home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NASA Global Data Sets for…phere Models 1987 - 1988 / NASA Global Data Sets for Land-Atmosphere Models 1987 - 1988 - Disc 5.iso / document / nmc_gpcp.doc < prev   
Text File  |  1995-04-05  |  38KB  |  869 lines

  1.                                1.  TITLE
  2.  
  3. 1.1  Data Set Identification.
  4.  
  5.      Total and convective precipitation
  6.  
  7.      (6-hourly ; NOAA/NMC, GPCP Hybrid)
  8.  
  9. 1.2  Data Base Table Name.
  10.  
  11.      Not Applicable.
  12.  
  13. 1.3  CD-ROM File Name.
  14.  
  15.       \DATA\YyyMmm\NMC_GPCP\nnnn_nnn\Oymmddhh.sfx
  16.       \DATA\YyyMmm\NMC_GPCP\nnnn_nnn\Cymmddhh.sfx
  17.  
  18.      Where nnnn_nnn is the parameter name (The NOAA/NMC, GPCP Precipitation 
  19.      data have 2 types of parameters, see table below). Note:  capital letters 
  20.      indicate fixed values that appear on the CD-ROM exactly as shown here, 
  21.      lower case indicates characters (values) that change for each path and 
  22.      file.
  23.  
  24.      The format used for the filenames is: nymmddhh.Z, where n is the 
  25.      parameter descriptor (see table below), y is the last digit of the year 
  26.      (e.g., 7=1987), mm is the month of the year (e.g., 12=December), dd is 
  27.      the day (i.e 01 to 31), and hh is the first two digits in the hour (e.g., 
  28.      12=1200 Greenwich Mean Time (GMT)).  The filename extension (.Z), 
  29.      indicates that the files are compressed and must be decompressed before 
  30.      use (see section 8.4).  Below is the list of the parameters, directory 
  31.      names and descriptors:
  32.  
  33.      Parameter Description              Parameter Directory Name   Descriptor
  34.      ------------------------------------------------------------------------
  35.      Total Precipitation                TOTL_PRC                            O
  36.      Convective Precipitation           CNVT_PRC                            C
  37.  
  38. 1.4  Revision Date Of This Document.
  39.  
  40.      April 5, 1995.
  41.  
  42.                            2.  INVESTIGATOR(S) 
  43.  
  44. 2.1  Investigator(s) Name And Title.
  45.  
  46.      Dr. Kenneth E. Mitchell 
  47.      Research Meteorologist
  48.      Development Division
  49.      National Meteorological Center (NMC)
  50.  
  51.      Dr. Ying Lin
  52.      UCAR Visiting Scientist
  53.      Development Division
  54.      National Meteorological Center
  55.  
  56. 2.2  Title Of Investigation.
  57.  
  58.      Application of NMC Reanalysis precipitation to 
  59.      temporal partitioning of GPCP monthly precipitation
  60.      for ISLSCP Initiative I CD-ROM data sets.
  61.  
  62. 2.3  Contacts (For Data Production Information).
  63.  
  64. ___________________________________________________________________
  65.                |         Contact 1       |       Contact 2        |
  66. _______________|_________________________|________________________|
  67.   2.3.1 Name   |Dr. Ken Mitchell         |Dr. Ying Lin            |
  68.   2.3.2 Address|Development Division     |Development Division    |
  69.                |DOC, NOAA                |DOC, NOAA               |
  70.                |W/NMC22, WWB, Rm 204     |W/NMC22, WWB, Rm 204    |
  71.        City/St.|Wasington DC, USA        |Washington DC, USA      |
  72.        Zip Code|20233                    |20233                   |
  73.  2.3.3 Tel.    |301-763-8161             |301-763-8056            |
  74.  2.3.4 Email   |wd22km@sgi74.wwb.noaa.gov|wd22yl@sun1.wwb.noaa.gov|
  75. _______________|_________________________|________________________|
  76.  
  77. 2.4  Requested Form of Acknowledgement.
  78.  
  79.      Mitchell, K.E., and Y. Lin, 1994: Production of 6-hourly 
  80.      continental precipitation data sets for 1987 and 1988 for ISLSCP
  81.      Initiative I, Development Division, National Meteorological 
  82.      Center, Washington, DC.
  83.  
  84.                        3.  INTRODUCTION
  85.  
  86. 3.1  Objective/Purpose.
  87.  
  88.      The objective of this data set is to provide a global continental 
  89.      precipitation time series of relatively high temporal frequency.
  90.      Its purpose is to fulfill the precipitation forcing needs of the 
  91.      various land-surface/hydrology initiatives of the Global Energy 
  92.      and Water Cycle Experiment (GEWEX), including ISLSCP, GCIP, GNEP, 
  93.      and PILPS.  
  94.  
  95.      One chief application is in the initiative of the GEWEX Global Soil 
  96.      Wetness Workshop (4-6 Oct 1994, Longmont, Colorado), which enlisted 
  97.      a number of international land-surface modeling groups to utilize 
  98.      the same global, continental atmosperic forcing data as input to 
  99.      various land-surface process models to generate a set of global 
  100.      soil wetness estimates for use in global climate models and other 
  101.      applications.  A good discussion of the need for and approach to 
  102.      a global soil wetness initiative is given by Dirmeyer (1995) in 
  103.      his summary of a related forerunner meeting on soil wetness 
  104.      (COLA, 19 Aug 94, Calverton, MD).
  105.  
  106. 3.2  Summary of Parameters.
  107.  
  108.      The data set provides global gridded 1-degree fields of 6-hourly
  109.      total and convective precipitation for 1987/88.  Over a given
  110.      month, the 6-hourly total precipitation sums up to the original
  111.      monthly total of the GPCP data set.  As in the GPCP data set,
  112.      all values over sea points (non-land mass) are set to zero.  
  113.      The convective precipitation is always less than or equal to the 
  114.      total precipitation for each 6-hour (and hence monthly) period.  
  115.  
  116. 3.3  Discussion.
  117.  
  118.      The starting point for the generation of the 6-hour precipitation
  119.      analyses here was the global 1-degree monthly land mass precipit-
  120.      ation analyses of the GPCP, available as separate, independent 
  121.      data sets in the ISLSCP Initiative I CD-ROM SET.  Briefly summarizing 
  122.      the latter, the GPCP a) collects monthly precipitation totals 
  123.      received in CLIMATE reports via the World Weather Watch GTS (Global 
  124.      Telecommunication System), b) calculates monthly totals from 
  125.      synoptic reports, and c) acquires monthly precipitation data 
  126.      from international/national meteorological and hydrological 
  127.      services/institutions. On the basis of these precipitation-gauge 
  128.      measurements, 1-degree gridded analyses over land areas are 
  129.      carried out using a spatial objective analysis method.  For 
  130.      further documentation, refer to the documentation in this CD-ROM
  131.      collection accompanying the GPCP monthly analyses.  Note that the
  132.      GPCP analyses on this CD-ROM set and applied below are 1-degree,
  133.      land-mass only, and based on surface gauge measurements only.  
  134.  
  135.      But the GPCP data sets provide only monthly total precipitation.
  136.      To satisfy the GEWEX modeling needs discussed in Sec. 3.1,
  137.      NMC agreed to partition the above GPCP monthly precipitation
  138.      analyses into estimates of 6-hourly total and convective 
  139.      precipitation time series, using the 6-hourly precipitation time 
  140.      series of the global 4DDA-based NMC Reanalysis Project (Kalnay 
  141.      and Jenne, 1991; Kalnay et al. 1993, Kalnay et al., 1995).  The NMC
  142.      Reanalysis 6-hourly precipitation time-series are the source of the 
  143.      derivation of temporal partitioning coefficients or weights applied to 
  144.      the GPCP monthly precipitation totals.  Note that the NMC Reanalysis 
  145.      precipitation is used only to derive weights for temporal partitioning, 
  146.      so that the derived time series sum up over one month to the original 
  147.      monthly GPCP amounts.
  148.  
  149.      The NMC Reanalysis provides an opportunity to estimate not only
  150.      the 6-hourly time series of total precipitation, but also the
  151.      time series of convective precipitation, since both total and
  152.      convective precipitation amounts at 6-hourly intervals are
  153.      routine products of the Reanalysis.  Here we embrace this 
  154.      opportunity and derive a time series of 6-hourly convective
  155.      precipitation from the 6-hourly total precipitation by applying 
  156.      in each 6-hour period the Reanalysis ratio of convective to total 
  157.      precipitation.  The user must bear in mind that the above ratio
  158.      is a product of the physical parameterizations for stable and
  159.      convective precipitation in the GCM of the NMC Reanalysis.  
  160.  
  161.                     4.  THEORY OF MEASUREMENTS
  162.  
  163. The derivation of this data set begins with the GPCP gauge-based monthly 
  164. precipitation analyses.  See the GPCP documentation (GPCP_PRC.DOC), for a 
  165. description of the gauge measurements.
  166.  
  167.                      5.  EQUIPMENT
  168.  
  169. See comment in Sec. 4.
  170.  
  171. 5.1  Instrument Description.
  172.  
  173.      Not applicable.
  174.  
  175.      5.1.1  Platform.
  176.  
  177.             Not applicable.
  178.  
  179.      5.1.2  Mission Objectives.
  180.  
  181.             Not applicable.  
  182.  
  183.      5.1.3  Key Variables.
  184.  
  185.             Not applicable. 
  186.  
  187.      5.1.4  Principles of Operation.
  188.  
  189.             Not applicable.  
  190.  
  191.      5.1.5  Instrument Measurement Geometry.
  192.  
  193.             Not applicable.  
  194.  
  195.      5.1.6  Manufacturer of Instrument.
  196.  
  197.             Not applicable. 
  198.  
  199. 5.2  Calibration.
  200.  
  201.      5.2.1  Specifications.
  202.  
  203.             Not applicable.
  204.  
  205.             5.2.1.1  Tolerance.
  206.  
  207.                      Not applicable. 
  208.  
  209.      5.2.2  Frequency of Calibration. 
  210.  
  211.             Not applicable.
  212.  
  213.      5.2.3  Other Calibration Information.
  214.  
  215.             Not applicable.  
  216.  
  217.                       6.  PROCEDURE
  218.  
  219. 6.1  Data Acquisition Methods.
  220.  
  221.      Four input data sets were acquired to derive the final dataset described 
  222.      in this document.  See Sec. 9 for a description of how these input data 
  223.      sets were processed to derive the final data set.  
  224.  
  225.      The four input sets are:
  226.  
  227.      1)  The GPCP global 1-degree gauge-based monthly precipitation 
  228.          analyses for 1987 & 1988 (available and documented on this CD-ROM 
  229.          set).
  230.  
  231.      2)  The NMC Reanalysis global 1.875-degree 4DDA-based 6-hourly 
  232.          total precipitation analyses for 1987 & 1988, available from NMC,
  233.          (Kalnay et al., 1993, Kalnay et al., 1995).
  234.  
  235.      3)  The NMC Reanalysis global 1.875-degree 4DDA-based 6-hourly 
  236.          convective precipitation analyses for 1987 & 1988, available from 
  237.          NMC, (Kalnay et al., 1993, Kalnay et al., 1995).
  238.  
  239.      4)  The NASA/GSFC global 4x5 degree gauge-based daily precip
  240.          analyses for Dec 1978 through Nov 1979, available from NASA/GSFC,
  241.          (G. Walker, private communication, NASA/GSFC, 
  242.          greg@rootboy.gsfc.nasa.gov; see also Liston et al., 1993,
  243.          specifically Sec. 2.c, page 13).  Sec. 9.2.1 below provides
  244.          more details on this data set.
  245.  
  246. 6.2  Spatial Characteristics.
  247.  
  248.      For each of the four input data sets listed in Sec. 6.1, 
  249.      the spatial characteristics are as follows:
  250.  
  251.      1) GPCP Monthly Precipitation: global 1-degree latitude by 
  252.         longitude.
  253.                          
  254.      2) NMC Reanalysis 6-Hourly Total Precipitation: global 
  255.         1.875-degree latitude by longitude.  
  256.  
  257.         (Specifically a 192 x 94 Gaussian grid, commonly used in 
  258.         global spectral models; the longitude increment is 1.875 
  259.         degree, the latitude increment is slightly variable, but 
  260.         nearly 1.915 degree.)
  261.  
  262.      3) NMC Reanalysis 6-Hourly Convective Precipitation:  
  263.         same as 2) above.
  264.  
  265.      4) NASA/GSFC Daily Precipitation: global 4x5 degree latitude 
  266.         by longitude (Dec 1978 - Nov 1979 only) 
  267.  
  268.      Again, we emphasize that the final derived data set is derived 
  269.      from the above four input data sets as described in Sec. 9.
  270.  
  271.      The spatial characteristics of the final derived data set is 
  272.      global 1-degree latitude by longitude.  This is described in
  273.      more detail next in Secs. 6.2.1 and 6.2.2.      
  274.  
  275.      6.2.1  Spatial Coverage.
  276.  
  277.             The coverage is global.  Data in each file are ordered from North 
  278.             to South and from West to East beginning at 180 degrees West and 
  279.             90 degrees North.  Point (1,1) represents the grid cell centered 
  280.             at 89.5 N and 179.5 W (see section 8.4).
  281.  
  282.             Only land-mass grid points have non-zero values.  All values over 
  283.             water are zero (as in GPCP).  The 1-degree land/water mask is 
  284.             available in this CD-ROM collection.
  285.  
  286.      6.2.2  Spatial Resolution.
  287.  
  288.             The final data set is given on an equal-angle grid that has 
  289.             a spatial resolution of 1 X 1 degree lat/long.
  290.  
  291. 6.3  Temporal Characteristics.
  292.  
  293.      6.3.1  Temporal Coverage.
  294.  
  295.             The final data set covers the period Jan 1987 through Dec 1988.
  296.  
  297.      6.3.2  Temporal Resolution.
  298.  
  299.             The final data set is 6-hourly. 
  300.  
  301.                    7.  OBSERVATIONS
  302.  
  303. 7.1  Field Notes.
  304.  
  305.      See Sec. 3.3.
  306.  
  307.                    8.  DATA DESCRIPTION
  308.  
  309. 8.1  Table Definition With Comments.
  310.  
  311.      Not applicable.
  312.  
  313. 8.2  Type of Data.
  314.  
  315. ------------------------------------------------------------------------------
  316. |                 8.2.1               |               |       |              |
  317. |Parameter/Variable Name              |               |       |              |
  318. ------------------------------------------------------------------------------
  319. |    |          8.2.2                 |     8.2.3     |  8.2.4 |    8.2.5    |
  320. |    |Parameter/Variable Description  |Range          |Units   |Source       |
  321. ------------------------------------------------------------------------------
  322. |TOTAL PRECIP                         |               |        |GPCP gauge   |
  323. |    |The total amount of             |min = 0.,      |[MM]    |analysis and |
  324. |    |precipitation over a six hour   |max = 1000.,   |        |NMC 4DDA     |
  325. |    |period.                         |over sea = 0.  |        |Reanalysis   |
  326. |    |                                |               |        |             |
  327. ------------------------------------------------------------------------------
  328. |CONVECTIVE PRECIP                    |               |        |GPCP gauge   |
  329. |    |The convective precipitation    |min = 0.,      |[MM]    |analysis and |
  330. |    |over a six hourly period.       |max = 1000.,   |        |NMC 4DDA     |
  331. |    |                                |over sea = 0.  |        |Reanalysis   |
  332. |    |                                |               |        |             |
  333. ------------------------------------------------------------------------------
  334.  
  335. 8.3  Sample Data Base Data Record.
  336.  
  337.      Not applicable.
  338.  
  339. 8.4  Data Format.
  340.  
  341.      Compressed format:
  342.  
  343.      The ECMWF data has been compressed using Unix Compress.  Compress uses 
  344.      the modified Lempel-Ziv algorithm popularized in "A Technique for High 
  345.      Performance Data Compression", Terry A. Welch, IEEE Computer, vol. 17, 
  346.      no. 6 (June 1984), pp. 8-19.  Common substrings in the file are first 
  347.      replaced by 9-bit codes 257 and up.  When code 512 is reached, the 
  348.      algorithm switches to 10-bit codes and continues to use more bits until 
  349.      the limit specified by the -b flag is reached (default 16).  Bits must be 
  350.      between 9 and 16.  The default can be changed in the source to allow 
  351.      compress to be run on a smaller machine.
  352.  
  353.      The amount of compression obtained depends on the size of the input, the
  354.      number of bits per code, and the distribution of common substrings.  The 
  355.      ECMWF data has been reduced by approximately 85%.  So watch out!!!
  356.  
  357.      The data described here can be de-compressed using the platform specific 
  358.      programs listed below. 
  359.  
  360.      DOS       MAC               UNIX         VMS        
  361.      ----------------------------------------------------
  362.      u16.zip   MacGzip0.3b2      gzip1-2-3    gzip-1-2-3
  363.  
  364.      These programs are located in the SOFTWARE directory on this CD-ROM.  The 
  365.      programs are also available via FTP from many archival data bases on the 
  366.      Internet.  Information on anonymous FTP sites which supply these software 
  367.      can be obtained via anonymous FTP at ftp.cso.uiuc.edu in the directory 
  368.      /doc/pcnet in the file compression.
  369.  
  370.  
  371.      Uncompressed format:
  372.  
  373.      The CD-ROM file format is ASCII, and consists of numerical fields of 
  374.      varying length, which are space delimited and arranged in columns and 
  375.      rows.  Each column contains 180 numerical values and each row contain 360 
  376.      numerical values.  
  377.  
  378.           Grid arrangement
  379.  
  380.              ARRAY(I,J)
  381.              I  = 1 IS CENTERED AT 179.5W
  382.              I INCREASES EASTWARD BY 1 DEGREE
  383.              J  = 1 IS CENTERED AT 89.5N
  384.              J INCREASES SOUTHWARD BY 1 DEGREE
  385.  
  386.              90N - | - - - | - - - | - - - | - -
  387.                    | (1,1) | (2,1) | (3,1) |
  388.              89N - | - - - | - - - | - - - | - -
  389.                    | (1,2) | (2,2) | (3,2) |
  390.              88N - | - - - | - - - | - - - | - -
  391.                    | (1,3) | (2,3) | (3,3) |
  392.              87N - | - - - | - - - | - - - |
  393.                   180W   179W    178W   177W
  394.  
  395.             ARRAY(360,180)
  396.  
  397. 8.5  Related Data Sets.
  398.  
  399.      1)  The ECMWF data on ISLSCP Initiative I CD-ROMs 2, 3, and 4,
  400.      2)  The GPCP global 1-degree gauge-based monthly precipitation 
  401.          analyses for 1987 & 1988 (available and documented on the ISLSCP 
  402.          Initiative I, Volume 1 CD-ROM).
  403.      3)  The NMC Reanalysis global 1.875-degree 4DDA-based 6-hourly 
  404.          total precipitation analyses for 1987 & 1988, available from NMC,
  405.          (Kalnay et al., 1993, Kalnay et al. 1995).
  406.      4)  The NMC Reanalysis global 1.875-degree 4DDA-based 6-hourly 
  407.          convective precipitation analyses for 1987 & 1988, available from 
  408.          NMC, (Kalnay et al., 1993, Kalnay et al. 1995).
  409.      4)  The NASA/GSFC global 4x5 degree gauge-based daily precip
  410.          analyses for Dec 1978 through Nov 1979, available from NASA/GSFC,
  411.          (G. Walker, private communication, NASA/GSFC, 
  412.          greg@rootboy.gsfc.nasa.gov; see also Liston et al., 1993,
  413.          specifically Sec. 2.c, page 13).  Sec. 9.2.1 below provides
  414.          more details on this data set.
  415.  
  416.                         9.  DATA MANIPULATIONS
  417.  
  418. 9.1  Formulas.
  419.  
  420.      9.1.1  Derivation. 
  421.  
  422.             See Sec. 9.2.1. 
  423.  
  424.      9.1.2  Techniques/Algorithms.
  425.  
  426.             See Sec. 9.2.1. 
  427.  
  428. 9.2  Data Processing Sequence.
  429.  
  430.      9.2.1  Processing Steps and Data Sets.
  431.  
  432.             For a given month in 1987 & 1988, and for a given global 1-degree 
  433.             grid land mass point denoted (i,j), we denote the following 
  434.             relative to the first three input data sets in Sec. 6.2:
  435.  
  436.               GP(i,j) - original monthly GPCP precipitation amount
  437.      
  438.             NMC Reanalysis total precip amount for day k of month for
  439.  
  440.               RPT06(i,j,k,1) -  first 6-hour period 
  441.               RPT06(i,j,k,2) - second 6-hour period  
  442.               RPT06(i,j,k,3) -  third 6-hour period
  443.               RPT06(i,j,k,4) - fourth 6-hour period
  444.  
  445.               RPT24(i,j,k)   - summation of above four 6-hour amounts
  446.  
  447.               RPTMM(i,j)     - monthly total from summation of RPT24(i,j,k)
  448.                                over all days k of given month
  449.  
  450.             NMC Reanalysis convective precip for day k of month for 
  451.  
  452.               RPC06(i,j,k,1) -  first 6-hour period 
  453.               RPC06(i,j,k,2) - second 6-hour period 
  454.               RPC06(i,j,k,3) -  third 6-hour period
  455.               RPC06(i,j,k,4) - fourth 6-hour period
  456.                       
  457.               RPC24(i,j,k)   - summation of above four 6-hour amounts
  458.      
  459.             We note that RPCtt convective precip amount is always less 
  460.             than or equal to the corresponding RPTtt total precip amount.
  461.      
  462.             The desired partitioned 6-hourly GPCP total precipitation amount
  463.      
  464.               GPT06(i,j,k,1) -  first 6-hour period
  465.               GPT06(i,j,k,2) - second 6-hour period
  466.               GPT06(i,j,k,3) -  third 6-hour period
  467.               GPT06(i,j,k,4) - fourth 6-hour period  
  468.      
  469.             The desired partitioned 6-hourly GPCP convective precipitation 
  470.             amount
  471.  
  472.               GPC06(i,j,k,1) -  first 6-hour period
  473.               GPC06(i,j,k,2) - second 6-hour period
  474.               GPC06(i,j,k,3) -  third 6-hour period
  475.               GPC06(i,j,k,4) - fourth 6-hour period  
  476.      
  477.             In Section 6.2, we noted that the original NMC Reanalysis fields
  478.             are provided on a 192 x 94 global Gaussian grid at 1.875 by
  479.             1.915 degree.  Our first operation is to bilinearly interpolate
  480.             these horizontally to the 1-degree grid of the GPCP fields.  
  481.             The above notation of RPTtt or RPCtt denotes 1-degree Reanalysis 
  482.             fields after this interpolation.   
  483.  
  484.             Before applying the above 1-degree Reanalysis precipitation 
  485.             fields, we first filtered the fields, as described next, to 
  486.             eliminate an identified tendency for the Reanalysis to generate 
  487.             too many days of measurable daily rainfall in the warm months over 
  488.             the southeast portions of both the North American and Asian 
  489.             continents.  This tendency is a product of the convective 
  490.             parameterization scheme in the GCM of the Reanalysis system.  The 
  491.             hydrological modelers who expect to apply the final 6-hourly 
  492.             precipitation data set firmly urged us to take care in reproducing 
  493.             observed frequencies of measurable daily precipitation.  
  494.      
  495.             To accomplish the filter, we needed a gauge-based, global,
  496.             land-mass analysis of DAILY rainfall.  Such fields are not
  497.             easily available on a global basis.  (Indeed it is the lack of 
  498.             such gauge-based global daily precipitation analyses that led 
  499.             to this very project to apply Reanalysis to monthly GPCP.)  One 
  500.             exception is the data set 4) in Section 6.1 and Section 6.2, 
  501.             namely the NASA/GSFC gauge-based global 4x5 degree daily 
  502.             precipitation analysis spanning the FGGE months of Dec 1978 
  503.             through Nov 1979 (used in Liston et al., 1993).  Even though the 
  504.             above analysis is for 1979, we decided its frequency of measurable 
  505.             daily rainfall was more representative than that of Reanalysis.  
  506.             Note that we apply below only the FREQUENCY in 1979 as a filter 
  507.             threshold.  We do NOT use the order of precipitation events in the 
  508.             1979 daily series as a source for the order of events in the final 
  509.             1987 & 1988 data set here.  Rather the Reanalysis time series 
  510.             (filtered below) will determine the order of 6-hourly precip 
  511.             events.
  512.      
  513.             Thus for the same FGGE calendar month as the given month
  514.             in 1987 & 1988 assumed above, we denote the daily, 24-hour 
  515.             precipitation amount from the NASA/GSFC gauge-based global 
  516.             analysis as
  517.      
  518.               NP24(i,j,k) - 24-hour precipitation amount for day k
  519.      
  520.             Following earlier practice, the above denotes the NASA/GSFC
  521.             analysis after bilinear interpolation from 4x5 degree to the
  522.             GPCP 1-degree grid.
  523.  
  524.             To accomplish the frequency filter, for each (i,j) land 
  525.             mass point, we compute for the given month a) the number of 
  526.             days, NR(i,j), in which RPT24(i,j,k) exceeded 1 mm and 
  527.             b) the number of days, NF(i,j), in which NP24(i,j,k) exceeded
  528.             1 mm.  If NF(i,j) > 10 (in order to target convective regions
  529.             for the most part) and NR(i,j) > NF(i,j) then we iterated
  530.             to determine a threshold daily precipitation amount, E(i,j), such
  531.             that if RPT24(i,j,k) < E(i,j), then we set RPT24(i,j,k)=0
  532.             and RPC24(i,j,k)=0 and hence also we set 
  533.  
  534.               RPT06(i,j,k,1)=RPT06(i,j,k,2)=RPT06(i,j,k,3)=RPT06(i,j,k,4)=0
  535.  
  536.               RPC06(i,j,k,1)=RPC06(i,j,k,2)=RPC06(i,j,k,3)=RPC06(i,j,k,4)=0
  537.  
  538.             for each such day k of the month satisfying the threshold, 
  539.             with the result that after such filtering (month by month) 
  540.             then NR(i,j)=NF(i,j) whenever NF(i,j) > 10.  Thus, at a given 
  541.             grid point (i,j), if RPT24(i,j,k) is less than the threshold 
  542.             E(i,j), then ALL Reanalysis precipitation amounts for that day 
  543.             were set to zero.  Note that the threshold field E(i,j) was 
  544.             determined separately for each of the 48 months in 1987 & 1988.  
  545.             With few exceptions, the values of E(i,j) were less than several 
  546.             millimeters. 
  547.  
  548.             We denote all such filtered Reanalysis fields as follows
  549.             (for tt=06 and tt=24):
  550.  
  551.               RPTttF = filtered counterpart to RPTtt
  552.               RPCttF = filtered counterpart to RPCtt
  553.               RPTMMF = filtered counterpart to RPTMM
  554.  
  555.             At last, it is straightforward to derive the desired 
  556.             temporally partitioned GPCP analyses.
  557.  
  558.             First, the 6-hourly partitioned GPCP total precipitation
  559.             is derived for each day k of given month from
  560.  
  561.               GPT06(i,j,k,m)  = [RPT06F(i,j,k,m)/RPTMMF(i,j)] * GP(i,j)
  562.  
  563.             for each 6-hourly period m=1,2,3,4.  In the above we see that 
  564.             the Reanalysis 6-hourly amount, scaled by the Reanalysis 
  565.             monthly total, acts as the temporal partitioning or weighting 
  566.             coefficient.  (Note: If GP(i,j)=0, then we set GPT06(i,j,k,m)=0.
  567.             If GP(i,j) is nonzero and RPTMMF(i,j) is zero, we search for
  568.             and substitute for RPT06F and RPTMMF from the nearest land 
  569.             mass (i,j) at which RPTMMF is nonzero.)
  570.            
  571.             Secondly, the 6-hourly partitioned GPCP convective precipitation
  572.             is derived for each day k of given month from
  573.  
  574.             GPC06(i,j,k,m)=[RPC06F(i,j,k,m)/RPT06F(i,j,k,m)]*GPT06(i,j,k,m)
  575.      
  576.             for each 6-hourly period m=1,2,3,4.  In the above we see that 
  577.             the Reanalysis 6-hourly convective amount, scaled by the 
  578.             Reanalysis 6-hourly total amount, acts as the convective 
  579.             partitioning or weighting coefficient.  (Note:  If 
  580.             GPT06(i,j,k,m) is zero, then we set GPC06(i,j,k,m)=0.
  581.             If GPT06(i,j,k,m) is nonzero, then RPT06F(i,j,k,m) is 
  582.             nonzero and hence GPC06(i,j,k,m) is well defined.) 
  583.  
  584.      9.2.2  Processing Changes.
  585.  
  586.             None at the time of this first revision.
  587.  
  588. 9.3  Calculations.
  589.  
  590.      9.3.1  Special Corrections/Adjustments.
  591.  
  592.             See Sec. 9.2.1 above.
  593.  
  594. 9.4  Graphs and Plots.
  595.  
  596.      See Mo et al. (1995), Kalnay et al. (1993), and Kalnay et al. (1995).
  597.  
  598.                           10.  ERRORS
  599.  
  600. 10.1  Sources of Error.
  601.  
  602.       The final data set inherits errors from the four input data
  603.       sets of Section 6.1.
  604.  
  605.       First, the monthly totals obtained by summing the derived 
  606.       6-hourly time series agree with the input GPCP monthly 
  607.       precipitation.  Hence these monthly totals reflect the 
  608.       accuracy of the GPCP analyses.
  609.  
  610.       In particular, the procedures of Section 9 were specifically 
  611.       designed to avoid having the monthly totals of this 6-hourly 
  612.       data set reflect any of the biases in monthly totals in the 
  613.       NMC Reanalysis.
  614.  
  615.       The sources of error in the input GPCP monthly precipitation
  616.       analyses are discussed in Section 10 of the GPCP documentation
  617.       in this CD-ROM set.  The reader should review all of that 
  618.       information. 
  619.  
  620.       Within a given month, the temporal character of the 
  621.       precipitation time series is dependent on the temporal character 
  622.       of the NMC Reanalysis precipitation.  
  623.  
  624.       In the NMC Reanalysis, stringent care was given to quality 
  625.       control (see Kalnay et al., 1993, and Kalnay et al., 1995).
  626.       Nevertheless, as in any modern state-of-the-art multi-variant
  627.       four-dimensional data assimilation system (4DDA), the NMC 
  628.       Reanalysis inevitably embodies some systematic errors.
  629.  
  630.       The precipitation fields from the NMC Reanalysis have been 
  631.       examined by external researchers and presented at the recent 
  632.       Nineteenth Annual Climate Diagnostics Workshop, sponsored
  633.       during 14-18 Nov 94 at College Park, MD by the Cooperative 
  634.       Institute for Climate Studies at the University of Maryland.
  635.       The results showed, for example, that the diurnal character 
  636.       of the precipitation fields from the NMC Reanalysis compared
  637.       favorably with observations in the spring season over the
  638.       central U.S. and that this diurnal character was significantly
  639.       better than an alternative non-NMC reanalysis product.
  640.  
  641.       On the other hand, in the NMC Reanalysis, researchers have found 
  642.       that the frequency of measurable daily precipitation is too high 
  643.       over the southeast portions of the North American and Asian
  644.       continents.  Hence the frequency filter described in Section 9.2
  645.       was applied.
  646.  
  647.       The resultant temporal character of the 6-hourly time series, 
  648.       though having some of the limitations of a global 4DDA system,
  649.       are nevertheless superior in our view for many applications to 
  650.       the alternative of a researcher having to take the GPCP monthly 
  651.       amounts and arbitrarily distributing these amounts across the
  652.       monthly period (e.g., a constant mean 6-hourly amount for
  653.       the whole month).  Furthermore, the Reanalysis-based time
  654.       series are strongly linked to the regular progression of
  655.       synoptic weather systems and convective triggers that
  656.       characterize the real atmosphere.
  657.  
  658.       As cited earlier, the data set includes the 6-hourly time
  659.       series for both total and convective precipitation.  Of
  660.       the two, the total precipitation time series is more
  661.       reliable, as the temporal character and relative magnitude
  662.       of the convective time series is heavily tied to the
  663.       convective parameterization scheme in the GCM of the 
  664.       NMC Reanalysis system.  Some sensitivities of the Reanalysis
  665.       precipitation to choice of convective parameterization scheme
  666.       are presented in Kalnay et al. (1993).  Despite some NMC 
  667.       reluctance to provide the convective time series, GEWEX modelers 
  668.       strongly urged this present attempt, because their land surface 
  669.       process models often require a partitioning between non-convective
  670.       and convective precipitation, and once again 4DDA, or its
  671.       Reanalysis equivalent, was viewed as the best reasonably 
  672.       available means for providing this separation.
  673.  
  674. 10.2   Quality Assessment.
  675.  
  676.        10.2.1  Data Validation by Source.
  677.  
  678.                See Section 10.2.1 of the GPCP documentation for
  679.                information on that source.
  680.  
  681.                The NMC Reanalysis precipitation has been compared
  682.                on a global monthly basis with GPCP monthly analyses,
  683.                with other precipitation climatologies, and with
  684.                other Reanalysis products from other centers.  Regional,
  685.                diurnal, and water budget characteristics have been
  686.                studied by both internal and external NMC researchers.
  687.                Since the Reanalysis products are very new, much of the 
  688.                above research is not yet available in the commonly 
  689.                available literature.  One exception is the study by
  690.                Mo et al. (1995), who examined the sensitivity of the
  691.                Reanalysis, including global precipitation analyses, to
  692.                the use or omission of satellite data in the Reanalysis.
  693.                Other very recent examples of Reanalysis fields are given 
  694.                in Kalnay et al. (1995).
  695.  
  696.        10.2.2  Confidence Level/Accuracy. 
  697.  
  698.                See previous Sec. 10 subsections above. 
  699.  
  700.        10.2.3  Measurement Error for Parameters and Variables.
  701.  
  702.                Not applicable.
  703.  
  704.        10.2.4  Additional Quality Assessment Applied.
  705.  
  706.                In the final data set, the following checks were applied.
  707.  
  708.                1 - No negative values.
  709.  
  710.                2 - The summation over one month of the 6-hourly time
  711.                    series of total precipitation agrees at every 
  712.                    grid point with the original GPCP monthly amount.
  713.  
  714.                3 - The convective precipitation amount is always less
  715.                    than or equal to the total precipitation amount.
  716.  
  717.                4 - All over water values (sea) are zero.
  718.  
  719.                5 - No missing flags (-99999.99) are present in either
  720.                    the input GPCP monthly analyses or the final output
  721.                    6-hourly time series.
  722.  
  723.                                  11.  NOTES
  724.  
  725. 11.1  Known Problems With The Data.
  726.  
  727.       See Section 10 above and Section 11.1 in the companion documentation 
  728.       for the GPCP monthly precipitation analyses. 
  729.  
  730. 11.2  Usage Guidance.
  731.  
  732.       In data void or sparse continental areas, the quality of the 
  733.       analysis results will be less reliable. 
  734.  
  735. 11.3  Other Relevant Information.
  736.  
  737.       Not available.
  738.  
  739.                          12.  REFERENCES
  740.  
  741. 12.1  Satellite/Instrument/Data Processing Documentation.
  742.  
  743.       WCRP, 1990.  The Global Precipitation Climatology Project - 
  744.           Implementation and Data Management Plan. WMO/TD-No. 367, Geneva, 
  745.           June 1990, 47 pp. and appendices. 
  746.       Kalnay, E., M. Kanamitsu, R. Kistler, W. Collins, D. Deaven, L. Gandin, 
  747.           S. Saha, G. White, J. Woollen, M. Chelliah, J. Janowiak, K.C. Mo, J. 
  748.           Wang, A. Leetmaa, R. Reynolds, R. Jenne, E. Kung, and D. Salstein, 
  749.           1993.  The NMC/NCAR CDAS/Reanalysis Project, NMC Office Note 401, 
  750.           Washington, DC, October 1993, 42 pp. and figures.
  751.  
  752. 12.2  Journal Articles and Study Reports.
  753.  
  754.       Dirmeyer, P.A., 1995. Summary of Meeting on Problems in Initializing 
  755.           Soil Wetness, submitted to Bull. Amer. Meteor. Soc. (also available 
  756.           as COLA Report No. 9, January 1995, COLA, Calverton, MD).
  757.       Kalnay, E., M. Kanamitsu, R. Kistler, W. Collins, D. Deaven, L. Gandin, 
  758.           M. Iredell, S. Saha, G. White, J. Woollen, Y. Zhu, M. Chelliah, W. 
  759.           Ebisuzaki, W. Higgins, J. Janowiak, K.C. Mo, C. Ropelewski, A. 
  760.           Leetmaa, R. Reynolds, R. Jenne, 1995. The NMC/NCAR Reanalysis 
  761.           Project.  Submitted to the Bull. Amer. Meteor. Soc.
  762.       Kalnay, E., and R. Jenne, 1991. Summary of the NMC/NCAR reanalysis. 
  763.           Bull. Amer. Meteor. Soc., 72:1897-1904.
  764.       Liston, G.E., Y.C. Sud, and G.K. Walker, 1993.  Design of a Global Soil 
  765.           Moisture Initialization Procedure for the Simple Biosphere Model, 
  766.           NASA Tech Memo 104590, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, 
  767.           MD, 130 pp.
  768.       Mo, K.C., X.L. Wang, R. Kistler, M. Kanamitsu, and E. Kalnay, 1995. 
  769.           Impact of satellite data on the CDAS-Reanalysis System, Mon. Wea. 
  770.           Rev., 123:124-139.
  771.  
  772. 12.3  Archive/DBMS Usage Documentation.
  773.  
  774.       Contact the EOS Distributed Active Archive Center (DAAC) at NASA Goddard 
  775.       Space Flight Center (GSFC), Greenbelt Maryland (see Section 13 below).
  776.       Documentation about using the archive or information about access to the 
  777.       on-line information system is available through the GSFC DAAC User 
  778.       Services Office.
  779.  
  780.                              13.  DATA ACCESS
  781.  
  782. 13.1  Contacts for Archive/Data Access Information.
  783.  
  784.       GSFC DAAC User Services
  785.       NASA/Goddard Space Flight Center
  786.       Code 902.2
  787.       Greenbelt, MD 20771
  788.  
  789.       Phone:     (301) 286-3209
  790.       Fax:       (301) 286-1775
  791.       Internet:  daacuso@eosdata.gsfc.nasa.gov
  792.  
  793. 13.2  Archive Identification.
  794.  
  795.       Goddard Distributed Active Archive Center
  796.       NASA Goddard Space Flight Center
  797.       Code 902.2
  798.       Greenbelt, MD 20771
  799.  
  800.       Telephone:  (301) 286-3209
  801.       FAX:        (301) 286-1775
  802.       Internet:   daacuso@eosdata.gsfc.nasa.gov
  803.  
  804. 13.3  Procedures for Obtaining Data.
  805.  
  806.       Users may place requests by accessing the on-line system, by sending 
  807.       letters, electronic mail, FAX, telephone, or personal visit.
  808.  
  809.       Accessing the GSFC DAAC Online System:
  810.  
  811.       The GSFC DAAC Information Management System (IMS) allows users to 
  812.       ordering data sets stored on-line.  The system is open to the public.
  813.  
  814.       Access Instructions:
  815.  
  816.       Node name:  daac.gsfc.nasa.gov
  817.       Node number: 192.107.190.139
  818.       Login example: telnet daac.gsfc.nasa.gov
  819.       Username:  daacims
  820.       password:  gsfcdaac
  821.  
  822.       You will be asked to register your name and address during your first
  823.       session.
  824.  
  825.       Ordering CD-ROMs:
  826.  
  827.       To order CD-ROMs (available through the Goddard DAAC) users should 
  828.       contact the Goddard DAAC User Support Office (see section 13.2).
  829.  
  830. 13.4  GSFC DAAC Status/Plans.
  831.  
  832.       The ISLSCP Initiative I CD-ROM is available from the Goddard DAAC.
  833.  
  834.                         14.  OUTPUT PRODUCTS AND AVAILABILITY 
  835.  
  836. 14.1  Tape Products.
  837.  
  838.       None.
  839.  
  840. 14.2  Film Products. 
  841.  
  842.       None.
  843.  
  844. 14.3  Other Products. 
  845.  
  846.       None.
  847.  
  848.                              15.  GLOSSARY OF ACRONYMS
  849.  
  850. 4DDA           four dimensional data assimilation
  851. COLA           Center for Ocean-Land-Atmosphere Studies
  852. DAAC           Destributed Active Archive Center
  853. DOC            Department of Commerce
  854. EOS            Earth Observation System
  855. EOS-DIS        EOS data and Information System
  856. GCIP           GEWEX Continental Scale Project
  857. GCM            General Circulation Model
  858. GEWEX          Global Energy and Water Cycle Experiment
  859. GNEP           GEWEX Numerical Experimentation Project
  860. GPCP           Global Precipitation Climatology Project
  861. GSFC           Goddard Space Flight Center
  862. GTS            Global Telecommunications System
  863. ISLSCP         International Satellite Land Surface Climatology Project
  864. NASA           National Aeronautics and Space Administration
  865. NMC            National Meteorological Center
  866. NOAA           National Oceanic and Atmospheric Administration
  867. PILPS          Project for Intercomparison of Land-Surface Process Schemes
  868. UCAR           University Corporation for Atmospheric Research
  869.