MOD16A2.061: Terra Net Evapotranspiration 8-Day Global 500m

MODIS/061/MOD16A2
مدى توفّر مجموعة البيانات
2021-01-01T00:00:00Z–2026-05-17T00:00:00Z
الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD16A2")
سلسلة نقاط التواصل
8 أيام
العلامات
8-day evapotranspiration global mod16a2 modis nasa water-vapor

الوصف

منتج MOD16A2 الإصدار 6.1 الخاص بالتبخّر والنتح/تدفّق الحرارة الكامنة هو منتج مركّب مدته 8 أيام ويتم إنتاجه بدقة مكانية تبلغ 500 متر لكل بكسل. وتستند الخوارزمية المستخدَمة لجمع منتجات بيانات MOD16 إلى منطق معادلة Penman-Monteith، التي تتضمّن مدخلات من بيانات إعادة التحليل اليومية للأرصاد الجوية بالإضافة إلى منتجات بيانات MODIS التي يتم استشعارها عن بُعد، مثل ديناميكيات خصائص الغطاء النباتي والبياض والغطاء الأرضي.

قيم البكسل لطبقتَي النتح والتبخّر (ET وPET) هي مجموع جميع الأيام الثمانية ضمن الفترة المركّبة. تمثّل قيم وحدات البكسل في طبقتَي الحرارة الكامنة (LE وPLE) متوسط جميع الأيام الثمانية ضمن الفترة المركّبة. يُرجى العِلم أنّ آخر فترة من 8 أيام في كل عام هي فترة مركّبة من 5 أو 6 أيام، وذلك حسب العام.

قد تكون مهمة الصف في قيم التعبئة من 32761 إلى 32767 غير دقيقة، ولا يتم تضمينها في مواد عرض EE.

تم تحسين منتجات المستوى 1B (L1B) من الإصدار 6.1 من خلال إجراء تغييرات مختلفة في المعايرة تشمل: تغييرات في طريقة الاستجابة مقابل زاوية المسح (RVS) التي تؤثر في نطاقات الانعكاس لكل من Aqua وTerra MODIS، وتصحيحات لضبط التداخل البصري في نطاقات الأشعة تحت الحمراء (IR) في Terra MODIS، وتصحيحات لتعديل جدول البحث (LUT) الخاص بـ Terra MODIS للفترة من 2012 إلى 2017. تم تطبيق تصحيح الاستقطاب على النطاقات الشمسية العاكسة (RSB) من المستوى 1B. يستخدم المنتج بيانات Climatology LAI/FPAR كنسخة احتياطية لبيانات LAI/FPAR التشغيلية.

وفقًا لفريق علوم MODIS، لن يتضمّن المنتج MOD16A2 6.1 بيانات قبل عام 2021. وينصح فريق علوم MODIS باستخدام المنتج MOD16A2GF 6.1 الذي تمّت فيه معالجة الثغرات للحصول على بيانات من 2000 إلى 2021، ثم أيضًا بيانات 2022 عند توفّرها. وينصح الفريق بذلك لأنّه من المتوقّع أن يكون المنتج الذي تمّت فيه معالجة الثغرات أفضل من حيث جودة المنتج، لا سيما في المناطق التي كان أداء المنتج الروتيني فيها سيتأثّر سلبًا بالملاحظات السحابية أو ذات الجودة الضعيفة. ولن يتوفّر منتج تمّت فيه معالجة الثغرات للعام الحالي حتى أوائل العام التالي (أي من المفترض أن تتوفّر بيانات 2023 في أوائل 2024). لذا، إذا احتاج المستخدم إلى بيانات MOD16A2GF 6.1 لعام 2023 (أو العام "الحالي" في المستقبل)، ينصح الفريق باستخدام المنتج MOD16A2 6.1 الذي يتم إنشاؤه باستخدام الملاحظات اليومية مع استبدال الملاحظات السحابية أو ذات الجودة الضعيفة بملاحظات علم المناخ.

المستندات:

النطاقات

النطاقات

حجم البكسل: 500 متر (جميع النطاقات)

الاسم الوحدات الحد الأدنى الحد الأقصى المقياس حجم البكسل الوصف
ET كيلوغرام/متر مربّع/8 أيام -32767 32700 0.1 500 متر

إجمالي النتح التبخري

LE جول/م^2/يوم -32767 32700 10000 500 متر

متوسط تدفق الحرارة الكامنة

PET كيلوغرام/متر مربّع/8 أيام -32767 32700 0.1 500 متر

إجمالي النتح التبخري المحتمل

PLE جول/م^2/يوم -32767 32700 10000 500 متر

متوسط تدفق الحرارة الكامنة المحتمل

ET_QC 500 متر

علامات مراقبة جودة النتح التبخري

خصائص الصور

خصائص الصور

الاسم النوع الوصف
num_tiles INT

تمثّل هذه السمة عدد المربّعات المصدر التي تم دمجها لإنشاء هذه الصورة.

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

لا تفرض بيانات ومنتجات MODIS التي يتم الحصول عليها عبر LP DAAC أي قيود على استخدامها أو بيعها أو إعادة توزيعها لاحقًا.

ذكر مرجع البيانات

المراجع

معرِّفات العناصر الرقمية (DOI)

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD16A2')
                  .filter(ee.Filter.date('2022-01-01', '2022-05-01'));
var evapotranspiration = dataset.select('ET');
var evapotranspirationVis = {
  min: 0,
  max: 300,
  palette: [
    'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601', '207401', '056201',
    '004c00', '011301'
  ],
};
Map.setCenter(0, 0, 2);
Map.addLayer(evapotranspiration, evapotranspirationVis, 'Evapotranspiration');

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD16A2').filter(
    ee.Filter.date('2022-01-01', '2022-05-01')
)

evapotranspiration = dataset.select('ET')

evapotranspiration_vis = {
    'min': 0,
    'max': 300,
    'palette': [
        'ffffff', 'fcd163', '99b718', '66a000', '3e8601',
        '207401', '056201', '004c00', '011301',
    ],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(0, 0, 2)
m.add_layer(evapotranspiration, evapotranspiration_vis, 'Evapotranspiration')
m
فتح في أداة تعديل الرموز"