यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, weathernext@google.com पर संपर्क करें या WeatherNext कैटलॉग से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.
- कैटलॉग का मालिक
- WeatherNext
- डेटासेट की उपलब्धता
- 2020-01-01T00:00:00Z–2026-02-23T06:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- टैग
ब्यौरा
WeatherNext Gen, दुनिया भर के मौसम के बारे में कई दिन आगे तक लगाए जाने वाले पूर्वानुमानों का एक एक्सपेरिमेंटल डेटासेट है. यह Google DeepMind के डिफ़्यूज़न-आधारित मॉडल के ऑपरेशनल वर्शन की मदद से तैयार किया गया है. यह मॉडल बहुत बड़े डेटा से पैटर्न सीखकर मौसम के पूर्वानुमान जनरेट करता है.
एक्सपेरिमेंटल डेटासेट में रीयल-टाइम और पुराना डेटा शामिल होता है. रीयल-टाइम डेटा, ऐसा डेटा होता है जो 48 घंटों से ज़्यादा पुराना नहीं होता ("रीयल-टाइम एक्सपेरिमेंटल डेटा"). वहीं, पुराना डेटा ऐसा डेटा होता है जो 48 घंटों से ज़्यादा पुराना होता है ("पुराना एक्सपेरिमेंटल डेटा"). इस डेटासेट में, सतह से जुड़े मुख्य फ़ील्ड शामिल हैं. जैसे, तापमान, हवा, बारिश, नमी, जियोपोटेंशियल, समुद्री धरातल का तापमान, वर्टिकल वेलोसिटी, और दबाव. स्पेशल रिज़ॉल्यूशन 0.25 डिग्री है. पूर्वानुमान के लिए डेटा इकट्ठा करने का समय, छह घंटे के रिज़ॉल्यूशन (00z, 06z, 12z, 18z) पर सेट होता है. पूर्वानुमान के लीड समय का रिज़ॉल्यूशन 12 घंटों का है. इसका अधिकतम लीड समय 15 दिनों तक का है.
अगर आपको एक्सपेरिमेंटल डेटासेट ऐक्सेस करना है, तो कृपया WeatherNext डेटा का अनुरोध करने वाला यह फ़ॉर्म भरें.
मॉडल के बारे में ज़्यादा जानकारी, "GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather" में दी गई है.
इस एक्सपेरिमेंटल डेटासेट को बनाने के लिए इस्तेमाल किया गया मॉडल, रिसर्च मॉडल से लिया गया एक वर्किंग मॉडल है. कृपया ध्यान दें, ऐसा हो सकता है कि फ़िलहाल जो मॉडल इस्तेमाल में है वह उतना सटीक न हो जितना कि रिसर्च मॉडल में बताया गया है. साथ ही, पूर्वानुमान वाले इस डेटासेट में अन्य वैरिएबल शामिल हो सकते हैं. रिसर्च मॉडल से जनरेट किया गया पूर्वानुमान वाला डेटासेट और ऊपर दिए गए पेपर में नतीजे जनरेट करने के लिए इस्तेमाल किया गया डेटासेट, gs://weathernext/weathernext_gen_research_2019 पर देखा जा सकता है.
अगर आपको इस एक्सपेरिमेंटल डेटासेट का इस्तेमाल करने के बारे में कोई सवाल पूछना है या आपको इसे किसी ऐसे मकसद के लिए इस्तेमाल करना है जिसके लिए फ़िलहाल इस्तेमाल की शर्तों के तहत अनुमति नहीं है, तो कृपया weathernext@google.com पर संपर्क करें.
डेटा जारी करने का शेड्यूल
पूर्वानुमान लगाने वाले सभी 50 मॉडलों के आउटपुट, BigQuery और Earth Engine पर विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराए जाते हैं. सभी सदस्यों को एक साथ जारी किया जाता है. सभी समय, यूटीसी टाइम ज़ोन के हिसाब से होते हैं. साथ ही, ये अनुमानित समय होते हैं. इनमें आम तौर पर ± 15 मिनट का अंतर होता है. कभी-कभी, इसमें ± 60 मिनट या उससे ज़्यादा का अंतर हो सकता है. अगर डेटा डिलीवर होने में 60 मिनटों से ज़्यादा समय लगता है, तो कृपया हमें weathernext@google.com पर इसकी सूचना दें.
| पूर्वानुमान रन (शुरू होने का समय) | डेटा पब्लिश करने का अनुमानित शेड्यूल |
|---|---|
| 00:00 | 08:05 |
| 06:00 | 14:05 |
| 12:00 | 20:05 |
| 18:00 | 02:05 |
रॉ डेटा (.zarr) ऐक्सेस करना
साल 2020 से अब तक के ऐतिहासिक डेटासेट ("ऐतिहासिक एक्सपेरिमेंटल डेटा") के लिए, रॉ .zarr फ़ाइलों वाला एक स्टोरेज बकेट gs://weathernext/126478713_1_0/zarr पर उपलब्ध है.
इसके अलावा, 2019 के ऐतिहासिक पूर्वानुमान, जो “Probabilistic weather forecasting with machine learning” में मूल्यांकित किए गए पूर्वानुमानों का एक अतिरिक्त साल हैं, gs://weathernext/weathernext_gen_research_2019 पर उपलब्ध हैं.
साल 2019 के पूर्वानुमान का डेटासेट, पूर्वानुमान के डेटा का एक अतिरिक्त साल है. यह इस डेटासेट की सूची के ज़रिए उपलब्ध 2020 से 2024 तक के डेटा को पूरा करता है. साल 2019 के पूर्वानुमान, जैसा कि पेपर में बताया गया है, ERA5 से शुरू किए गए पूर्वानुमान हैं. ये ERA5 पर ट्रेन किए गए मॉडल के लिए तैयार किए गए हैं.
उन संसाधनों का ऐक्सेस पाने के लिए, कृपया उसी WeatherNext डेटा के लिए अनुरोध फ़ॉर्म के ज़रिए ऐक्सेस का अनुरोध करें.
धन्यवाद अनुभाग
एक्सपेरिमेंट का डेटा, ऐसे मॉडल से जनरेट किया गया था जो इन अलग-अलग लाइब्रेरी और पैकेज के साथ कम्यूनिकेट करते हैं और/या इनका रेफ़रंस देते हैं:
- यूरोपियन सेंटर फ़ॉर मीडियम-रेंज वेदर फ़ॉरकास्ट (ईसीएमडब्ल्यूएफ़) का डेटा और प्रॉडक्ट, जिसे Google ने बदला है.
- कोपर्निकस जलवायु परिवर्तन सेवा की बदली गई जानकारी 2023. कोपर्निकस से मिली जानकारी या उसके पास मौजूद डेटा के इस्तेमाल के लिए, न तो यूरोपियन कमीशन और न ही ईसीएमडब्लूएफ़ ज़िम्मेदार है.
- ईसीएमडब्ल्यूएफ़ के एचआरईएस डेटासेट
- कॉपीराइट स्टेटमेंट: कॉपीराइट "© 2023 यूरोपियन सेंटर फ़ॉर मीडियम-रेंज वेदर फ़ॉरकास्ट (ईसीएमडब्ल्यूएफ़)".
- सोर्स: www.ecmwf.int
- लाइसेंस स्टेटमेंट: ईसीएमडब्ल्यूएफ़ का ओपन डेटा, क्रिएटिव कॉमंस एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनैशनल लाइसेंस (CC BY 4.0) के तहत पब्लिश किया जाता है. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- डिसक्लेमर: ईसीएमडब्ल्यूएफ़, डेटा में किसी भी तरह की गड़बड़ी या चूक, उनकी उपलब्धता या उनके इस्तेमाल से होने वाले किसी भी नुकसान के लिए कोई ज़िम्मेदारी नहीं लेता है.
बैंड
पिक्सल का साइज़
27,830 मीटर
बैंड
| नाम | इकाई | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|
total_precipitation_12hr |
मी॰ | मीटर | 12 घंटों की अवधि में, बारिश या बर्फ़बारी की कुल मात्रा |
100m_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 100 मीटर की ऊंचाई पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
100m_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 100 मीटर की ऊंचाई पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
10m_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
10m_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
2m_temperature |
केल्विन | मीटर | 2 मीटर की ऊंचाई पर तापमान |
mean_sea_level_pressure |
पास्कल | मीटर | समुद्र तल पर औसत दबाव |
sea_surface_temperature |
K | मीटर | समुद्री धरातल का तापमान |
50_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 50 hPa पर जियोपोटेंशियल |
100_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 100 hPa पर जियोपोटेंशियल |
150_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 150 hPa पर जियोपोटेंशियल |
200_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 200 hPa पर जियोपोटेंशियल |
250_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 250 hPa पर जियोपोटेंशियल |
300_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 300 hPa पर जियोपोटेंशियल |
400_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 400 hPa पर जियोपोटेंशियल |
500_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 500 hPa पर जियोपोटेंशियल |
600_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 600 hPa पर जियोपोटेंशियल |
700_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 700 hPa पर जियोपोटेंशियल |
850_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 850 hPa पर जियोपोटेंशियल |
925_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 925 hPa पर जियोपोटेंशियल |
1000_geopotential |
मी॰^2/से॰^2 | मीटर | 1,000 hPa पर जियोपोटेंशियल |
50_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 50 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
100_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 100 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
150_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 150 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
200_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 200 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
250_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 250 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
300_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 300 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
400_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 400 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
500_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 500 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
600_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 600 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
700_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 700 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
850_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 850 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
925_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 925 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
1000_specific_humidity |
कि॰ग्रा॰/कि॰ग्रा॰ | मीटर | 1,000 hPa पर स्पेसिफ़िक ह्यूमिडिटी |
50_temperature |
केल्विन | मीटर | 50 hPa पर तापमान |
100_temperature |
केल्विन | मीटर | 100 hPa पर तापमान |
150_temperature |
केल्विन | मीटर | 150 hPa पर तापमान |
200_temperature |
केल्विन | मीटर | 200 hPa पर तापमान |
250_temperature |
केल्विन | मीटर | 250 hPa पर तापमान |
300_temperature |
केल्विन | मीटर | 300 hPa पर तापमान |
400_temperature |
केल्विन | मीटर | 400 hPa पर तापमान |
500_temperature |
केल्विन | मीटर | 500 hPa पर तापमान |
600_temperature |
केल्विन | मीटर | 600 hPa पर तापमान |
700_temperature |
केल्विन | मीटर | 700 hPa पर तापमान |
850_temperature |
केल्विन | मीटर | 850 hPa पर तापमान |
925_temperature |
केल्विन | मीटर | 925 hPa पर तापमान |
1000_temperature |
केल्विन | मीटर | 1,000 hPa पर तापमान |
50_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 50 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
100_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 100 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
150_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 150 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
200_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 200 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
250_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 250 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
300_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 300 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
400_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 400 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
500_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 500 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
600_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 600 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
700_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 700 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
850_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 850 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
925_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 925 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
1000_u_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 1000 hPa पर हवा का U कॉम्पोनेंट |
50_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 50 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
100_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 100 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
150_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 150 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
200_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 200 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
250_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 250 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
300_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 300 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
400_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 400 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
500_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 500 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
600_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 600 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
700_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 700 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
850_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 850 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
925_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 925 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
1000_v_component_of_wind |
मी॰/से॰ | मीटर | 1,000 hPa पर हवा का V कॉम्पोनेंट |
50_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 50 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
100_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 100 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
150_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 150 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
200_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 200 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
250_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 250 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
300_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 300 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
400_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 400 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
500_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 500 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
600_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 600 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
700_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 700 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
850_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 850 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
925_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 925 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
1000_vertical_velocity |
पास्कल/सेकंड | मीटर | 1,000 hPa पर वर्टिकल वेलोसिटी |
इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| start_time | STRING | पूर्वानुमान के शुरू होने का समय. यह एक मॉडल रन में, पूर्वानुमान के सभी घंटों के लिए एक जैसा होता है. |
| end_time | STRING | इस पूर्वानुमान के मान्य होने का समय. इसकी गिनती ऐसे की जाती है: start_time + forecast_hour. |
| forecast_hour | INT | घंटों में पूर्वानुमान का लीड समय. यह start_time से घंटों की संख्या दिखाता है. |
| ingestion_time | DOUBLE | वह समय जब यह पूर्वानुमानित डेटा, Earth Engine में उपलब्ध हुआ. |
| ensemble_member | STRING | स्ट्रिंग के तौर पर, एन्सेम्बल सदस्य. |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
ऐतिहासिक एक्सपेरिमेंटल डेटा को क्रिएटिव कॉमंस एट्रिब्यूशन इंटरनैशनल लाइसेंस, वर्शन 4.0 (CC BY 4.0) के तहत लाइसेंस मिला है.
रीयल-टाइम में एक्सपेरिमेंट के लिए उपलब्ध डेटा, जीडीएम के रीयल-टाइम में मौसम के पूर्वानुमान के एक्सपेरिमेंट के लिए उपलब्ध डेटा के इस्तेमाल की शर्तों के तहत उपलब्ध कराया जाता है.
तीसरे-पक्ष का कॉन्टेंट
धन्यवाद अनुभाग वाले सेक्शन में बताए गए तीसरे पक्ष के कॉन्टेंट के इस्तेमाल पर, अलग-अलग नियम और शर्तें या लाइसेंस के प्रावधान लागू हो सकते हैं. तीसरे पक्ष के कॉन्टेंट का इस्तेमाल, इन शर्तों के मुताबिक किया जाना चाहिए. आपको यह जांच करनी चाहिए कि इस्तेमाल करने से पहले, लागू होने वाली किसी भी पाबंदी या नियमों और शर्तों का पालन किया जा सकता है या नहीं.
उद्धरण
रीयल-टाइम एक्सपेरिमेंटल डेटा के लिए, कृपया लागू होने वाली इस्तेमाल की शर्तों में उद्धरण से जुड़ी ज़रूरी शर्तें देखें.
अगर आपको ऐतिहासिक डेटा से मिली जानकारी को सार्वजनिक करना है, तो आपको यह क्रेडिट देना होगा: "© 2024 DeepMind Technologies Limited के मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल, एक्सपेरिमेंट के लिए उपलब्ध कराए गए डेटा को बनाने के लिए किया गया है. यह डेटा https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_gcp-public-data-weathernext_assets_126478713_1_0 पर CC BY 4.0 लाइसेंस की शर्तों के तहत उपलब्ध है. इस डेटा का इस्तेमाल सिर्फ़ एक्सपेरिमेंट के तौर पर मॉडलिंग के लिए किया जाता है. इसका इस्तेमाल असल दुनिया में नहीं किया जा सकता. साथ ही, इसे न तो मान्यता दी गई है और न ही मंज़ूरी मिली है."
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (JavaScript)
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