水安全指标模型 - 全球陆地数据同化系统(WSIM-GLDAS)月度网格,版本 1

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此星光明 发表于 2025/06/27 12:45:24 2025/06/27
【摘要】 ​ Water Security Indicator Model - Global Land Data Assimilation System (WSIM-GLDAS) Monthly Grids, Version 1简介水安全指标模型 - 全球陆地数据同化系统 (WSIM-GLDAS) 月度格网版本 1 数据集识别并描述了 1948 年 1 月至 2014 年 12 月期间每月的淡水盈亏情...

 Water Security Indicator Model - Global Land Data Assimilation System (WSIM-GLDAS) Monthly Grids, Version 1

简介

水安全指标模型 - 全球陆地数据同化系统 (WSIM-GLDAS) 月度格网版本 1 数据集识别并描述了 1948 年 1 月至 2014 年 12 月期间每月的淡水盈亏情况,以及决定这些异常的参数。该数据集使用美国宇航局 (NASA) 全球陆地数据同化系统的陆地表面模型输出,覆盖全球范围,以 0.25 度的格网分辨率生成以下参数的异常值:温度、降水、土壤湿度、潜在减实际蒸散量、径流、总蓝水(流量累积径流)、水盈综合指数和水亏综合指数。这些数据以重现期、科学单位和标准化(归一化)异常值的形式提供,并根据 1 个月、3 个月、6 个月和 12 个月的累积时间周期(称为积分期)进行计算。异常值以回归期的形式呈现,回归期基于拟合的广义极值 (GEV) 概率分布函数,该函数以 1950 年 1 月至 2009 年 12 月的历史基线期为基准,全球空间分辨率为 0.25 度,涵盖每月、3 个月、6 个月和 12 个月的积分期。拟合的 GEV 概率分布的参数值(位置、尺度和形状)按每个日历月单独拟合,并按每个积分期按参数进行分布。


摘要

Last Updated April 24, 2025, 6:57 AM (UTC+08:00)
Created April 1, 2025, 6:43 AM (UTC+08:00)
accessLevel public
bureauCode 026:00
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catalog_@id https://data.nasa.gov/data.json
catalog_conformsTo https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema
catalog_describedBy https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json
citation ISciences, and Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University. 2022-08-24. Water Security Indicator Model - Global Land Data Assimilation System (WSIM-GLDAS) Monthly Grids, Version 1. Version 1.00. Palisades, NY. Archived by National Aeronautics and Space Administration, U.S. Government, NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). https://doi.org/10.7927/z1fn-kf73. https://doi.org/10.7927/z1fn-kf73.
creator ISciences, and Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
graphic-preview-description Maps Download Page
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harvest_source_id 61638e72-b36c-4866-9d28-551a3062f158
harvest_source_title DNG Legacy Data
identifier C2426238727-SEDAC
issued 2022-08-24
landingPage https://doi.org/10.7927/z1fn-kf73
language en-US
metadata_type geospatial
modified 2022-08-24
programCode 026:001
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release-place Palisades, NY
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source_schema_version 1.1
spatial -180.0 -90.0 180.0 90.0
temporal 1948-01-01T00:00:00Z/2014-12-31T00:00:00Z
theme WATER,geospatial



代码

!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
 
import pandas as pd
import leafmap
 
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
 
leafmap.nasa_data_login()
 
 
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
    short_name="CIESIN_SEDAC_WATER_WSIM_GLDAS_V1",
    cloud_hosted=True,
    bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
    temporal=("1948-01-01", "2014-12-31"),
    count=-1,  # use -1 to return all datasets
    return_gdf=True,
)
 
 
gdf.explore()
 
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")


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