OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0

OpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0
Disponibilidad del conjunto de datos
1999-10-01T00:00:00Z–2024-12-01T00:00:00Z
Proveedor de conjuntos de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("OpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0")
Cadencia
1 mes
Etiquetas
evapotranspiration gridmet-derived landsat-derived monthly openet water water-vapor

Descripción

Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop)

El modelo de balance de energía superficial simplificado operacional (SSEBop) de Senay et al. (2013, 2017) es un modelo de energía superficial simplificado basado en la temperatura para estimar la ET real según los principios de la psicrometría satelital (Senay 2018). La implementación de OpenET SSEBop utiliza la temperatura de la superficie terrestre (Ts) de Landsat (productos científicos de nivel 2 de la colección 2) con parámetros clave del modelo (referencia de bulbo húmedo/seco, Tc y constante psicrométrica de la superficie, 1/dT) derivados de una combinación de la temperatura de la superficie observada, el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), la temperatura máxima diaria promedio climatológica (1980-2017) del aire (Ta, 1 km) de Daymet y los datos de radiación neta de ERA-5. Esta implementación del modelo usa el framework de procesamiento de Google Earth Engine para conectar las funciones y los algoritmos clave de la ET de SSEBop cuando se generan resultados de ET intermedios y agregados. Un estudio y una evaluación detallados del modelo SSEBop en todo el territorio continental de EE.UU. (Senay et al., 2022) fundamenta la implementación y la evaluación de la nube para las aplicaciones de balance hídrico a gran escala. Las mejoras y el rendimiento del modelo Notable (v0.2.6) en comparación con las versiones anteriores incluyen compatibilidad adicional con Landsat 9 (lanzado en septiembre de 2021), extensibilidad del modelo global y una mejor parametrización de SSEBop con FANO (Forcing and Normalizing Operation) para estimar mejor la ET en todos los paisajes y todas las estaciones, independientemente de la densidad de la cobertura vegetal, lo que mejora la precisión del modelo al evitar la extrapolación de Tc a regiones que no son de calibración.

Información adicional

Bandas

Tamaño de píxel
30 metros

Bandas

Nombre Unidades Tamaño de los píxeles Descripción
et mm metros

Valor de ET de SSEBop

count count metros

Cantidad de valores gratuitos de la nube

Propiedades de imágenes

Propiedades de la imagen

Nombre Tipo Descripción
build_date STRING

Fecha en que se construyeron los activos

cloud_cover_max DOUBLE

Valor de porcentaje máximo de CLOUD_COVER_LAND para las imágenes de Landsat incluidas en la interpolación

colecciones STRING

Lista de colecciones de Landsat para las imágenes de Landsat incluidas en la interpolación

core_version STRING

Versión de la biblioteca principal de OpenET

end_date STRING

Fecha de finalización del mes

et_reference_band STRING

Banda en et_reference_source que contiene los datos de ET de referencia diarios

et_reference_resample STRING

Modo de interpolación espacial para remuestrear los datos de ET de referencia diarios

et_reference_source STRING

ID de la colección de datos de referencia de ET diarios

interp_days DOUBLE

Cantidad máxima de días antes y después de la fecha de cada imagen que se incluirán en la interpolación

interp_method STRING

Método utilizado para interpolar entre las estimaciones del modelo de Landsat

interp_source_count DOUBLE

Cantidad de imágenes disponibles en la colección de imágenes fuente de interpolación para el mes objetivo

mgrs_tile STRING

ID de zona de cuadrícula del MGRS

model_name STRING

Nombre del modelo OpenET

model_version STRING

Versión del modelo de OpenET

scale_factor_count DOUBLE

Factor de ajuste que se debe aplicar a la banda de recuento

scale_factor_et DOUBLE

Factor de escala que se debe aplicar a la banda de ET

start_date STRING

Fecha de inicio del mes

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

CC-BY-4.0

Citas

Citas:
  • Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko, O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. y Ji, L., 2023. Mejora del modelo de evapotranspiración de balance de energía de superficie simplificado operativo con la operación de forzado y normalización. Remote Sensing, 15(1), p.260. doi:10.3390/rs15010260

  • Senay, G.B., Bohms, S., Singh, R.K., Gowda, P.H., Velpuri, N.M., Alemu, H. y Verdin, J.P., 2013. Mapeo operativo de la evapotranspiración con datos meteorológicos y de detección remota: Una nueva parametrización para el enfoque de SSEB. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), págs.577-591. doi:10.1111/jawr.12057

  • Senay, G.B., Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, N.M. y Singh, R.K., en 2017. Dinámica del uso del agua basada en satélites con datos históricos de Landsat (1984-2014) en el sudoeste de Estados Unidos. Remote Sensing of Environment, 202, pp.98-112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c

  • Senay, G.B., 2018. Formulación psicrométrica satelital del modelo de balance de energía de superficie simplificado operacional (SSEBop) para cuantificar y mapear la evapotranspiración. Applied Engineering in Agriculture, 34(3), pp.555-566. doi:10.13031/aea.12614

  • Senay, G.B., Friedrichs, M., Morton, C., Parrish, G.E., Schauer, M., Khand, K., Kagone, S., Boiko, O. y Huntington, J., 2022. Mapping actual evapotranspiration using Landsat for the conterminous United States: Google Earth Engine implementation and assessment of the SSEBop model. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011

DOI

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Editor de código (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('OpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0')
  .filterDate('2020-01-01', '2021-01-01');

// Compute the annual evapotranspiration (ET) as the sum of the monthly ET
// images for the year.
var et = dataset.select('et').sum();

var visualization = {
  min: 0,
  max: 1400,
  palette: [
    '9e6212', 'ac7d1d', 'ba9829', 'c8b434', 'd6cf40', 'bed44b', '9fcb51',
    '80c256', '61b95c', '42b062', '45b677', '49bc8d', '4dc2a2', '51c8b8',
    '55cece', '4db4ba', '459aa7', '3d8094', '356681', '2d4c6e',
  ]
};

Map.setCenter(-100, 38, 5);

Map.addLayer(et, visualization, 'OpenET SSEBop Annual ET');
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