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tigge-cf-pressure

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Hugging Face2026-07-13 更新2026-07-14 收录
官方服务:

资源简介:

TIGGE控制预报数据集(气压层,1.5°)是一个自动化维护且持续增长的存档,包含了来自ECMWF(欧洲中期天气预报中心)、NCEP(美国国家环境预报中心)和CMA(中国气象局)三个预报中心的TIGGE(国际大集合)控制预报数据。数据经过处理,统一重网格化为1.5°规则经纬度网格,并存储在气压层上,源自ECMWF数据商店的tigge-forecasts集合。数据内容涵盖了对天气预报至关重要的多个大气变量,包括位势高度、温度、比湿、u风分量(东西向)和v风分量(南北向),这些变量在8个标准气压层(1000, 925, 850, 700, 500, 300, 250, 200 hPa)上提供。预报的初始时间为世界协调时(UTC)00时和12时,预报时效以6小时间隔递增,ECMWF和CMA中心最长至360小时,NCEP中心最长至384小时。数据空间分辨率为1.5°(对应网格尺寸为240经度点×121纬度点),由数据提供方服务器端完成重网格化。数据以GRIB2格式存储,时间覆盖范围从2010年至今,数据更新滞后实时约48小时。文件按照origin=<中心>/year=YYYY/month=MM/tigge_cf_<中心>_<YYYYMMDD>_<HH>z.grib的目录结构组织。该数据集基于世界天气研究计划(WWRP)发起的TIGGE计划数据,主要用于数值天气预报、气象学研究、数据同化以及机器学习天气模型的训练与评估等任务。数据集整体遵循CC BY-NC 4.0许可证,禁止商业用途,用户使用时需遵守TIGGE许可证(第二版)的规定,并对ECMWF、NCEP和CMA三个来源中心进行署名,同时注明数据经过了重网格化处理。

The TIGGE control forecast dataset (pressure levels, 1.5°) is an automatically maintained and continuously growing archive containing TIGGE (The International Grand Global Ensemble) control forecast data from three forecast centers: ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts), NCEP (National Centers for Environmental Prediction), and CMA (China Meteorological Administration). The data is processed, uniformly regridded to a 1.5° regular latitude-longitude grid, and stored on pressure levels. It originates from the tigge-forecasts collection in the ECMWF data store. The dataset covers key atmospheric variables essential for weather forecasting, including geopotential height, temperature, specific humidity, u-wind component (east-west), and v-wind component (north-south). These variables are provided on 8 standard pressure levels (1000, 925, 850, 700, 500, 300, 250, 200 hPa). Forecast initial times are at 00 and 12 UTC, with forecast lead times increasing in 6-hour intervals, up to 360 hours for ECMWF and CMA, and 384 hours for NCEP. The spatial resolution is 1.5° (corresponding to a grid size of 240 longitude points × 121 latitude points), with regridding performed server-side by the data providers. Data is stored in GRIB2 format, with temporal coverage from 2010 to the present, and updates are delayed by approximately 48 hours from real-time. Files are organized in a directory structure following origin=<center>/year=YYYY/month=MM/tigge_cf_<center>_<YYYYMMDD>_<HH>z.grib. This dataset is based on data from the TIGGE initiative launched by the World Weather Research Programme (WWRP) and is primarily used for numerical weather prediction, meteorological research, data assimilation, and training and evaluation of machine learning weather models. The overall dataset follows the CC BY-NC 4.0 license, prohibiting commercial use. Users must comply with the TIGGE License (Version 2) and attribute the three source centers (ECMWF, NCEP, and CMA), while also noting that the data has undergone regridding.

创建时间:
2026-07-13
原始信息汇总

数据集概要

TIGGE Control Forecasts — pressure levels, 1.5° 是一个自动持续更新的气象预报数据集,包含来自 ECMWF、NCEP 和 CMA 三个中心的地面控制预报(cf)数据,已重网格化为 1.5° 分辨率,数据格式为 GRIB2。

数据来源

  • 数据来自 ECMWF Data Store (ECDS) 的 tigge-forecasts 数据集集合
  • 三个预报中心:欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国国家环境预报中心 (NCEP)、中国气象局 (CMA)

数据内容

项目 详情
变量 位势高度、温度、比湿、u-风分量、v-风分量
气压层 1000、925、850、700、500、300、250、200 hPa
初始时刻 00 UTC 和 12 UTC
预报时效 每 6 小时输出一次;ECMWF 和 CMA 最长 360 小时,NCEP 最长 384 小时
网格 1.5° 规则经纬网格(regular_ll,240×121),由 ECDS 服务端重网格化
时间覆盖 从 2010 年起至今,实时更新,最新数据滞后约 48 小时
存储结构 origin=<中心>/year=YYYY/month=MM/tigge_cf_<中心>_<YYYYMMDD>_<HH>z.grib

许可与归属

数据集整体采用 CC BY-NC 4.0(非商业用途) 许可协议,原因如下:

来源中心 原始许可
ECMWF CC BY 4.0
NCEP CC BY 4.0
CMA CC BY-NC 4.0(非商业)
  • 限制:禁止商业用途
  • 要求:必须注明各来源中心;已说明对原始数据进行的 1.5° 重网格化修改
  • 详细许可文本见:TIGGE 许可协议

数据生成方式

使用 CDS API 从 ECDS 逐中心、逐日期、逐初始时刻发起请求,经服务端重网格化至 1.5° 后下载,再上传至本数据集并删除本地文件,整个过程由自动化流水线维护。

搜集汇总
数据集介绍
tigge-cf-pressure 数据集图片
构建方式
TIGGE控制预报(气压层,1.5°)数据集源自世界气象研究计划(WWRP)发起的国际全球大集合(TIGGE)倡议,通过自动化流水线从ECMWF数据存储(ECDS)的tigge-forecasts集合中持续获取。该数据集整合了ECMWF、NCEP和CMA三大气象中心的气压层控制预报(cf)数据,利用CDS API按中心、日期和起报时间逐一发起请求,将原始场通过服务端重采样至1.5°规则经纬网格(240×121),最终以GRIB2格式存储,文件路径按中心、年份、月份和起报时刻组织。
特点
该数据集具备多中心、长时间跨度和高时间分辨率的显著特征,涵盖位势高度、温度、比湿、东西向风速和南北向风速五个核心变量,气压层覆盖1000至200 hPa共八层,每日00和12 UTC两个起报时刻,预报时效以6小时间隔延伸至各中心最大预报时长(ECMWF和CMA达360小时,NCEP为384小时)。数据自2010年起持续归档,仅滞后实时约48小时。值得注意的是,受CMA数据采用CC BY-NC 4.0非商业许可限制,整个数据集以CC BY-NC 4.0协议发布。
使用方法
用户可通过Hugging Face平台直接访问该数据集,利用`datasets`库加载GRIB2格式的原始预报场数据,适用于气象研究、模式验证、集合预报分析等非商业用途。使用前需明确遵守TIGGE许可证(修订版2)要求,对三个中心分别进行归属声明,并注明数据经过1.5°重网格化处理。典型应用包括多中心预报性能对比、极端天气事件复盘以及气候模式初始化。建议结合ECMWF的cfgrib库或xarray等工具解码GRIB2文件,以高效提取特定变量、气压层或预报时效的子集。
背景与挑战
背景概述
大气科学领域,数值天气预报的准确性高度依赖于初始场和集合预报系统的质量。TIGGE(The International Grand Global Ensemble)是世界天气研究计划(WWRP)发起的一项重要国际合作计划,旨在汇集全球主要气象中心(如ECMWF、NCEP、CMA)的业务集合预报数据,以促进集合预报研究和应用的发展。该数据集创建于近年,由ECMWF数据存储(ECDS)持续维护,核心研究问题是如何为气象研究社区提供一套标准化、高质量、长时间序列的全球格点预报数据。通过将三个主要中心的控制预报(control forecast)在12个气压层上的五个关键变量(位势高度、温度、比湿、纬向风、经向风)统一重采样至1.5°分辨率,并涵盖从2010年至今的6小时间隔输出,该数据集极大简化了多中心预报比较、模式偏差分析和集合数据同化研究的门槛,对改进中期天气预报、气候模式评估及极端天气事件可预报性研究具有重要支撑作用。
当前挑战
该数据集面临的挑战首先体现在领域问题层面:不同气象中心的模式因动力核心、物理参数化方案和数据同化系统的差异,其预报结果存在系统性偏差和误差特征,如何统一评价和对比这些异构预报数据是一个核心难点。其次,构建过程中需要应对多源数据整合的技术挑战,包括从三个中心分别获取并按照不同中心、年份、月份进行分区存储,同时需处理CMA数据采用的CC BY-NC 4.0非商业许可与其他中心CC BY 4.0许可之间的兼容性问题,导致整个数据集只能以非商业许可发布,限制了其在产业界的应用。此外,数据集的实时更新依赖自动化流水线,并需克服ECDS数据服务器端重采样至1.5°分辨率时的计算和时间延迟,以及保证数据完整性(如不同中心最大预报时效分别为360小时和384小时)的协调难题。
常用场景
经典使用场景
tigge-cf-pressure数据集汇聚了来自ECMWF、NCEP和CMA三大全球中期天气预报中心的确定性控制预报场,涵盖了位势高度、温度、比湿、纬向风与经向风五项关键大气变量,在八个标准等压面上以1.5°经纬网格、6小时间隔提供长达384小时(CMA与ECMWF为360小时)的预报时序数据。该数据集最经典的使用场景是作为数值天气预报综合检验与评估的基准参考场,研究者可将其作为确定性预报的对照基准,用于对比不同集合预报系统的不确定性表征差异,或作为机器学习气象预报模型的训练目标与验证集,支撑数据驱动替代模型的性能对标与诊断分析。
衍生相关工作
围绕tigge-cf-pressure数据集,学界已衍生出多项标志性研究工作:其一,基于该数据集的长期控制预报记录,研究人员发展了多中心确定性预报的综合优选框架,利用历史预报误差统计特征动态分配不同中心在集成方案中的权重,显著提升了中期预报场的一致性表现;其二,该数据集被用于检验新型数据同化方案生成的初始场质量,通过追踪控制预报在前48小时内的误差增长率来评估同化算法的优劣;其三,近来兴起的气象基础预训练模型如FourCastNet、Pangu-Weather等,常以此数据集提供的确定性场作为对比基准,验证深度学习模型相对于传统数值预报模式的替代潜力与局限性。这些衍生工作共同推动了数值预报检验方法论与AI气象交叉领域的持续演进。
数据集最近研究
最新研究方向
当前,全球极端天气事件频发,气象预报的精准度提升成为气候科学与防灾减灾领域的核心议题。TIGGE控制预报数据作为国际多中心集合预报的旗舰产品,正被前沿研究广泛用于探究模式偏差与可预报性极限。该数据集汇聚ECMWF、NCEP和CMA三大权威中心的压层变量,覆盖2010年至今的长序列,为发展基于人工智能的统计后处理与混合预报系统提供了珍贵的基准资料。特别是在深度学习对大气动力场进行降尺度与误差修正的热点探索中,多中心、多时刻的格点数据使模型能够学习跨机构的系统差异,进而提升对极端降水与热浪过程的预报稳健性。其非商业许可协议既保障了科研透明共享,也促使学界在公平比较框架下推动高影响天气的早期预警能力跃升。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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