- データセットの可用性
- 1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
- データセット プロバイダ
- OpenET, Inc.
- ケイデンス
- 1 か月
- タグ
説明
Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）
Senay ら（2013 年、2017 年）による Operational Simplified Surface Energy Balance（SSEBop）モデルは、衛星乾湿計の原理（Senay 2018）に基づいて実際の ET を推定するための熱ベースの簡略化された地表面エネルギー モデルです。OpenET SSEBop 実装では、Landsat（コレクション 2 レベル 2 科学プロダクト）の地表温度（Ts）と、観測された地表温度、正規化植生指数（NDVI）、Daymet の気候学的平均（1980 ～ 2017 年）の日最高気温（Ta、1 km）、ERA-5 の正味放射量データから導出された主要なモデル パラメータ（冷球/湿球基準、Tc、地表乾湿計定数、1/dT）を使用します。このモデル実装では、Google Earth Engine 処理フレームワークを使用して、中間 ET 結果と集計 ET 結果の両方を生成するときに、主要な SSEBop ET 関数とアルゴリズムを接続します。CONUS 全域での SSEBop モデルの詳細な調査と評価（Senay 他、2022 年）は、広範囲の水収支アプリケーションのクラウド実装と評価の両方に役立ちます。注目すべきモデル（v0.2.6）の機能強化と以前のバージョンに対するパフォーマンスには、Landsat 9（2021 年 9 月にリリース）との互換性の追加、グローバル モデルの拡張性、FANO（Forcing and Normalizing Operation）を使用した SSEBop のパラメータ化の改善が含まれます。これにより、植生被覆密度に関係なく、すべての景観とすべての季節で ET をより正確に推定し、Tc を非キャリブレーション領域に外挿することを回避することで、モデルの精度を向上させます。
バンド
ピクセルサイズ
30 メートル
帯域
| 名前 | 単位 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | メートル | SSEBop ET 値 |
count |
count | メートル | クラウドの無料値の数 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | アセットの構築日 |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 補間に含まれる Landsat 画像の CLOUD_COVER_LAND の最大パーセント値 |
| コレクション | STRING | 補間に含まれる Landsat 画像の Landsat コレクションのリスト |
| core_version | STRING | OpenET コア ライブラリのバージョン |
| end_date | STRING | 月の終了日 |
| et_reference_band | STRING | 1 日の基準 ET データを含む et_reference_source のバンド |
| et_reference_resample | STRING | 毎日の基準 ET データを再サンプリングする空間内挿モード |
| et_reference_source | STRING | 毎日の参照 ET データのコレクション ID |
| interp_days | DOUBLE | 補間に含める各画像の日付の前後の最大日数 |
| interp_method | STRING | Landsat モデルの推定値の補間に使用される方法 |
| interp_source_count | DOUBLE | ターゲット月の補間ソース画像コレクションで使用可能な画像の数 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS グリッド ゾーン ID |
| model_name | STRING | OpenET モデル名 |
| model_version | STRING | OpenET モデルのバージョン |
| scale_factor_count | DOUBLE | カウントバンドに適用するスケーリング ファクタ |
| scale_factor_et | DOUBLE | et バンドに適用するスケーリング ファクタ |
| start_date | STRING | 月の開始日 |
利用規約
利用規約
引用
Senay, G.B.、Parrish, G.E., Schauer, M.、Friedrichs, M.、Khand, K.、Boiko, O.、Kagone, S.、Dittmeier, R.、Arab, S. and Ji, L., 2023 年。強制と正規化の操作を使用して、運用簡略化表面エネルギー バランス蒸発散モデルを改善する。Remote Sensing, 15(1), p.260. doi:10.3390/rs15010260
Senay, G.B.、Bohms, S.、Singh, R.K.、Gowda, P.H.、Velpuri, N.M.、Alemu, H.、Verdin, J.P.、2013 年。リモート センシングと気象データセットを使用した運用蒸発散量マッピング: SSEB アプローチの新しいパラメータ化。JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B.、Schauer, M.、Friedrichs, M.、Velpuri, N.M. および Singh, R.K.、2017 年。米国南西部の過去の Landsat データ（1984 ～ 2014 年）を使用した衛星ベースの水使用量の動態。Remote Sensing of Environment, 202, pp.98-112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B.、2018 年。蒸発散量を定量化してマッピングするための、運用簡略化表面エネルギー バランス（SSEBop）モデルの衛星乾湿計式。Applied Engineering in Agriculture, 34(3), pp.555-566。 doi:10.13031/aea.12614
Senay, G.B.、Friedrichs, M.、Morton, C.、Parrish, G.E., Schauer, M.、Khand, K.、Kagone, S.、Boiko, O.、Huntington, J.、2022 年。米国本土の Landsat を使用した実際の蒸発散量のマッピング: Google Earth Engine の実装と SSEBop モデルの評価。Remote Sensing of Environment, 275, p.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011
DOI
Earth Engine で探索する
コードエディタ（JavaScript）
var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0') .filterDate('2020-01-01', '2021-01-01'); // Compute the annual evapotranspiration (ET) as the sum of the monthly ET // images for the year. var et = dataset.select('et').sum(); var visualization = { min: 0, max: 1400, palette: [ '9e6212', 'ac7d1d', 'ba9829', 'c8b434', 'd6cf40', 'bed44b', '9fcb51', '80c256', '61b95c', '42b062', '45b677', '49bc8d', '4dc2a2', '51c8b8', '55cece', '4db4ba', '459aa7', '3d8094', '356681', '2d4c6e', ] }; Map.setCenter(-100, 38, 5); Map.addLayer(et, visualization, 'OpenET SSEBop Annual ET');