GRIDMET DROUGHT: CONUS Drought Indices

ডেটাসেটের উপলভ্যতা

1980-01-05T00:00:00Z–2026-10-17T06:00:00Z

ডেটাসেট প্রোডিউসার

ইউনিভার্সিটি অফ ক্যালিফোর্নিয়া মারসেড

Earth Engine স্নিপেট

ee.ImageCollection("GRIDMET/DROUGHT")

ক্যাডেন্স

৫ দিন

ট্যাগ

জলবায়ু conus শস্য খরা বাষ্পীভবন ভূ-প্রাকৃতিক gridmet merced metdata palmer pdsi বৃষ্টিপাত সারফেস-গ্রাউন্ড-ওয়াটার জলীয়-বাষ্প

জলবায়ু-জল-ভারসাম্য

eddi

spei

spi

বিবরণ

এই ডেটাসেটে ৪-কিমি দৈনিক গ্রিডেড সারফেস মেটিওরোলজিক্যাল (GRIDMET) ডেটাসেট থেকে প্রাপ্ত খরার সূচক রয়েছে। প্রদান করা খরার সূচকের মধ্যে রয়েছে স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI), ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI), স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI), পামার ড্রট সিভিয়ারিটি ইন্ডেক্স (PDSI) এবং পামার Z ইন্ডেক্স (Z)।

SPI, EDDI এবং SPEI বিভিন্ন টাইম স্কেলে প্রদান করা হয় যা যথাক্রমে বৃষ্টিপাতের টাইম অ্যাগ্রিগেশন, রেফারেন্স ইভাপোট্রান্সপিরেশন এবং বৃষ্টিপাত থেকে রেফারেন্স ইভাপোট্রান্সপিরেশন বিয়োগ করে পাওয়া ডেটার সাথে সম্পর্কিত। সময়সীমার মধ্যে ১৪ দিন, ৩০ দিন, ৯০ দিন, ১৮০ দিন, ২৭০ দিন, ১ বছর, ২ বছর ও ৫ বছর অন্তর্ভুক্ত। স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন করা হয় নন-প্যারামেট্রিক স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রোবাবিলিটি ভিত্তিক পদ্ধতি ব্যবহার করে যেখানে প্লটিং পজিশন ব্যবহার করে প্রোবাবিলিটি পাওয়া যায় যা ইনভার্স-নরমাল ডিস্ট্রিবিউশন ধরে নিয়ে ইন্ডিসেসে রূপান্তরিত হয়। সব ডেটা ১৯৮১-২০১৬ সালের সাধারণ সময়সীমার উপর ভিত্তি করে স্ট্যান্ডার্ডাইজ করা হয়েছে।

PDSI এবং Z-এর মান পামার ফর্মুলার একটি পরিবর্তিত ভার্সন ব্যবহার করে গণনা করা হয়। এই ফর্মুলা GRIDMET থেকে রেফারেন্স ইভাপোট্রান্সপিরেশন ও প্রিসিপিটেশন এবং STATSGO থেকে একটি স্ট্যাটিক মাটির জল ধারণ ক্ষমতা লেয়ার (উপরের ১৫০০ মিমি) ব্যবহার করে। PDSI গণনা করার জন্য আসল পামার ফর্মুলার সহগগুলিতে পরিবর্তন প্রয়োগ করা হয়। PDSI এবং Z গণনার জন্য বেসলাইন সময়কাল হল ১৯৭৯-২০১৮।

এই ডেটাসেটে খরা সূচকের ব্যাখ্যা PDSI এবং Z-এর জন্য আলাদা, SPI, SPEI এবং EDDI-এর জন্য আলাদা। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের খরা মনিটর থেকে প্রাপ্ত ব্যাখ্যা ব্যবহার করে, এই খরার সূচকের মানগুলির নিম্নলিখিত অর্থ রয়েছে:

PDSI এবং z:

• ৫.০ বা তার বেশি (অত্যন্ত ভেজা)
• ৪.০ থেকে ৪.৯৯ (খুব ভেজা)
• ৩.০ থেকে ৩.৯৯ (মাঝারি ভেজা),
• ২.০ থেকে ২.৯৯ (সামান্য ভিজে)
• ১.০ থেকে ১.৯৯ (প্রাথমিক ভেজা স্পেল)
• -০.৯৯ থেকে ০.৯৯(স্বাভাবিকের কাছাকাছি)
• -১.৯৯ থেকে -১.০০ (শুরু হওয়া শুষ্ক সময়কাল)
• -২.৯৯ থেকে -২.০০ (মৃদু খরা)
• -৩.৯৯ থেকে -৩.০০ (মাঝারি খরা)
• -৪.৯৯ থেকে -৪.০০ (তীব্র খরা)
• -৫.০ বা তার কম (চরম খরা)

SPI/SPEI/EDDI:

• ২.০ বা তার বেশি (অত্যন্ত ভেজা)
• ১.৬ থেকে ১.৯৯ (খুবই ভেজা)
• ১.৩ থেকে ১.৫৯ (মাঝারি ভেজা),
• ০.৮ থেকে ১.২৯ (সামান্য ভেজা)
• ০.৫ থেকে ০.৭৯ (প্রাথমিক ভেজা স্পেল)
• -০.৪৯ থেকে ০.৪৯(স্বাভাবিকের কাছাকাছি),
• -০.৭৯ থেকে -০.৫ (শুরু হতে চলা খরা)
• -১.২৯ থেকে -০.৮ (হালকা খরা)
• -১.৫৯ থেকে -১.৩ (মাঝারি খরা)
• -১.৯৯ থেকে -১.৬ (তীব্র খরা)
• -২.০ বা তার কম (চরম খরা)।

এই ডেটাসেটে সাময়িক প্রোডাক্ট থাকে যা সম্পূর্ণ সোর্স ডেটা উপলভ্য হলে আপডেট করা ভার্সন দিয়ে পরিবর্তন করা হয়। 'স্ট্যাটাস' প্রপার্টির ভ্যালু অনুযায়ী প্রোডাক্ট আলাদা করা যেতে পারে। প্রথমে, status='early' সহ অ্যাসেট ইনজেস্ট করা হয়। কয়েকদিন পরে, সেগুলি স্ট্যাটাস='প্রভিশনাল' সহ অ্যাসেট দিয়ে প্রতিস্থাপিত হয়। প্রায় ২ মাস পরে, এগুলি স্ট্যাটাস='স্থায়ী' সহ চূড়ান্ত অ্যাসেট দ্বারা পরিবর্তন করা হয়।

ব্যান্ড

ব্যান্ড

পিক্সেল সাইজ: ৪৬৩৮.৩ মিটার (সব ব্যান্ড)

নাম	ন্যূনতম	সর্বাধিক	পিক্সেলের সাইজ	বিবরণ
spi14d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI) যেখানে গত ১৪ দিনের প্রেসিপিটেশন এগ্রিগেট করা হয়েছে
spi30d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI) যেখানে গত ৩০ দিনের প্রেসিপিটেশন একত্রিত করা হয়েছে
spi90d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI) যেখানে গত ৯০ দিনের জন্য প্রেসিপিটেশন এগ্রিগেট করা হয়েছে
spi180d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI) যেখানে গত ১৮০ দিনের জন্য প্রেসিপিটেশন এগ্রিগেট করা হয়েছে
spi270d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI) যেখানে গত ২৭০ দিনের জন্য প্রেসিপিটেশন এগ্রিগেট করা হয়েছে
spi1y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI) যেখানে গত ১ বছরের জন্য বৃষ্টিপাত একত্রিত করা হয়েছে
spi2y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI) যেখানে গত ২ বছরের বৃষ্টিপাত একত্রিত করা হয়েছে
spi5y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI) যেখানে গত ৫ বছরের বৃষ্টিপাত একত্রিত করা হয়েছে
eddi14d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI) যেখানে গত ১৪ দিনের জন্য সম্ভাব্য ইভাপোট্রান্সপিরেশন এগ্রিগেট করা হয়েছে
eddi30d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI) যেখানে গত ৩০ দিনের জন্য সম্ভাব্য ইভাপোট্রান্সপিরেশন এগ্রিগেট করা হয়েছে
eddi90d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI) যেখানে গত ৯০ দিনের জন্য সম্ভাব্য ইভাপোট্রান্সপিরেশন একত্রিত করা হয়েছে
eddi180d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI) যেখানে গত ১৮০ দিনের জন্য সম্ভাব্য ইভাপোট্রান্সপিরেশন একত্রিত করা হয়েছে
eddi270d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI) যেখানে সম্ভাব্য ইভাপোট্রান্সপিরেশন গত ২৭০ দিনের জন্য একত্রিত করা হয়েছে
eddi1y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI) যেখানে সম্ভাব্য ইভাপোট্রান্সপিরেশন গত ১ বছরের জন্য একত্রিত করা হয়েছে
eddi2y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI) যেখানে সম্ভাব্য ইভাপোট্রান্সপিরেশন গত ২ বছরের জন্য একত্রিত করা হয়েছে
eddi5y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI) যেখানে গত ৫ বছরের জন্য সম্ভাব্য ইভাপোট্রান্সপিরেশন একত্রিত করা হয়েছে
spei14d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI) যেখানে গত ১৪ দিনের জন্য জলবায়ুগত জলের ভারসাম্য একত্রিত করা হয়েছে
spei30d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI) যেখানে গত ৩০ দিনের জলবায়ুগত জলের ভারসাম্য একত্রিত করা হয়েছে
spei90d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI) যেখানে গত ৯০ দিনের জন্য জলবায়ুগত জলের ভারসাম্য একত্রিত করা হয়েছে
spei180d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI) যেখানে গত ১৮০ দিনের জন্য জলবায়ুগত জলের ভারসাম্য একত্রিত করা হয়েছে
spei270d	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI) যেখানে গত ২৭০ দিনের জন্য জলবায়ুগত জলের ভারসাম্য একত্রিত করা হয়েছে
spei1y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI) যেখানে গত ১ বছরের জন্য জলবায়ুগত জলের ভারসাম্য একত্রিত করা হয়েছে
spei2y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI) যেখানে গত ২ বছরের জন্য জলবায়ুগত জলের ভারসাম্য একত্রিত করা হয়েছে
spei5y	-৬*	৬*	৪৬৩৮.৩ মিটার	স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI) যেখানে গত ৫ বছরের জলবায়ুগত জলের ভারসাম্য একত্রিত করা হয়েছে
pdsi	-১৫*	১৫*	৪৬৩৮.৩ মিটার	পামার ড্রট সিভিয়ারিটি ইন্ডেক্স
z	-১৫*	১৫*	৪৬৩৮.৩ মিটার	পামার Z ইন্ডেক্স

* আনুমানিক সর্বনিম্ন বা সর্বোচ্চ ভ্যালু

ছবির প্রপার্টি

ছবির প্রপার্টি

নাম	ধরন	বিবরণ
স্ট্যাটাস	STRING	'প্রাথমিক', 'প্রভিশনাল' বা 'স্থায়ী'

ব্যবহারের শর্তাদি

ব্যবহারের শর্তাবলী

এই কাজটি (METDATA, জন অ্যাবাটজোগ্লু দ্বারা) পাবলিক ডোমেনে রয়েছে এবং পরিচিত কপিরাইট বিধিনিষেধ থেকে মুক্ত। ব্যবহারকারীদের এই ডেটাসেট ব্যবহার করে তৈরি করা যেকোনও রিপোর্ট এবং প্রকাশনার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত সোর্স সঠিকভাবে উল্লেখ করতে হবে এবং ডেটা কবে সংগ্রহ করা হয়েছে সেই তারিখ উল্লেখ করতে হবে।

উদ্ধৃতি

উদ্ধৃতি:

• 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-এর সাহায্যে এক্সপ্লোর করুন

গুরুত্বপূর্ণ: Earth Engine হল পেটাবাইট-স্কেল বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণ এবং জিওস্পেশিয়াল ডেটাসেটের ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম, যা জনসাধারণের সুবিধা এবং ব্যবসা ও সরকারি ব্যবহারকারীদের জন্য তৈরি করা হয়েছে। রিসার্চ, শিক্ষা ও অলাভজনক ব্যবহারের জন্য Earth Engine ফ্রিতে ব্যবহার করা যায়। শুরু করতে, Earth Engine অ্যাক্সেসের জন্য রেজিস্টার করুন।

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

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');

Python সেট-আপ

Python API সম্পর্কে তথ্য এবং ইন্টার‍্যাক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার ব্যাপারে জানতে Python এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠা দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

collection = ee.ImageCollection('GRIDMET/DROUGHT')

# Filter by date
d_s = '2020-03-30'
d_e = '2020-03-30'
d_s_utc = ee.Date(d_s, 'GMT')
d_e_utc = ee.Date(d_e, 'GMT')
filtered = collection.filterDate(d_s_utc, d_e_utc.advance(1, 'day'))

# Select variables pdsi and z
pdsi = filtered.select('pdsi')
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
spi_2_y = filtered.select('spi2y')
spei_2_y = filtered.select('spei2y')
eddi_2_y = filtered.select('spei2y')

# Make a color palette that is similar to USDM drought classification
usdm_colors = [
    '#0000aa',
    '#0000ff',
    '#00aaff',
    '#00ffff',
    '#aaff55',
    '#ffffff',
    '#ffff00',
    '#fcd37f',
    '#ffaa00',
    '#e60000',
    '#730000',
]

# Make color options for standardized variables spi/spei/eddi
min_colorbar = -2.5
max_colorbar = 2.5
colorbar_options_1 = {
    'min': min_colorbar,
    'max': max_colorbar,
    'palette': usdm_colors,
}

# Make color options for Palmer variables psdi/z
min_colorbar = -6
max_colorbar = 6
colorbar_options_2 = {
    'min': min_colorbar,
    'max': max_colorbar,
    'palette': usdm_colors,
}

# Add map layers to Google Map
m = geemap.Map()
m.add_layer(ee.Image(pdsi.first()), colorbar_options_2, 'pdsi')
m.add_layer(ee.Image(z.first()), colorbar_options_2, 'Palmer-z')
m.add_layer(ee.Image(spi_2_y.first()), colorbar_options_1, 'SPI-48months')
m.add_layer(ee.Image(spei_2_y.first()), colorbar_options_1, 'SPEI-48months')
m.add_layer(ee.Image(eddi_2_y.first()), colorbar_options_1, 'EDDI-48months')
m

কোড এডিটরে খুলুন

GRIDMET DROUGHT: CONUS খরা সূচক

এই ডেটাসেটে ৪-কিমি দৈনিক গ্রিডেড সারফেস মেটিওরোলজিক্যাল (GRIDMET) ডেটাসেট থেকে প্রাপ্ত খরার সূচক রয়েছে। প্রদান করা খরার সূচকের মধ্যে স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইন্ডেক্স (SPI), ইভাপোরেটিভ ড্রট ডিমান্ড ইন্ডেক্স (EDDI), স্ট্যান্ডার্ডাইজড প্রেসিপিটেশন ইভাপোট্রান্সপিরেশন ইন্ডেক্স (SPEI), পামার ড্রট সিভিয়ারিটি ইন্ডেক্স (PDSI) এবং পামার Z ইন্ডেক্স (Z) অন্তর্ভুক্ত। SPI, EDDI, …

GRIDMET/DROUGHT, climate,conus,crop,drought,evapotranspiration,geophysical,gridmet,merced,metdata,palmer,pdsi,precipitation,surface-ground-water,water-vapor

1980-01-05T00:00:00Z/2026-10-17T06:00:00Z

24.9 -124.9 49.6 -66.8

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets