このデータセットはパブリッシャー カタログの一部であり、Google Earth Engine によって管理されていません。バグについては Large Scale Hydrology Lab にお問い合わせください。Large Scale Hydrology Lab カタログでその他のデータセットを表示することもできます。詳しくは、パブリッシャー データセットについての説明をご覧ください。
- カタログ オーナー
- 大規模水文ラボ
- データセットの利用可能な期間
- 2000-03-05T00:00:00Z–2024-12-26T00:00:00Z
- データセット プロデューサー
- 大規模水文ラボ
- データ取得頻度
- 8 日間
- タグ
説明
このデータセットは、プロセスベースのモデリングで複数のソースの地球観測データを統合し、グローバルおよび地域レベルでの水循環の研究を進めることを専門とする大規模水文学研究所によって作成されています。
PML-V2.2a プロダクトは、2000 年から 2024 年までの 500 m 8 日間の解像度の全球の陸上蒸発散量（ET）と総一次生産量（GPP）を提供します。MSWEP と MSWX を基盤とするこのバージョンでは、208 個のフラックス サイトを使用したボトムアップ キャリブレーションが拡張され、灌漑農地と天水農地を区別するパラメータ化が改良されています。
検証により、植物の機能タイプ全体で高い精度（NSE > 0.60、絶対バイアス < 5%）と、信頼性の高い流域規模の水収支パフォーマンス（NSE: 0.89 ～ 0.91）が確認されています。この MODIS ベースのレコードは、高解像度のほぼリアルタイムのモニタリング用に最適化されています。
このデータセットは、広範な PML-V2.2 スイートの一部です。長期的な統合レコード（1982 年～現在に近い時期、PML-V2.2a/b/c、0.1° の解像度、さまざまなリモート センシング強制力）については、TPDC データ リポジトリをご覧ください。
バンド
ピクセルサイズ
500 メートル
バンド
| 名前 | 単位 | 最小 | 最大 | スケール | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
GPP |
gC m-2 d-1 | 0* | 3901* | 0.01 | メートル | 総一次生産量 |
ET |
mm/d | 0* | 2011* | 0.01 | メートル | 実際の蒸発散量 |
Ec |
mm/d | 0* | 1533* | 0.01 | メートル | 植生の蒸散 |
Es |
mm/d | 0* | 820* | 0.01 | メートル | 土壌蒸発 |
Ei |
mm/d | 0* | 1256* | 0.01 | メートル | 植生キャノピーによる遮断 |
PET |
mm/d | 0* | 2011* | 0.01 | メートル | Shuttleworth の簡略化された Penman 式を使用して推定された蒸発散量（PET）。 |
Ew |
mm/d | 0* | 2011* | 0.01 | メートル | 水域、雪、氷からの蒸発量。水供給が無制限であるという前提で、ペンマン方程式を使用して推定。 |
利用規約
利用規約
謝辞 PML データセットを科学論文で使用する場合は、指定された参考文献を引用する必要があります。
ライセンス このデータセットは、CC-BY 4.0 ライセンスに基づいてライセンスが付与されています。
引用
Zhang, Y.、Kong, D.、Gan, R.、Chiew, F.H.S.、McVicar, T.R.、Zhang, Q.、Yang, Y.、2019 年。2002 ～ 2017 年の 500 m および 8 日間の解像度の全地球蒸発散量と総一次生産量の結合推定。Remote Sens. Environ. 222, 165-182, doi:10.1016/j.rse.2018.12.031
Gan, R.、Zhang, Y.Q.、Shi, H.、Yang, Y.T.、Eamus, D.、Cheng, L.、Chiew, F.H.S.、Yu, Q.、2018 年。オーストラリアの生態系の蒸発散量と総同化量を推定するための衛星葉面積指数。Ecohydrology, doi:10.1002/eco.1974
Zhang, Y.、Peña-Arancibia, J.L.、McVicar, T.R.、Chiew, F.H.S.、Vaze, J.、Liu, C.、Lu, X.、Zheng, H.、Wang, Y.、Liu, Y.Y.、Miralles, D.G.、Pan, M.、2016 年。地球上の蒸発散量とその構成要素の数十年にわたる傾向。Sci. Rep. 6, 19124. doi:10.1038/srep19124
DOI
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コードエディタ（JavaScript）
var dataset = ee.ImageCollection('projects/pml_evapotranspiration/PML/OUTPUT/PML_V22a'); // Convert 8-day averages to annual estimate with 0.01 scale factor var annualImage = dataset.filterDate('2024-01-01', '2024-12-31') .select('ET') .mean() .multiply(365) .multiply(0.01); // Final unit: mm yr-1 var visualization = { bands: ['ET'], min: 0.0, max: 1600, palette: [ "#A02323", "#C80000", "#FF0000", "#FF6E00", "#FFAA00", "#FFE132", "#FFFFC8", "#D2F5FF", "#A0D2FF", "#00BFFF", "#1E90FF", "#4169E1", "#0000CD", "#000096" ] }; Map.setCenter(0.0, 15.0, 2); Map.addLayer( annualImage, visualization, 'PML_V2.2a Evapotranspiration (ET)');