Les scientifiques et la communauté chargée des applications ont besoin d’ensembles de données globales et cohérentes pour mieux comprendre les processus climatiques et pour améliorer les modèles qui s’y rapportent. Les utilisateurs peuvent faire appel à deux sortes de données : les données en temps quasi réel (allant de quelques heures à une journée après la détection) et les données en différé (allant de quelques jours à quelques semaines après la détection).
Les données obtenues en différé peuvent servir à surveiller les processus radiatifs, les échanges de momentum et de chaleur océan-atmosphère, l’interaction entre l’atmosphère et les surfaces de terre ou de glace et la composition de l’atmosphère et des processus chimiques connexes. Elles seront également utiles au moment de suivre la dynamique et la variabilité des océans, les caractéristiques de la couverture glaciaire et la distribution et la dynamique de la glace de mer, les processus de croissance de la végétation en corrélation avec l’énergie de surface et la distribution de l’eau, la productivité primaire des océans ou la pollution naturelle ou anthropique sur les océans. De telles données apportent une aide considérable à l’appui des grands programmes scientifiques internationaux (GCOS, IGBP, GEWEX, JGOFS, etc.).
D’autre part, des délais d’exécution plus rapides sont nécessaires pour diverses demandes de surveillance dont :
Les ensembles de données régionales sont nécessaires aux scientifiques et à la communauté des utilisateurs d’applications dans le but de répondre à une variété d’objectifs dont :
Certains objectifs régionaux (comme les applications relatives à la glace de mer, la pollution marine, le trafic maritime, la surveillance des risques, etc.) nécessitent des produits de données en temps réel (en quelques heures suivant la détection) générés en fonction des demandes des utilisateurs. D’autres objectifs (agriculture, humidité des sols, etc.) nécessitent des délais d’exécution rapides de diffusion de données (quelques jours). Les autres objectifs seraient satisfaits par le biais de la livraison différée des données (quelques semaines).