ERA5-HRES, PCIC, DayMet|气象数据数据集|气候变化数据集

ERA5-HRES：全球范围，0.25°分辨率，包含超过200个变量，时间跨度从1979年至今。PCIC：北美西北部范围，1/16°分辨率，包含最低温度、最高温度和降水量，时间跨度从1945年至2012年。DayMet：北美、夏威夷、波多黎各范围，1km x 1km分辨率，包含日长度、降水量、短波辐射、雪水当量、最高气温、最低气温和水汽压，时间跨度从1980年至今。

ERA5-HRES: Global coverage with a resolution of 0.25°, encompassing over 200 variables, spanning from 1979 to the present. PCIC: Coverage of the northwestern part of North America with a resolution of 1/16°, including minimum temperature, maximum temperature, and precipitation, spanning from 1945 to 2012. DayMet: Coverage of North America, Hawaii, and Puerto Rico with a resolution of 1km x 1km, including day length, precipitation, shortwave radiation, snow water equivalent, maximum temperature, minimum temperature, and vapor pressure, spanning from 1980 to the present.

原始信息汇总

数据集概述

ERA5-HRES

• Extent: Global
• Resolution: 0.25° (~28km)
• Variables: Over 200 variables
• Timespan: 1979-present

PCIC (PNWNAmet)

• Extent: Northwest North America
• Resolution: 1/16° (~6km)
• Variables: Minimum Temperature, Maximum Temperature, Precipitation
• Timespan: 1945-2012

DayMet

• Extent: North America, Hawaii, Puerto Rico
• Resolution: 1km x 1km
• Variables: Day length, Precipitation, Shortwave radiation, snow-water equivalent, Max air temperature, Min air temperature, Water Vapor Pressure
• Timespan: 1980-present

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ERA5-HRES、PCIC和DayMet数据集的构建基于全球和区域气象观测网络，通过高分辨率数据采集和处理技术生成。ERA5-HRES数据集从欧洲中期天气预报中心（ECMWF）获取，覆盖全球，分辨率为0.25°，包含超过200种气象变量，时间跨度从1979年至今。PCIC数据集专注于北美西北部，分辨率为1/16°，涵盖1945年至2012年的最低温度、最高温度和降水量。DayMet数据集则覆盖北美、夏威夷和波多黎各，分辨率为1km x 1km，包含多种气象变量，时间跨度从1980年至今。

使用方法

使用该数据集时，建议按照以下步骤进行：首先，通过提供的Jupyter notebook文件下载所需的气象数据集。接着，将数据格式化为栅格数据，以便进行进一步的分析。随后，可以进行气候数据的比较分析，最后进行趋势分析。对于ERA5-HRES数据集，特别提示如何处理降水量、温度和蒸发量等关键变量。

背景与挑战

背景概述

ERA5-HRES、PCIC和DayMet数据集是气候和气象研究领域的重要资源，由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、太平洋气候影响联合中心（PCIC）和橡树岭国家实验室（ORNL）分别创建和维护。ERA5-HRES数据集提供了全球范围内的高分辨率气象数据，涵盖了从1979年至今的超过200个气象变量，主要用于气候变化分析和天气预报。PCIC数据集专注于北美西北部的气象观测，提供了1945年至2012年间的温度和降水数据，对区域气候研究具有重要意义。DayMet数据集则覆盖了北美、夏威夷和波多黎各，提供了从1980年至今的多种气象变量，包括日长、降水和辐射等，广泛应用于生态学和环境科学研究。这些数据集的创建和发布极大地推动了气候科学和相关领域的发展，为全球和区域气候模型的构建与验证提供了关键数据支持。

当前挑战

尽管ERA5-HRES、PCIC和DayMet数据集在气候和气象研究中具有重要价值，但它们在数据获取、处理和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的全球或区域覆盖范围广泛，数据量巨大，对存储和计算资源提出了高要求。其次，不同数据集的分辨率和时间跨度各异，如何进行有效的数据整合和对比分析是一个技术难题。此外，气象数据的复杂性和多变性使得数据质量控制和误差校正成为一项艰巨任务。最后，随着气候变化研究的深入，对高频次、高精度的气象数据需求日益增长，如何快速更新和扩展数据集以满足研究需求，是当前面临的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

ERA5-HRES、PCIC和DayMet数据集在气候研究和环境监测领域具有广泛的应用。ERA5-HRES数据集以其全球覆盖和高分辨率（0.25°）著称，常用于全球气候模型的校准和验证。PCIC数据集专注于北美西北部，提供了高分辨率（1/16°）的气象数据，适用于区域气候变化分析。DayMet数据集则专注于北美地区，提供了每日的气象变量，如降水、温度和辐射，广泛应用于生态模型和农业研究。

解决学术问题

这些数据集在解决气候变化和环境科学领域的关键学术问题中发挥了重要作用。ERA5-HRES通过提供高分辨率的全球气象数据，帮助研究人员精确模拟和预测气候变化。PCIC数据集通过其区域高分辨率数据，支持了对局部气候变化趋势的深入分析。DayMet数据集则为生态系统和农业模型提供了关键的气象输入，有助于理解气候变化对生态和农业的影响。

实际应用

在实际应用中，ERA5-HRES数据集被广泛用于气象预报、气候变化评估和灾害风险管理。PCIC数据集在农业规划、水资源管理和生态系统保护方面提供了重要支持。DayMet数据集则被用于农业生产、生态系统健康监测和自然资源管理，特别是在北美地区，为决策者提供了关键的气象信息。

数据集最近研究

最新研究方向

在气候变化与环境科学领域，ERA5-HRES、PCIC和DayMet数据集的研究正逐步深入，尤其是在高分辨率气象数据的获取与分析方面。这些数据集不仅提供了全球及区域尺度的气象变量，如降水、温度和蒸发等，还支持了气候趋势分析和模型验证等前沿研究。近年来，随着气候变化影响的加剧，这些数据集在极端天气事件预测、生态系统响应评估以及水资源管理等领域的应用日益广泛。通过整合多源数据，研究者能够更精确地模拟气候变化的影响，为政策制定和灾害预防提供科学依据。