このデータセットはパブリッシャー カタログの一部であり、Google Earth Engine によって管理されていません。 バグについては support@openetdata.org にお問い合わせいただくか、OpenET カタログでその他のデータセットを表示 することもできます。詳しくは、パブリッシャー データセットについての説明をご覧ください。
- カタログの所有者
- OpenET
- 利用可能なデータセットの期間
- 1999-10-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- データセットのプロデューサー
- OpenET, Inc.
- 連絡先
- support@openetdata.org
- 回転数
- 1 か月
- タグ
説明
Google Earth Engine に実装された、陸地の表面エネルギー収支アルゴリズム（SEBAL）モデル。
現在の geeSEBAL バージョンの概要については、Laipelt 他（2021）をご覧ください。これは、Bastiaanssen 他（1998）が開発した元のアルゴリズムに基づいています。OpenET geeSEBAL 実装では、NLDAS-2 データセットと gridMET データセットをそれぞれ瞬時および日次の気象入力として使用するだけでなく、Landsat コレクション 2 の地表面温度（LST）データも使用します。
高温および低温のエンドメンバーを選択する自動統計アルゴリズムは、Allen 他（2013）が提案した、極端な条件での逆モデリングを使用した調整（CIMEC）アルゴリズムの簡略版に基づいています。このアルゴリズムでは、LST と正規化差植生指数（NDVI）の値の分位を使用して、Landsat ドメイン領域のエンドメンバー候補を選択します。低温および湿潤のエンドメンバー候補は植生が豊かな地域で選択され、高温および乾燥のエンドメンバー候補は植生が最も少ない農地で選択されます。選択されたエンドメンバーに基づいて、geeSEBAL は、低温および湿潤のエンドメンバーでは利用可能なエネルギーがすべて潜熱に変換される（蒸散率が高い）と想定し、高温および乾燥のエンドメンバーでは利用可能なエネルギーがすべて顕熱に変換されると想定します。最後に、日次の蒸発散量の推定値は、蒸発率が日中は一定で、土壌水分と移流に大きな変化がないと仮定して、瞬時の推定値からアップスケールされます。
OpenET の精度評価と相互比較調査の結果に基づいて、OpenET geeSEBAL アルゴリズムは次のように変更されました。
- CIMEC の簡略版が改善され、エンドメンバーを選択するための追加のフィルタが使用されるようになりました。これには、USDA 農地データレイヤ（CDL）の使用や、NDVI、LST、アルベドのフィルタが含まれます。
- 先行降水量に基づくエンドメンバーの LST の修正。
- 大気補正中のモデルの不安定性を軽減するための NLDAS-2 風速しきい値の定義。
- FAO-56 を参照して（Allen 他、 1998）、日次の正味放射量を推定する機能の改善。
全体として、geeSEBAL のパフォーマンスは地形、気候、気象条件に依存します。CIMEC 自動調整の高温および低温のエンドメンバーの選択に関連する感度と不確実性が高く、気象入力に関連する感度と不確実性が低くなります（Laipelt 他、 2021、Kayser 他、2022）。複雑な地形に関連する不確実性を軽減するため、地形的特徴がモデルのエンドメンバー選択アルゴリズムと ET 推定に与える影響を表すように、LST と表面のグローバル（入射）放射量（環境減率、標高の傾斜と斜面方位を含む）を補正する改善が追加されました。
バンド
バンド
ピクセルサイズ: 30 メートル（すべてのバンド）
| 名前 | 単位 | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 メートル | 実際の総蒸発散量（ET） |
count |
count | 30 メートル | 補間に含まれる、月内の雲のない観測数 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | アセットが作成された日付 |
| cloud_cover_max | DOUBLE | 補間に含まれる Landsat 画像の CLOUD_COVER_LAND の最大パーセント値 |
| コレクション | STRING | 補間に含まれる Landsat 画像の Landsat コレクションのリスト |
| core_version | STRING | OpenET コア ライブラリのバージョン |
| end_date | STRING | 月の末日 |
| et_reference_band | STRING | 日次の参照 ET データを含む et_reference_source のバンド |
| et_reference_resample | STRING | 日次の参照 ET データをリサンプリングする空間補間モード |
| et_reference_source | STRING | 日次の参照 ET データのコレクション ID |
| interp_days | DOUBLE | 補間に含める各画像の日付の前後の最大日数 |
| interp_method | STRING | Landsat モデルの推定値の補間に使用される方法 |
| interp_source_count | DOUBLE | 対象月の補間ソース画像コレクションで使用可能な画像の数 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS グリッド ゾーン ID |
| model_name | STRING | OpenET モデル名 |
| model_version | STRING | OpenET モデルのバージョン |
| scale_factor_count | DOUBLE | count バンドに適用するスケーリング ファクタ |
| scale_factor_et | DOUBLE | et バンドに適用するスケーリング ファクタ |
| start_date | STRING | 月の開始日 |
利用規約
利用規約
引用
Laipelt, L.、Kayser, R.H.B.、Fleischmann, A.S.、Ruhoff, A.、Bastiaanssen, W.、 Erickson, T.A.、Melton, F.、2021。SEBAL アルゴリズムと Google Earth Engine クラウド コンピューティングを使用した蒸発散量の長期モニタリング。ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing、178、 81 ～ 96 ページ。 doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.05.018
Bastiaanssen, W.G.、Menenti, M.、Feddes, R.A.、Holtslag, A.A.M.、 1998。陸地の表面エネルギー収支アルゴリズム（SEBAL）のリモート センシング。1. 定式化。Journal of hydrology、212、198 ～ 212 ページ。 doi:S0022-1694(98)00253-4
Kayser, R.H.、Ruhoff, A.、Laipelt, L.、de Mello Kich, E.、Roberti, D. R.、de Arruda Souza, V.、Rubert, G.C.D.、Collischonn, W.、Neale, C.M.U.、 2022。亜熱帯の湿潤気候における蒸発散量を推定するための geeSEBAL 自動調整と気象再解析の不確実性の評価。Agricultural and Forest Meteorology、 314、p.108775。 doi:10.1016/j.agrformet.2021.108775
Allen, R.G.、Burnett, B.、Kramber, W.、Huntington, J.、Kjaersgaard, J.、 Kilic, A.、Kelly, C.、Trezza, R.、2013。metric-landsat 蒸発散プロセスの自動調整。JAWRA Journal of the American Water Resources Association、49（3）、563 ～ 576 ページ。 doi:10.1111/jawr.12056
DOI
Earth Engine で探索する
コードエディタ（JavaScript）
var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/geesebal/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 geeSEBAL Annual ET');