קבוצת הנתונים הזו היא חלק מקטלוג של בעלי תוכן דיגיטלי, והוא לא מנוהל על ידי Google Earth Engine. אפשר לשלוח אימייל לכתובת support@openetdata.org כדי לדווח על באגים או לראות קבוצות נתונים נוספות מקטלוג OpenET. מידע נוסף על קבוצות נתונים של בעלי תוכן דיגיטלי
- בעלי הקטלוג
- OpenET
- זמינות קבוצת הנתונים
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-09-01T00:00:00Z
- מפיק קבוצת הנתונים
- OpenET, Inc.
- יצירת קשר
- support@openetdata.org
- קצב
- 1 Month
- תגים
תיאור
הטמעה של אלגוריתם מאזן אנרגיית פני השטח (SEBAL) של מודל הקרקע ב-Google Earth Engine.
סקירה כללית של הגרסה הנוכחית של geeSEBAL מופיעה במאמר של Laipelt et al. (2021), שמבוסס על האלגוריתמים המקוריים שפותחו על ידי Bastiaanssen et al. (1998). ההטמעה של OpenET geeSEBAL משתמשת בנתוני טמפרטורת פני השטח (LST) מ-Landsat Collection 2, בנוסף לקבוצות הנתונים NLDAS-2 ו-gridMET כקלט מטאורולוגי מיידי ויומי, בהתאמה.
האלגוריתם הסטטיסטי האוטומטי לבחירת נקודות הקצה החמות והקרות מבוסס על גרסה פשוטה של אלגוריתם הכיול באמצעות מודלים הפוכים בתנאים קיצוניים (CIMEC) שהוצע על ידי Allen et al. (2013), שבו נעשה שימוש בקוונטילים של LST ובערכים של מדד הצמחייה של ההפרש הנורמלי (NDVI) כדי לבחור מועמדים לנקודות קצה באזור הדומיין של Landsat. המועמדים לנקודות הקצה הקרות והרטובות נבחרים באזורים עם צמחייה עשירה, ואילו המועמדים לנקודות הקצה החמות והיבשות נבחרים באזורים של אדמות חקלאיות עם צמחייה דלילה.על סמך נקודות הקצה שנבחרו, מניחים ב-geeSEBAL שבנקודת הקצה הקרה והרטובה כל האנרגיה הזמינה מומרת לחום כמוס (עם שיעורי אידוי גבוהים), ואילו בנקודת הקצה החמה והיבשה כל האנרגיה הזמינה מומרת לחום מוחשי. לבסוף, ההערכות של האידוי והדיות היומיות מוגדלות מההערכות המיידיות על סמך חלק האידוי, בהנחה שהוא קבוע במהלך היום ללא שינויים משמעותיים בלחות הקרקע ובאדבקציה.
על סמך התוצאות של מחקר ההשוואה והערכת הדיוק של OpenET, בוצעו השינויים הבאים באלגוריתם geeSEBAL של OpenET:
- הגרסה הפשוטה של CIMEC שופרה באמצעות מסננים נוספים לבחירת חברי הקצה, כולל שימוש בשכבת נתוני הגידולים החקלאיים (CDL) של USDA ובמסננים ל-NDVI, ל-LST ול-albedo.
- תיקונים של LST עבור חברי קצה על סמך משקעים קודמים.
- הגדרה של ערכי סף של מהירות הרוח ב-NLDAS-2 כדי להפחית את חוסר היציבות של המודל במהלך התיקון האטמוספרי.
- שיפורים בהערכת קרינה נטו יומית, באמצעות FAO-56 כהפניה (Allen et al., 1998).
באופן כללי, הביצועים של geeSEBAL תלויים בתנאים טופוגרפיים, אקלימיים ומטאורולוגיים, עם רגישות גבוהה יותר ואי ודאות שקשורות לבחירות של נקודות קצה חמות וקרות עבור הכיול האוטומטי של CIMEC, ורגישות נמוכה יותר ואי ודאות שקשורות לקלט מטאורולוגי (Laipelt et al., 2021 ו-Kayser et al., 2022). כדי לצמצם את אי הוודאות שקשורה לטופוגרפיה מורכבת, הוספנו שיפורים לתיקון של LST וקרינה גלובלית (אירוע) על פני השטח (כולל קצב השינוי הסביבתי, שיפוע הגובה וההיבט) כדי לייצג את ההשפעות של מאפיינים טופוגרפיים על אלגוריתם הבחירה של חברי הקצה של המודל ועל הערכות ה-ET. OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1 היא גרסה שעברה עיבוד מחדש ועדכון של Collection v2.0. היא נועדה בעיקר לפתור בעיות ידועות בגרסה v2.0, וכוללת גם שיפורים קלים במודל ועדכונים בנתוני הקלט. צפויים הבדלים משמעותיים ב-ET בין שתי הגרסאות של האוסף במקומות ובזמנים מסוימים. חלק מהעדכונים והשינויים כוללים:
- סינון נוסף בענן כדי לדלג על תמונות Landsat עם עננים לא מוסתרים או כיסוי שלג נרחב.
- עיבוד מחדש כדי לשלב עדכונים במערכי הנתונים של NLDAS-2 ו-GRIDMET למטאורולוגיה של קלט.
- שילוב של מוצר ה-NLCD השנתי של USGS בכל המודלים שנדרש להם מידע על כיסוי הקרקע.
- שילוב של ה-CDL העדכני של USDA בכל המודלים שנדרשים להם פרטים על סוג היבול.
- עדכנו את האינטרפולציה כך שערך ה-ET החודשי יופק רק אם לכל הימים בחודש יש ערכים שעברו אינטרפולציה (כך יצטמצם מספר החודשים עם count=0 בתקופות של כיסוי נמוך או של מזג אוויר מעונן או מושלג).
- הוספנו תיקון של מקדם הפליטה כדי לפתור בעיה מוכרת בנתוני LST של Landsat.
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 30 מטרים (כל הפסים)
| שם | יחידות | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|
et |
מ"מ | 30 מטרים | האידוי והדיות הכוללים בפועל (ET) |
count |
ספירה | 30 מטרים | מספר התצפיות החופשיות בענן בחודש שנכללות באינטרפולציה |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| build_date | מחרוזת | התאריך שבו נבנו הנכסים |
| build_status | מחרוזת | הסטטוס יכול להיות 'קבוע' או 'זמני'. יכול להיות שבעתיד נעדכן תמונות שסומנו כ'זמניות'. |
| cloud_cover_max | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | הערך המקסימלי של אחוז CLOUD_COVER_LAND בתמונות Landsat שכלולות באינטרפולציה |
| אוספים | מחרוזת | רשימה של אוספי Landsat לתמונות Landsat שנכללות באינטרפולציה |
| core_version | מחרוזת | הגרסה של ספריית הליבה OpenET |
| end_date | מחרוזת | תאריך הסיום של החודש |
| et_reference_band | מחרוזת | הפס ב-et_reference_source שמכיל את נתוני ה-ET היומיים לייחוס |
| et_reference_resample | מחרוזת | מצב אינטרפולציה מרחבית לדגימה מחדש של נתוני ET יומיים של הפניה |
| et_reference_source | מחרוזת | מזהה האוסף של נתוני ה-ET היומיים של נקודת ההשוואה |
| image_source_count | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | מספר התמונות של הסצנה שנעשה בהן שימוש באינטרפולציה |
| interp_days | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | מספר הימים המקסימלי לפני ואחרי התאריך של כל תמונה שייכללו באינטרפולציה |
| interp_method | מחרוזת | השיטה שמשמשת לאינטרפולציה בין הערכות של מודל Landsat |
| interp_source_count | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | מספר התמונות שזמינות באוסף תמונות המקור לאינטרפולציה בחודש היעד |
| mgrs_tile | מחרוזת | מזהה אזור ברשת MGRS |
| model_name | מחרוזת | שם המודל OpenET |
| model_version | מחרוזת | גרסת המודל של OpenET |
| scale_factor_count | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | גורם קנה המידה שצריך להחיל על פס הספירה |
| scale_factor_et | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | מקדם קנה מידה שצריך להחיל על פס ה-et |
| start_date | מחרוזת | תאריך ההתחלה של החודש |
| units_et | מחרוזת | יחידות של פס התדרים 'et' |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
ציטוטים ביבליוגרפיים
Laipelt, L., Kayser, R.H.B., Fleischmann, A.S., Ruhoff, A., Bastiaanssen, W., Erickson, T.A. and Melton, F., 2021. מעקב ארוך טווח אחרי אידוי ודיות באמצעות אלגוריתם SEBAL ו-Google Earth Engine cloud computing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 178, pp.81-96. doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.05.018
Bastiaanssen, W.G., Menenti, M., Feddes, R.A. and Holtslag, A.A.M., 1998. אלגוריתם של מאזן אנרגיה על פני השטח לחישה מרחוק לקרקע (SEBAL). 1. גיבוש. Journal of hydrology, 212, pp.198-212. 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. and Neale, C.M.U., 2022. הערכת אי הוודאות של כיול אוטומטי של geeSEBAL וניתוח מחדש של נתונים מטאורולוגיים כדי להעריך אידוי באקלים סובטרופי לח. 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. and Trezza, R., 2013. כיול אוטומטי של תהליך ה-evapotranspiration של מדד-Landsat. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.563-576. doi:10.1111/jawr.12056
מזהי DOI
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
עורך קוד (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/geesebal/conus/gridmet/monthly/v2_1') .filterDate('2024-01-01', '2025-01-01'); // 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');