
- データセットの可用性
- 2021-01-01T00:00:00Z–2025-08-21T00:00:00Z
- データセット プロバイダ
- USGS EROS センターの NASA LP DAAC
- ケイデンス
- 8 日間
- タグ
説明
MOD16A2 バージョン 6.1 の蒸発散量/潜熱フラックス プロダクトは、500 メートルのピクセル解像度で生成された 8 日間の複合プロダクトです。MOD16 データ プロダクト コレクションに使用されるアルゴリズムは、Penman-Monteith 方程式のロジックに基づいています。この方程式には、毎日の気象再解析データと、植生特性の動態、アルベド、土地被覆などの MODIS 遠隔測定データ プロダクトの入力が含まれます。
2 つの蒸発散量レイヤ(ET と PET)のピクセル値は、複合期間内の 8 日間の合計です。2 つの潜熱レイヤ(LE と PLE)のピクセル値は、複合期間内の 8 日間の平均値です。各年の最後の 8 日間は、年によって 5 日間または 6 日間の複合期間になります。
塗りつぶし値 32761 ~ 32767 のクラス割り当てが不正確になる可能性があります。EE アセットには含まれません。
バージョン 6.1 レベル 1B(L1B)プロダクトは、さまざまなキャリブレーション変更を経て改善されています。これには、Aqua および Terra MODIS の反射率バンドに影響する応答対スキャン角度(RVS)アプローチの変更、Terra MODIS 赤外線(IR)バンドの光学クロストークを調整するための補正、2012 ~ 2017 年の Terra MODIS 順方向ルックアップ テーブル(LUT)の更新の補正が含まれます。L1B 反射太陽バンド(RSB)に偏光補正が適用されました。このプロダクトは、運用 LAI/FPAR のバックアップとして Climatology LAI/FPAR を使用します。
MODIS Science Team によると、MOD16A2 6.1 プロダクトには 2021 年より前のデータはありません。MODIS Science チームは、2000 年から 2021 年までのデータにはギャップが埋められた MOD16A2GF 6.1 プロダクトを使用することを推奨しています。データが利用可能になったら、2022 年のデータにも使用できます。この方法では、特に、曇天や質の低い入力観測によってルーチン プロダクトのパフォーマンスがマイナスの影響を受ける領域で、ギャップを埋めたプロダクトの品質が優れていると予想されるため、この方法が推奨されます。今年については、翌年の初めまでギャップを埋めるプロダクトは提供されません(つまり、2023 年のデータは 2024 年の初めに利用可能になる予定です)。そのため、ユーザーが 2023 年(または将来の「現在」の年)の MOD16A2GF 6.1 データが必要な場合は、MOD16A2 6.1 プロダクトを使用することをおすすめします。このプロダクトは、曇りや品質の低い観測を気候観測に置き換えた毎日の観測を使用して生成されます。
ドキュメント:
バンド
Pixel Size
500 メートル
帯域
名前 | 単位 | 最小 | 最大 | スケール | ピクセルサイズ | 説明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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ET |
kg/m^2/8day | -32767 | 32700 | 0.1 | メートル | 総蒸発散量 |
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LE |
J/m^2/日 | -32767 | 32700 | 10000 | メートル | 平均潜熱フラックス |
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PET |
kg/m^2/8day | -32767 | 32700 | 0.1 | メートル | 総潜在蒸発散量 |
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PLE |
J/m^2/日 | -32767 | 32700 | 10000 | メートル | 平均潜在熱フラックス |
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ET_QC |
メートル | 蒸発散量の品質管理フラグ |
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画像プロパティ検出
画像プロパティ
名前 | 型 | 説明 |
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num_tiles | INT | この画像の作成に使用されたソースタイルの数。 |
利用規約
利用規約
LP DAAC を通じて取得した MODIS データとプロダクトには、その後の使用、販売、再配布に関する制限はありません。
引用
LP DAAC データセットの引用については、LP DAAC の「Citing Our Data」ページをご覧ください。
DOI
Earth Engine で探索する
コードエディタ(JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD16A2') .filter(ee.Filter.date('2022-01-01', '2022-05-01')); var evapotranspiration = dataset.select('ET'); var evapotranspirationVis = { min: 0, max: 300, palette: [ 'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201', '004c00', '011301' ], }; Map.setCenter(0, 0, 2); Map.addLayer(evapotranspiration, evapotranspirationVis, 'Evapotranspiration');