GRIDMET DROUGHT: CONUS Drought Indices

GRIDMET/DROUGHT
利用可能なデータセットの期間
1980-01-05T00:00:00Z–2026-03-21T06:00:00Z
データセット プロデューサー
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("GRIDMET/DROUGHT")
回転数
5 日
タグ
climate conus crop drought evapotranspiration geophysical gridmet merced metdata palmer pdsi precipitation surface-ground-water water-vapor
climatic-water-balance
eddi
spei
spi

説明

このデータセットには、4 km の日次グリッド化地表気象(GRIDMET)データセットから派生した干ばつ指数が含まれています。提供される干ばつ指数には、標準化降水指数(SPI)、蒸発干ばつ需要指数(EDDI)、標準化降水蒸発散指数(SPEEI)、Palmer 渇水指数(PDSI)、Palmer Z 指数(Z)が含まれます。

SPI、EDDI、SPEI は、降水量、基準蒸発散量、降水量から基準蒸発散量を引いた値の集計期間に対応するさまざまな時間スケールで提供されます。時間スケールには、14 日、30 日、90 日、180 日、270 日、1 年、2 年、5 年があります。 標準化は、ノンパラメトリックな標準化確率ベースの方法を使用して行われます。この方法では、プロット位置を使用して確率を取得し、逆正規分布を仮定して指数に変換します。すべてのデータは、1981 ~ 2016 年の共通期間で標準化されています。

PDSI と Z は、GRIDMET の基準蒸発散量と降水量、STATSGO の静的な土壌保水容量レイヤ(上部 1, 500 mm)を使用する Palmer 式の修正版を使用して計算されます。PDSI を計算するために、元の Palmer 式の係数が修正されます。PDSI と Z の計算のベースライン期間は 1979 ~ 2018 年です。

このデータセットの干ばつ指数の解釈は、PDSI と Z では SPI、SPEI、EDDI とは異なります。米国干ばつモニターの解釈を使用すると、これらの干ばつ指数の値は次の意味を持ちます。

PDSI と z:

  • 5.0 以上(非常に湿潤)
  • 4.0 ~ 4.99(非常に湿潤)
  • 3.0 ~ 3.99(やや湿潤)
  • 2.0 ~ 2.99(やや湿潤)
  • 1.0 ~ 1.99(湿潤の初期)
  • -0.99 ~ 0.99(ほぼ正常)
  • -1.99 ~-1.00(乾燥の初期)
  • -2.99 ~-2.00(軽度の干ばつ)
  • -3.99 ~-3.00(中程度の干ばつ)
  • -4.99 ~-4.00(重度の干ばつ)
  • -5.0 以下(極度の干ばつ)

SPI/SPEI/EDDI:

  • 2.0 以上(非常に湿潤)
  • 1.6 ~ 1.99(非常に湿潤)
  • 1.3 ~ 1.59(やや湿潤)
  • 0.8 ~ 1.29(やや湿潤)
  • 0.5 ~ 0.79(湿潤の初期)
  • -0.49 ~ 0.49(ほぼ正常)
  • -0.79 ~-0.5(乾燥の初期)
  • -1.29 ~-0.8(軽度の干ばつ)
  • -1.59 ~-1.3(中程度の干ばつ)
  • -1.99 ~-1.6(重度の干ばつ)
  • -2.0 以下(極度の干ばつ)。

このデータセットには、完全なソースデータが利用可能になったときに更新バージョンに置き換えられる暫定的なプロダクトが含まれています。 プロダクトは、'status' プロパティの値で区別できます。 最初、アセットは status='early' で取り込まれます。数日後、status='provisional' のアセットに置き換えられます。 約 2 か月後、status='permanent' の最終アセットに置き換えられます。

バンド

バンド

ピクセルサイズ: 4,638.3 メートル(すべてのバンド)

名前 最小 最大 ピクセルサイズ 説明
spi14d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 14 日間の降水量を集計した標準化降水指数(SPI)

spi30d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 30 日間の降水量を集計した標準化降水指数(SPI)

spi90d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 90 日間の降水量を集計した標準化降水指数(SPI)

spi180d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 180 日間の降水量を集計した標準化降水指数(SPI)

spi270d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 270 日間の降水量を集計した標準化降水指数(SPI)

spi1y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 1 年間の降水量を集計した標準化降水指数(SPI)

spi2y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 2 年間の降水量を集計した標準化降水指数(SPI)

spi5y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 5 年間の降水量を集計した標準化降水指数(SPI)

eddi14d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 14 日間の潜在蒸発散量を集計した蒸発干ばつ需要指数(EDDI)

eddi30d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 30 日間の潜在蒸発散量を集計した蒸発干ばつ需要指数(EDDI)

eddi90d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 90 日間の潜在蒸発散量を集計した蒸発干ばつ需要指数(EDDI)

eddi180d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 180 日間の潜在蒸発散量を集計した蒸発干ばつ需要指数(EDDI)

eddi270d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 270 日間の潜在蒸発散量を集計した蒸発干ばつ需要指数(EDDI)

eddi1y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 1 年間の潜在蒸発散量を集計した蒸発干ばつ需要指数(EDDI)

eddi2y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 2 年間の潜在蒸発散量を集計した蒸発干ばつ需要指数(EDDI)

eddi5y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 5 年間の潜在蒸発散量を集計した蒸発干ばつ需要指数(EDDI)

spei14d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 14 日間の気候水収支を集計した標準化降水蒸発散指数(SPEI)

spei30d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 30 日間の気候水収支を集計した標準化降水蒸発散指数(SPEI)

spei90d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 90 日間の気候水収支を集計した標準化降水蒸発散指数(SPEI)

spei180d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 180 日間の気候水収支を集計した標準化降水蒸発散指数(SPEI)

spei270d -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 270 日間の気候水収支を集計した標準化降水蒸発散指数(SPEI)

spei1y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 1 年間の気候水収支を集計した標準化降水蒸発散指数(SPEI)

spei2y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 2 年間の気候水収支を集計した標準化降水蒸発散指数(SPEI)

spei5y -6* 6* 4,638.3 メートル

過去 5 年間の気候水収支を集計した標準化降水蒸発散指数(SPEI)

pdsi -15* 15* 4,638.3 メートル

Palmer 渇水指数

z -15* 15* 4,638.3 メートル

Palmer Z 指数

* 推定最小値または最大値

画像プロパティ検出

画像プロパティ検出

名前 説明
ステータス STRING

'early'、'provisional'、'permanent'

利用規約

利用規約

この作品(John Abatzoglou による METDATA)はパブリック ドメインであり、既知の著作権制限はありません。ユーザーは、このデータセットを使用して作成したレポートや出版物で使用したソースを適切に引用し、データの取得日を明記する必要があります。

引用

引用:
  • Abatzoglou J. T. Development of gridded surface meteorological data for ecological applications and modelling, International Journal of Climatology. (2012) doi:10.1002/joc.3413

Earth Engine で探索する

コードエディタ(JavaScript)

var collection = ee.ImageCollection('GRIDMET/DROUGHT');
print(collection);

// Filter by date
var dS = '2020-03-30';
var dE = '2020-03-30';
var dSUTC = ee.Date(dS, 'GMT');
var dEUTC = ee.Date(dE, 'GMT');
var filtered = collection.filterDate(dSUTC, dEUTC.advance(1, 'day'));
print(collection.aggregate_array('system:index'));

// Select variables pdsi and z
var PDSI = filtered.select('pdsi');
var Z = filtered.select('z');

// Select variables for SPI/SPEI/EDDI
// Note that possible timescales for SPI/SPEI/EDDI are:
// 14d (14 day), 30d (30 day), 90d (90 day), 180d (180 day),
// 1y (1 year), 2y (2 year), 5y (5 year)
// Here we choose 2years = 48 months
var SPI2y = filtered.select('spi2y');
var SPEI2y = filtered.select('spei2y');
var EDDI2y = filtered.select('eddi2y');

// Make a color palette that is similar to USDM drought classification
var usdmColors = '0000aa,0000ff,00aaff,00ffff,aaff55,ffffff,ffff00,fcd37f,ffaa00,e60000,730000';

// Make color options for standardized variables spi/spei/eddi
var minColorbar= -2.5;
var maxColorbar= 2.5;
var colorbarOptions1 = {
  'min':minColorbar,
  'max':maxColorbar,
  'palette': usdmColors
};

// Make color options for Palmer variables psdi/z
var minColorbar= -6;
var maxColorbar= 6;
var colorbarOptions2 = {
  'min':minColorbar,
  'max':maxColorbar,
  'palette': usdmColors
};

// Add map layers to Google Map
Map.addLayer(ee.Image(PDSI.first()), colorbarOptions2, 'PDSI');
Map.addLayer(ee.Image(Z.first()), colorbarOptions2, 'Palmer-Z');
Map.addLayer(ee.Image(SPI2y.first()), colorbarOptions1, 'SPI-48months');
Map.addLayer(ee.Image(SPEI2y.first()), colorbarOptions1, 'SPEI-48months');
Map.addLayer(ee.Image(EDDI2y.first()), colorbarOptions1, 'EDDI-48months');
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