GEE中 NASA NEX GDPDDP CMIP5 影像集合出现问题

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此星光明 发表于 2022/11/23 17:52:10 2022/11/23
【摘要】 ​问题：我正在使用 NASA NEX GDPDDP CMIP5 集合。我注意到模型“GFDL-CM3”似乎缺少场景 RCP4.5 的 2096-2099 年。您可以通过此脚本查看丢失的图像，并与模型 ACCESS1-0 进行比较：https://code.earthengine.google.com/7b505c81a59f10ba55086ea0f2ec0f04当我从 THREDDS OP...

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问题：

我正在使用 NASA NEX GDPDDP CMIP5 集合。我注意到模型“GFDL-CM3”似乎缺少场景 RCP4.5 的 2096-2099 年。

您可以通过此脚本查看丢失的图像，并与模型 ACCESS1-0 进行比较：

https://code.earthengine.google.com/7b505c81a59f10ba55086ea0f2ec0f04

当我从 THREDDS OPENDAP 数据服务器下载 GFDL-CM3 的 nc 文件时，时间轴上有 34,675 个日波段，表示整整 95 年。相比之下，在上面的链接脚本中，这个模型在 Earth Engine 集合中只有 32850 个日常图像。

这些年是不是这个模型/场景有什么问题不能摄取？

本次使用的数据是NASA NEX-GDPD 数据集由全球降尺度气候情景组成，这些情景源自在耦合模型比对项目第 5 阶段（CMIP5，参见Taylor 等人，2012 年）下运行的大气环流模型 (GCM ) 以及跨越两个四种温室气体排放情景，称为典型浓度路径（RCP，参见Meinshausen 等人，2011 年）。CMIP5 GCM 运行是为了支持政府间气候变化专门委员会 (IPCC AR5) 的第五次评估报告而开发的。

该数据集由气候分析小组和 NASA 艾姆斯研究中心使用 NASA Earth Exchange 准备，并由 NASA 气候模拟中心 (NCCS) 分发。

数据集可用性

1950-01-01T00:00:00 - 2100-12-31T00:00:00

数据集提供者

美国国家航空航天局 / CSU

已复制
ee.ImageCollection("NASA/NEX-GDDP")

 

Resolution

27830 meters

Bands Table

Name Description Min* Max* Units
pr Daily mean of precipitation at surface; includes both liquid and solid phases from all types of clouds (both large-scale and convective) 0 0.42 kg/(m^2*s)
tasmin Daily mean of the daily-minimum near-surface air temperature 165.31 318.89 K
tasmax Daily mean of the daily-maximum near-surface air temperature 188.38 335.13 K

* = Values are estimated

代码：

// scenario rcp45
var nex = ee.ImageCollection("NASA/NEX-GDDP")
                 .filterMetadata('scenario','equals','rcp45');
                 
// GFDL-CM3 -----------------------------------
var gfdl_cm3 = nex.filterMetadata('model','equals','GFDL-CM3');

// does not have 95 years worth of daily images (2006-2099)
print(gfdl_cm3.size(),'# of gfdl daily images')

var gfdl_96 = gfdl_cm3.filterDate('2096-01-01','2099-12-31');
print(gfdl_96,'GFDL: 2096 images')


// ACCESS1-0 as comparison -------------------------
var access = nex.filterMetadata('model','equals','ACCESS1-0');
print(access.size(),'# of access daily images')

var access_96 = access.filterDate('2096-01-01','2099-12-31');
print(access_96, 'ACCESS: 2096 images')

 

​

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