SPEIbase: a global 0.5º gridded SPEI data base (I. NetCDF) [Dataset]

El conjunto de datos se compone de 96 archivos NetCDF, comprimidos en formato zip, representando una escala temporal distinta que abarca desde 1 hasta 48 meses. Se puede acceder y manipular estos archivos utilizando diversas herramientas de software, incluidas aplicaciones SIG como QGIS y ArcMap, ap...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Beguería, Santiago, Vicente Serrano, Sergio M.
Tipo de recurso: conjunto de datos
Fecha de publicación:2010
País:España
Institución:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
Repositorio:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC
OAI Identifier:oai:digital.csic.es:10261/22449
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10261/22449
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Drought
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description El conjunto de datos se compone de 96 archivos NetCDF, comprimidos en formato zip, representando una escala temporal distinta que abarca desde 1 hasta 48 meses. Se puede acceder y manipular estos archivos utilizando diversas herramientas de software, incluidas aplicaciones SIG como QGIS y ArcMap, aplicaciones especializadas como Panoply (https://www.giss.nasa.gov/tools/panoply/), y librerías específicas como ncdf4, raster o terra en R, así como netCDF4 o xarray en Python, entre otras. Cada archivo NetCDF contiene una matriz tridimensional con dimensiones de 720x360x1476. Los píxeles de tierra se identifican con el valor 1.0x10^30 y los errores de cálculo con valores NaN. El conjunto de datos se ha generado en R utilizando el paquete SPEI (http://cran.r-project.org/web/packages/SPEI).
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Vicente-Serrano S.M., Beguería S., López-Moreno J.I., Angulo M., El Kenawy A. (2010) A global 0.5° gridded dataset (1901-2006) of a multiscalar drought index considering the joint effects of precipitation and temperature. Journal of Hydrometeorology 11(4), 1033-1043, DOI: 10.1175/2010JHM1224.1.-- http://digital.csic.es/handle/10261/23906.
"[EN] NetCDF files can be accessed and manipulated using various software tools, including GIS applications like QGIS and ArcMap, specialized applications like Panoply (https://www.giss.nasa.gov/tools/panoply/), and dedicated libraries such as ncdf4, raster, or terra in R, as well as netCDF4 or xarray in Python, among others. For more information, please refer to https://spei.csic.es/database.html. [ES] Los archivos NetCDF de la dataset se pueden acceder y manipular utilizando diversas herramientas de software, incluidas aplicaciones SIG como QGIS y ArcMap, aplicaciones especializadas como Panoply (https://www.giss.nasa.gov/tools/panoply/), y librerías específicas como ncdf4, raster o terra en R, así como netCDF4 o xarray en Python, entre otras. Para más información, consulte https://spei.csic.es/database.html.
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Cada archivo NetCDF contiene una matriz tridimensional con dimensiones de 720x360x1476. Los píxeles de tierra se identifican con el valor 1.0x10^30 y los errores de cálculo con valores NaN. El conjunto de datos se ha generado en R utilizando el paquete SPEI (http://cran.r-project.org/web/packages/SPEI).[EN] A monthly global dataset of a multiscalar drought index is presented and compared in terms of spatial and temporal variability with the existing continental and global drought datasets based on the Palmer drought severity index (PDSI, scPDSI). The new dataset is based on the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI). The index was obtained from the CRU TS3.0 data, covering time scales from 1 to 48 months for the period 1901-2006, and has a spatial resolution of 0.5°. The advantages of the new dataset are that: i) it improves the spatial resolution of the unique global drought dataset at a global scale; ii) it is spatially and temporally comparable to other datasets, given the probabilistic nature of the SPEI, and, in particular; iii) it enables identification of various drought types, given the multiscalar character of the SPEI. More details at: https://spei.csic.es/database.html[ES] Se presenta un conjunto de datos globales mensuales de un índice de sequía multiescalar y se compara en términos de variabilidad espacial y temporal con los conjuntos de datos de sequía continentales y globales existentes basados en el índice de severidad de la sequía de Palmer (PDSI, scPDSI, por su acrónimo en inglés). El nuevo conjunto de datos se basa en el índice estandarizado de evapotranspiración de las precipitaciones (SPEI, por su acrónimo en inglés). El índice se obtuvo a partir de los datos del CRU TS3.0, cubre escalas temporales de 1 a 48 meses para el periodo 1901-2006 y tiene una resolución espacial de 0,5°. Las ventajas del nuevo conjunto de datos son que: i) mejora la resolución espacial del único conjunto de datos mundial sobre sequía a escala global; ii) es comparable espacial y temporalmente con otros conjuntos de datos, dada la naturaleza probabilística del SPEI, y, en particular; iii) permite identificar varios tipos de sequía, dado el carácter multiescalar del SPEI. Más detalles en: https://spei.csic.es/database.htmlThis work was not supported by any external funding.Peer reviewedDIGITAL.CSICBeguería, Santiago [0000-0002-3974-2947]Vicente Serrano, Sergio M. [0000-0003-2892-518X]Beguería, Santiago [santiago.begueria@csic.es]Beguería, SantiagoVicente Serrano, Sergio M.Consejo Superior de Investigaciones Científicas [https://ror.org/02gfc7t72]201020102010info:eu-repo/semantics/datasethttp://purl.org/coar/resource_type/c_ddb1NetCDF217894086 bytes109047646 bytes218466220 bytes110116832 bytes218311557 bytes110256482 bytes218128976 bytes110308053 bytes217939008 bytes110332761 bytes217744107 bytes110311723 bytes217551061 bytes110304305 bytes217364426 bytes110254418 bytes217171504 bytes110209247 bytes216986074 bytes110167523 bytes216807906 bytes110119205 bytes216626591 bytes110061808 bytes216442981 bytes109993937 bytes216260276 bytes109926130 bytes216077512 bytes109861588 bytes215893322 bytes109789026 bytes215712479 bytes109719644 bytes215532334 bytes109648137 bytes215355650 bytes109572325 bytes215166963 bytes109493201 bytes214990897 bytes109413896 bytes214817287 bytes109332652 bytesapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamapplication/octet-streamhttp://hdl.handle.net/10261/22449reponame:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSICinstname:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)InglésCRU TS3.0 data of the Climate Research Unit, University of East Anglia (UK).Vicente-Serrano S.M., Beguería S., López-Moreno J.I., Angulo M., El Kenawy A. (2010) A global 0.5° gridded dataset (1901-2006) of a multiscalar drought index considering the joint effects of precipitation and temperature. Journal of Hydrometeorology 11(4), 1033-1043, DOI: 10.1175/2010JHM1224.1.-- http://digital.csic.es/handle/10261/23906."[EN] NetCDF files can be accessed and manipulated using various software tools, including GIS applications like QGIS and ArcMap, specialized applications like Panoply (https://www.giss.nasa.gov/tools/panoply/), and dedicated libraries such as ncdf4, raster, or terra in R, as well as netCDF4 or xarray in Python, among others. For more information, please refer to https://spei.csic.es/database.html. 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