Google Earth Engine（GEE）——全球每日近地表空气温度（2003-2020年）

全球每日近地表空气温度（2003-2020年）

近地面空气温度（Ta）是全球气候研究中的一个关键变量。全球网格化的日最高和最低Ta（Tmax和Tmin）数据集特别有价值，是科学界和政策界迫切需要的，但目前仍未得到。在本文中，我们通过结合使用站基地面Ta测量值和卫星观测值（即数字高程模型和地表温度），采用最先进的统计方法--空间变化系数模型（SVCM-SP），建立了2003-2020年1公里分辨率的全球日Tmax和Tmin数据集。前言 – 床长人工智能教程

这个网格化的1公里分辨率全球(南纬50°~北纬79°)每日最高和最低近地面气温数据集(2003-2020年)是利用无缝的1公里分辨率陆地表面温度数据集(2003-2020年)、30弧秒(约1公里)分辨率的数字高程模型(DEM)数据、气象站的气温观测数据和空间变化系数模型(SVCM-SP)算法生成。网格化空气温度数据集在全球城市、气候和水文学研究中具有很大的用途。

你可以在这里阅读预印本，在这里下载数据集A global 1 km resolution daily near-surface air temperature dataset (2003 – 2020)

免责声明：数据集的全部或部分描述是由作者或其作品提供的。

数据预处理

数据集是按区域生成的，并且是针对tmax和tmin的。tmax和tmin被合并为生成区域的单一集合。增加了名为 "prop_type "的元数据，以便与其他元数据一起进行过滤，如年月日和实际日期信息，用于基于日期的过滤。这些数据集在输入到谷歌地球引擎之前被投射到EPSG 4326。

参考文献

Zhang, T., Zhou, Y., Zhao, K., Zhu, Z., Chen, G., Hu, J., and Wang, L.: A global dataset of daily near-surface air temperature at 1-km resolution
(2003–2020), Earth Syst. Sci. Data Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/essd-2022-233, in review, 2022.

Dataset Citation¶

Zhang, Tao; Zhou, Yuyu (2022): A global 1 km resolution daily near-surface air temperature dataset (2003 ?? 2020).
Iowa State University. Collection. https://doi.org/10.25380/iastate.c.6005185.v1

Earth Engine Snippet¶

var africa = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/global-daily-air-temp/africa");
var australia = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/global-daily-air-temp/australia");
var eurasia = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/global-daily-air-temp/europe_asia");
var latin_america = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/global-daily-air-temp/latin_america");
var north_america = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/global-daily-air-temp/north_america");

Sample code: https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:weather-climate/GLOBAL-DAILY-NEAR-SURFACE-AIR-TEMP

License¶

These datasets are made available under the CC BY 4.0 Attribution 4.0 International license. This license allows users to distribute, remix, adapt, and build upon the material in any medium or format, so long as attribution is given to the creator.

Created by: Zhang, T., Zhou, Y., Zhao, K., Zhu, Z., Chen, G., Hu, J., and Wang, L.

Curated in GEE by : Samapriya Roy

keywords: Air Temperature, land surface temperature (LST), SVCM-SP, MODIS, Global

Last updated on GEE: 2022-08-05