GRIDMET DROUGHT: CONUS Drought Indices

Доступность набора данных

1980-01-05T00:00:00Z–2026-10-07T06:00:00Z

Поставщик набора данных

University of California Merced

Фрагмент кода Earth Engine

ee.ImageCollection("GRIDMET/DROUGHT")

Периодичность

5 дней

Теги

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

климатический водный баланс

eddi

spei

spi

Описание

Этот набор данных содержит индексы засухи, полученные из ежедневного набора данных Gridded Surface Meteorological (GRIDMET) с разрешением 4 км. Предоставляются следующие индексы засухи: стандартизированный индекс осадков (SPI), индекс потребности в испарении (EDDI), стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), индекс интенсивности засухи Палмера (PDSI) и индекс Z Палмера (Z).

SPI, EDDI и SPEI предоставляются в разных временных масштабах, соответствующих временной агрегации осадков, эталонной эвапотранспирации и осадков за вычетом эталонной эвапотранспирации соответственно. Доступны следующие временные интервалы: 14, 30, 90, 180 и 270 дней, а также 1, 2 и 5 лет. Стандартизация выполняется с помощью непараметрического стандартизированного вероятностного метода, в котором позиции построения используются для получения вероятностей, преобразуемых в индексы с предположением об обратном нормальном распределении. Все данные стандартизированы за общий период времени 1981–2016 гг.

PDSI и Z рассчитываются по модифицированной формуле Палмера, в которой используются данные об эталонной эвапотранспирации и осадках из GRIDMET, а также статический слой влагоемкости почвы (верхние 1500 мм) из STATSGO. Для расчета PDSI используются коэффициенты, полученные на основе исходной формулы Палмера. Базовый период для расчета PDSI и Z – 1979–2018 гг.

Интерпретация индексов засухи в этом наборе данных отличается для PDSI и Z по сравнению с SPI, SPEI и EDDI. Согласно данным мониторинга засухи в США, значения этих индексов засухи имеют следующее значение:

PDSI и z:

• 5,0 или более (очень влажно)
• 4,0–4,99 (очень влажно)
• 3,0–3,99 (умеренно влажно);
• 2,0–2,99 (слегка влажно)
• 1,0–1,99 (начало влажного периода)
• От -0,99 до 0,99(близко к норме)
• От -1,99 до -1,00 (начало засухи)
• от -2,99 до -2,00 (небольшая засуха);
• от -3,99 до -3,00 (умеренная засуха);
• От -4,99 до -4,00 (сильная засуха)
• –5,0 или меньше (экстремальная засуха)

SPI/SPEI/EDDI:

• 2,0 или больше (очень влажно)
• 1,6–1,99 (очень влажно)
• 1,3–1,59 (умеренно влажно);
• 0,8–1,29 (слегка влажная)
• 0,5–0,79 (начало влажного периода)
• от -0,49 до 0,49(близко к норме);
• От -0,79 до -0,5 (начало засухи)
• От -1,29 до -0,8 (незначительная засуха)
• От -1,59 до -1,3 (умеренная засуха)
• от -1,99 до -1,6 (сильная засуха);
• –2,0 или меньше (экстремальная засуха).

Этот набор данных содержит предварительные продукты, которые заменяются обновленными версиями, когда становятся доступны полные исходные данные. Товары можно различать по значению свойства status. Сначала объекты загружаются со статусом early. Через несколько дней они заменяются объектами со статусом "предварительный". Примерно через два месяца они заменяются окончательными объектами со статусом permanent.

Диапазоны частот

Диапазоны частот

Размер пикселя: 4638,3 м (все диапазоны)

Название	Мин.	Макс.	Размер пикселя	Описание
spi14d	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков (SPI), где осадки агрегированы за последние 14 дней.
spi30d	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков (SPI), где осадки агрегированы за последние 30 дней.
spi90d	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков (SPI), в котором осадки агрегированы за последние 90 дней.
spi180d	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков (SPI), где осадки агрегированы за последние 180 дней.
spi270d	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков (SPI), где осадки агрегированы за последние 270 дней.
spi1y	-6*	6*	4638,3 м	Стандартизированный индекс осадков (SPI), в котором осадки были агрегированы за последний год.
spi2y	-6*	6*	4638,3 м	Стандартизированный индекс осадков (SPI), где осадки агрегированы за последние два года.
spi5y	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков (SPI), где осадки агрегированы за последние 5 лет.
eddi14d	-6*	6*	4638,3 метра	Индекс засухи по испаряемости (EDDI), в котором потенциальная эвапотранспирация агрегирована за последние 14 дней.
eddi30d	-6*	6*	4638,3 м	Индекс потребности в испарении при засухе (EDDI), в котором потенциальная эвапотранспирация была агрегирована за последние 30 дней.
eddi90d	-6*	6*	4638,3 метра	Индекс засухи по испаряемости (EDDI), в котором потенциальная эвапотранспирация агрегирована за последние 90 дней.
eddi180d	-6*	6*	4638,3 м	Индекс потребности в испарении при засухе (EDDI), в котором потенциальная эвапотранспирация агрегирована за последние 180 дней.
eddi270d	-6*	6*	4638,3 метра	Индекс засухи по испаряемости (EDDI), в котором потенциальная эвапотранспирация агрегирована за последние 270 дней.
eddi1y	-6*	6*	4638,3 м	Индекс засухи по испаряемости (EDDI), в котором потенциальная эвапотранспирация агрегирована за последний год.
eddi2y	-6*	6*	4638,3 метра	Индекс засухи по испаряемости (EDDI), где потенциальная эвапотранспирация агрегирована за последние два года.
eddi5y	-6*	6*	4638,3 м	Индекс засухи по испаряемости (EDDI), в котором потенциальная эвапотранспирация агрегирована за последние пять лет.
spei14d	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), в котором климатический водный баланс был агрегирован за последние 14 дней.
spei30d	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), в котором климатический водный баланс был агрегирован за последние 30 дней.
spei90d	-6*	6*	4638,3 м	Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), где климатический водный баланс агрегирован за последние 90 дней.
spei180d	-6*	6*	4638,3 м	Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), где климатический водный баланс агрегирован за последние 180 дней.
spei270d	-6*	6*	4638,3 м	Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), где климатический водный баланс был агрегирован за последние 270 дней.
spei1y	-6*	6*	4638,3 метра	Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), в котором климатический водный баланс агрегирован за последний год.
spei2y	-6*	6*	4638,3 м	Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), в котором климатический водный баланс был агрегирован за последние два года.
spei5y	-6*	6*	4638,3 м	Стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), где климатический водный баланс агрегирован за последние пять лет.
pdsi	-15*	15*	4638,3 м	Индекс интенсивности засухи Палмера
z	-15*	15*	4638,3 м	Индекс Палмера

* Расчетное минимальное или максимальное значение.

Свойства изображения

Свойства изображения

Название	Тип	Описание
статус	STRING	"early", "provisional" или "permanent"

Условия использования

Условия использования

Эта работа (METDATA, автор Джон Абацоглу) является общественным достоянием и не имеет известных ограничений авторского права. Пользователи должны правильно указывать источник, использованный при создании любых отчетов и публикаций на основе этого набора данных, а также дату получения данных.

Библиографические ссылки

Источники:

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

Исследуйте с помощью Earth Engine

Важно! Earth Engine – это платформа для научного анализа и визуализации геопространственных наборов данных в масштабе петабайтов. Она предназначена для общественных нужд, а также для коммерческих и государственных пользователей. Earth Engine можно бесплатно использовать в исследовательских, образовательных и некоммерческих целях. Чтобы начать работу, зарегистрируйтесь для доступа к Earth Engine.

Редактор кода (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');

Настройка Python

Информацию о Python API и использовании geemap для интерактивной разработки можно найти на странице Среда Python.

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

Открыть в редакторе кода

GRIDMET DROUGHT: CONUS Drought Indices

Этот набор данных содержит индексы засухи, полученные из ежедневного набора данных GRIDMET с разрешением 4 км. Индексы засухи включают стандартизированный индекс осадков (SPI), индекс потребности в испарении при засухе (EDDI), стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), индекс интенсивности засухи Палмера (PDSI) и индекс Палмера Z (Z). SPI, EDDI и т. д.

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

1980-01-05T00:00:00Z/2026-10-07T06:00:00Z

24.9 -124.9 49.6 -66.8

Google Earth Engine

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