SKY_DAY");
var clear_sky_night = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GSHTD/CLEAR_SKY_NIGHT");
var tmax = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GSHTD/TMAX");
var tmean = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GSHTD/TMEAN");
var tmin = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GSHTD/TMIN");

代码链接

https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:weather-climate/GSHTD

License?

The dataset is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 International as requested by the authors.

Provided by: Yao et al 2023

Curated in GEE by: Samapriya Roy

Keywords: MODIS, High Resolution Temperature, Seamless, Gap filled, Global dataset

Last updated in GEE: 2024-02-04

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如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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