ble_wind_field
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気球学習環境用の過去の風域データセット。
ディメンションが緯度、経度、高度、および時間である 4D 風フィールド。各エントリには、指定された位置、高度、時間における風向と風の大きさを示す 2 つの float 値 ( uとv ) が含まれています。
謝辞:
Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A., Muñoz-Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D. ., Simmons, A., Soci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G., Bidlot, J., Bonavita, M., De Chiara, G.、ダルグレン、P.、ディー、D.、ディアマンタキス、M.、ドラガニ、R.、フレミング、J.、フォーブス、R.、フエンテス、M.、ギア、A.、ヘイムバーガー、L.、ヒーリー、 S.、Hogan、RJ、Hólm、E.、Janisková、M.、Keeley、S.、Laloyaux、P.、Lopez、P.、Lupu、C.、Radnoti、G.、de Rosnay、P.、Rozum、 I.、Vamborg、F.、Villaume、S.、Thépaut、JN。 (2017): 完全な ERA5: 全球気候の ECMWF 大気再分析の第 5 世代。コペルニクス気候変動サービス (C3S) データストア (CDS)。 (2021 年 1 月 4 日アクセス)
FeaturesDict({
'field': Tensor(shape=(21, 21, 10, 9, 2), dtype=float32),
})
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|
| 特徴辞書 | | | |
分野 | テンソル | (21、21、10、9、2) | float32 | |
@software{ble2021,
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Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A.,
Muñoz‐Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D., Simmons, A.,
Soci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G.,
Bidlot, J., Bonavita, M., De Chiara, G., Dahlgren, P., Dee, D., Diamantakis, M.,
Dragani, R., Flemming, J., Forbes, R., Fuentes, M., Geer, A., Haimberger, L.,
Healy, S., Hogan, R.J., Hólm, E., Janisková, M., Keeley, S., Laloyaux, P.,
Lopez, P., Lupu, C., Radnoti, G., de Rosnay, P., Rozum, I., Vamborg, F.,
Villaume, S., Thépaut, J-N. (2017): Complete ERA5: Fifth generation of ECMWF
atmospheric reanalyses of the global climate. Copernicus Climate Change Service
(C3S) Data Store (CDS). (Accessed on 01-04-2021)
ble_wind_field/full (デフォルト設定)
構成の説明: 過去の風域データセット全体。
データセットサイズ: 79.53 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
ble_wind_field/小
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最終更新日 2022-11-23 UTC。
[null,null,["最終更新日 2022-11-23 UTC。"],[],[],null,["# ble_wind_field\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nHistorical wind field dataset for the Balloon Learning Environment.\n\n4D wind fields, where the dimensions are latitude, longitude, altitude, and\ntime. Each entry contains two float values (*u* and *v*) which indicate the wind\ndirection and magnitude at the specified location, altitude, and time.\n\nAcknowledgements:\n\nHersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A.,\nMuñoz‐Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D., Simmons, A.,\nSoci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G.,\nBidlot, J., Bonavita, M., De Chiara, G., Dahlgren, P., Dee, D., Diamantakis, M.,\nDragani, R., Flemming, J., Forbes, R., Fuentes, M., Geer, A., Haimberger, L.,\nHealy, S., Hogan, R.J., Hólm, E., Janisková, M., Keeley, S., Laloyaux, P.,\nLopez, P., Lupu, C., Radnoti, G., de Rosnay, P., Rozum, I., Vamborg, F.,\nVillaume, S., Thépaut, J-N. (2017): Complete ERA5: Fifth generation of ECMWF\natmospheric reanalyses of the global climate. Copernicus Climate Change Service\n(C3S) Data Store (CDS). (Accessed on 01-04-2021)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://github.com/google/balloon-learning-environment\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.datasets.ble_wind_field.Builder`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/datasets/ble_wind_field/ble_wind_field_dataset_builder.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): Initial release.\n- **Download size** : `Unknown size`\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'field': Tensor(shape=(21, 21, 10, 9, 2), dtype=float32),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|---------|--------------|--------------------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| field | Tensor | (21, 21, 10, 9, 2) | float32 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Citation**:\n\n @software{ble2021,\n author = {Greaves, Joshua and Candido, Salvatore and Dumoulin, Vincent and Goroshin, Ross and Ponda, Sameera S. and Bellemare, Marc G. and Castro, Pablo Samuel},\n month = {12},\n title = { {Balloon Learning Environment} },\n url = {https://github.com/google/balloon-learning-environment},\n version = {1.0.0},\n year = {2021}\n }\n\n Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A.,\n Muñoz‐Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D., Simmons, A.,\n Soci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G.,\n Bidlot, J., Bonavita, M., De Chiara, G., Dahlgren, P., Dee, D., Diamantakis, M.,\n Dragani, R., Flemming, J., Forbes, R., Fuentes, M., Geer, A., Haimberger, L.,\n Healy, S., Hogan, R.J., Hólm, E., Janisková, M., Keeley, S., Laloyaux, P.,\n Lopez, P., Lupu, C., Radnoti, G., de Rosnay, P., Rozum, I., Vamborg, F.,\n Villaume, S., Thépaut, J-N. (2017): Complete ERA5: Fifth generation of ECMWF\n atmospheric reanalyses of the global climate. Copernicus Climate Change Service\n (C3S) Data Store (CDS). (Accessed on 01-04-2021)\n\nble_wind_field/full (default config)\n------------------------------------\n\n- **Config description**: The entire historical wind field dataset.\n\n- **Dataset size** : `79.53 GiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 290,000 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nble_wind_field/small\n--------------------\n\n- **Config description**: Small sample of 256 fields from the dataset.\n\n- **Dataset size** : `71.91 MiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 256 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples..."]]