NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR)
Übersicht
- Zugang
- Beschreibung
- Parameter
- Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung
- Datenqualität
- Kontaktperson
- Referenzen
- Datenzitat und Lizenz
Zugang
UNEINGESCHRÄNKT:
EINGESCHRÄNKT: Dieser Link auf den Datensatz ist nur für eine eingeschränkte Nutzergruppe verfügbar. Der Datensatz ist nur im CEN/MPI Netzwerk bzw. von außen mit Kundenkonto zugreifbar. Bitte wenden Sie sich an ICDC, wenn Sie von außerhalb des Netzwerks auf diese Daten zugreifen möchten.
- Datenzugriff über Filesystem: /data/icdc/reanalyses/cfsr/
Beschreibung
CFSR wurde als globales gekoppeltes Atmosphäre-Ozean-Meereis-System mit hoher Auflösung ausgeführt. Es umfasst die Kopplung von Atmosphäre und Ozean während der Erzeugung des 6 Stunden Vorhersagefelds, ein interaktives Meereis-Modell und die Assimilation von Satellitendaten der Strahldichten durch ein Grid-point-Statistical-Interpolation-Verfahren für die Zeit von 1979 bis 2009 (siehe Referenzen). Weitere Verbesserungen sind die hohe horizontale und vertikale Auflösung der Atmosphäre (T382L64), Assimilationsverbesserungen in den letzten 10-15 Jahren und die Verwendung von CO2-Konzentrationen als Funktion der Zeit.
In CFSR wurden mehrere Unzulänglichkeiten aus NCEP-R1 und R2 entfernt wie die künstlich herbeigeführten Veränderungen durch die Aufnahme von Daten aus ständig wechselnden Beobachtungsplattformen oder die konstante CO2-Rate von 330ppmv, wodurch CFSR nützlicher für Klimawandelstudien wird. CFSR ist genauer als NCEP-R1, während es Analysen von Ozean und Meereis mit höherer Auflösung in Raum und Zeit beinhaltet.
CFSR nutzt folgende Systeme:
- operational Global Data Assimilation System (GDAS)
- atmospheric GADAS- Gridded Statistical Interpolation (GSI)
- ocean-ice GODAS
- land GLDAS
- Atmospherisches Modell: operational Global Forecast system (GFS)
- Ozeanmodell: MOM4 Ocean (GFDL Modulal Ocean Model)
- Landmodell: operational Noah Land Model
- Sea-Ice-Modell: des GFDL Sea Ice Simulators
Letzte Aktualisierung des Datensatzes am ICDC:
Parameter
| Name | Beschreibung | Einheiten |
|---|---|---|
| PRATE | Percipitation Rate | kg/m^2s |
| DLWRF_surface | Downward Long-Wave Radiative Flux | W/m^2 |
| ULWRF_surface | Upward Long-Wave Radiative Flux | W/m^2 |
| USWRF_surface | Upward Short-Wave Radiative Flux | W/m^2 |
| DSWRF_surface | Downward Short-Wave Radiative Flux | W/m^2 |
| SHTFL_surface | Sensible Heat Net Flux | W/m^2 |
| LHTFL_surface | Latent Heat Net Flux | W/m^2 |
| Name | Beschreibung | Einheiten |
|---|---|---|
| TMP_2maboveground | Temperature 2 m above ground | K |
| TMP_surface | Temperature at surface | K |
| TMP_0_0_1mbelowground | Temperature 0-0.1 m below ground | K |
| TMP_0_1_0_4mbelowground | Temperature 0.1-0.4 m below ground | K |
| TMP_0_4_1mbelowground | Temperature 0.4-1 m below ground | K |
| TMP_1_2mbelowground | Temperature 1-2 m below ground | K |
| ICEC_surface | Ice Cover | % |
| UGRD_10maboveground | U-Component of Wind 10 m above ground | m/s |
| VGRD_10maboveground | V-Component of Wind 10 m above ground | m/s |
| SPFH_2maboveground | Specific Humidity 2 m above ground | kg/kg |
| PRES_surface | Pressure at surface | Pa |
| ICETK_surface | Ice Thickness at surface | m |
| DLWRF_surface | Downward Long-Wave Radiative Flux | W/m^2 |
| ULWRF_surface | Upward Long-Wave Radiative Flux | W/m^2 |
| USWRF_surface | Upward Short-Wave Radiative Flux | W/m^2 |
| DSWRF_surface | Downward Short-Wave Radiative Flux | W/m^2 |
| SHTFL_surface | Sensible Heat Net Flux | W/m^2 |
| LHTFL_surface | Latent Heat Net Flux | W/m^2 |
Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung
Zeitraum und zeitliche Auflösung:
- von 1979 bis 2009, 5-Tagesmittel und 6-stündliche Vorhersagen
Räumliche Abdeckung und Auflösung:
- Global
- Räumliche Auflösung: ~38 km (T382)
- Geografische Länge: 0°E bis 359.687°E
- Geografische Breite: -89.761°N bis 89.761°N
- Höhe: 64 Druckniveaus von der Oberfläche bis 0.26hPa und 40 von der Oberfläche bis 4737 m Tiefe.
Format:
- NetCDF4
Datenqualität
Biases erscheinen, wenn die beobachtete Strahldichte mit der simulierten (CRTM) verglichen wird. Diese Biases sind durch Instrumentenkalibrierung, Datenverarbeitung und Mängel im Modell bezüglich des Strahlungstransfers zu erklären. Deshalb werden Bias-Korrekturen durch eine separate Spin-Up-Assimilation bestimmt, bevor die Strahldichten eines neuen Instruments assimiliert werden können. Für eine detaillierte Beschreibung der Datenqualität siehe Saha et al. 2010 (siehe Referenzen).
Kontaktperson
Remon Sadikni
ICDC / CEN / University of Hamburg
E-Mail: remon.sadikni@uni-hamburg.de<br />(remon.sadikni"AT"uni-hamburg.de)
Referenzen
Literatur:
- CLIMATE FORECAST SYSTEM REANALYSIS (CFSR), https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/climate-forecast-system-reanalysis-cfsr
- Saha, S., et al. (2010) The NCEP Climate Forecast System Reanalysis. Bulletin of American Meteorological Society, 91, 1015-1057.
http://dx.doi.org/10.1175/2010BAMS3001.1
Datenzitat, Lizenz und Danksagung
Bei Verwendung der Daten diese bitte wie folgt zitieren:
Saha et al., 2010. The NCEP Climate Forecast System Reanalysis, American Meteorological Society, 91, 1015-1057, doi:10.1175/2010BAMS3001.1..
und mit der folgenden Danksagung:
Thanks to ICDC, CEN, University of Hamburg for data support.
Lizenz
Lizenzinformationen finden Sie in der Originaldatenquelle.