Srf meteo herunterladen

Eine detaillierte Analyse des formatierten Datensatzes wurde von Salma Tafasca (Doktorandin bei METIS) mit dem alten Treiber durchgeführt, siehe Preparing_GSWP3_V1_Official.pdf . Ein Vergleich der Interpretation dieses Zwangs durch die beiden Fahrer wurde von Vlad durchgeführt: orchidas.lsce.ipsl.fr/mapper/meteo_inter.php Die Ergebnisse zeigen eine Verzögerung von 1h30 für die Skalar und die Interpolation durch den neuen Fahrer ist von vornherein besser. Für die Flussmittel sind die SWdown-Ergebnisse identisch mit den beiden Treibern, die LWdown-Ergebnisse sind unterschiedlich, wären aber wahrscheinlich identisch, wenn dieser Fluss nicht linear, sondern gleichmäßig interpoliert würde (empfohlen, die Flussmittel zu konservieren), und die Niederschlagsunterschiede stammen aus verschiedenen spred_prec Parametern. Dieser meteorologische Datensatz wurde von ECMWF im Rahmen des Earth2Observe-Projekts erstellt: www.earth2observe.eu/ b) ORCHIDEE akzeptiert meteorologische Zwangsdateien mit unterschiedlichen Frequenzen: Es ist die Rolle des Treibers, Zeitreihen der erzwingenden meteorologischen Variablen beim Zeitschritt von ORCHIDEE (normalerweise 30 min) basierend auf dem erzwingenden Datensatz zu inter/extrapolieren. e) Tipps und Skriptbeispiele beim Erstellen/Verwenden meteorologischer Zwangsdateien: Der Datensatz basiert auf den Daten der Princeton University, die selbst auf der NCEP-NCAR-Neuanalyse basieren. Weitere Details werden in Sheffield, J., G. Goteti, und E. F. Wood, 2006: Development of a 50-yr high-resolution global dataset of meteorological forcing for land surface modeling, J. Climate, 19 (13), 3088-3111, bekannt gegeben. Benutzer müssen diese Referenz zitieren. Das Princeton-Erzwingung verwendet CRU-Daten für die Bias-Korrektur, aber das vorliegende Erzwingen beinhaltet eine zusätzliche Bias-Korrektur der Gesamtniederschlagsmenge, basierend auf den monatlichen GPCC-Daten. Dies wurde von Bertrand Decharme (CNRM, Toulouse) durchgeführt.

Die meteorologischen Felder werden von N. Viovy nach dem hier beschriebenen Protokoll generiert: README Die Standarddateien werden mit dem Python-Skript “cruncep.py” erstellt, das Bryce Nordgren hier zur Verfügung stellt: github.com/bnordgren/pylsce Zu viele Versuche. Bitte fordert Sie einen neuen Code an oder kontaktieren Sie unseren kundendienst. Der Wert dieses Zwangs liegt in seinem engen Verhältnis zur ErA-I-Reanalyse und ihrer Verlängerung bis Dezember 2014. Sie erhalten Kürze in einer E-Mail mit einem Link, um Ihr Passwort zu erneuern. Zieht ein Unwetter über mich? Via Push-Benachrichtigungen werden Sie jederzeit über Unwetter in Ihrer Region informiert. Der Blick auf das zoombare Niederschlagsradar zeigt Sie den neusten Stand der Niederschlagsmessung und den Verlauf der nächsten Stunde. Um auf die SRG-SSR REST-Wetter-API zugreifen zu können, müssen Sie ein registrierter Benutzer mit einem gültigen API-Schlüssel sein. v8 erstreckt sich bis 2017. Mitwirkender: Nach weiteren Änderungen für ORCHIDEE am ursprünglichen Datensatz: Möchten Sie eine Wettervorhersage-Funktion auf Ihrer Website oder in Ihrer App erhalten? Möchten Sie prüfen, ob das Wetter für geplante Aktivitäten geeignet ist? SRG-SSR Wetter API kann helfen! Einige zusätzliche Zwangsbeschränkungen, die noch nicht auf den freigegebenen Konten zu finden sind, finden Sie hier unter climserv/ciclad hier /bdd/ORCHIDEE_Forcing/BC/OOL/OL/OL2 Die Landmaske, die zum Erstellen der ORCHIDEE-Erzwingungsdaten verwendet wird, ist die von IPSL-CM6. WARNUNG: Die Version dieses 0,5°-Erzwingungs-Datasets (v1.06) unterscheidet sich von der Version, die verwendet wird, um das formatierte Erzwingen oben zu erhalten.

Die Unterschiede sind: (1) kontinuierliche Windfelder ohne Datenlücke über Ozeane; (2) die Daten erstrecken sich bis 2014. Es stehen zwei FLUXNET-Datenbanken zur Verfügung, FLUXNET_LaThuile, die 2005 endet, und FLUXNET2015, das 2014 endet. Die beiden Datenbanken unterscheiden sich leicht; Nicht alle Flussmittel sind in beiden enthalten, und nicht alle Standorte sind in beiden Datenbanken vorhanden. Unterschiede zwischen beiden Datenbanken werden in FLUXNET2015_nraoult_mai2019.pdf hervorgehoben Da diese Daten auf der ERA-I-Neuanalyse basieren, werden die Flussmittel über den 3h-Zeitraum vor dem Zeitstempel kumuliert.