Dieses Dataset ist Teil eines Publisher-Katalogs und wird nicht von Google Earth Engine verwaltet. Wenden Sie sich bei Fehlern an support@openetdata.org oder sehen Sie sich weitere Datasets aus dem OpenET-Katalog an. Weitere Informationen zu Publisher-Datasets
- Kataloginhaber
- OpenET
- Dataset-Verfügbarkeit
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-05-01T00:00:00Z
- Ersteller des Datasets
- OpenET, Inc.
- Kontakt
- support@openetdata.org
- Intervall
- 1 Monat
- Tags
Beschreibung
Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory (PT-JPL).
Die Kernformulierung des PT-JPL-Modells im OpenET-Framework hat sich gegenüber der ursprünglichen Formulierung, die in Fisher et al. (2008) beschrieben wird, nicht geändert. Die Modelleingaben und die Zeitintegration für PT-JPL wurden jedoch verbessert und aktualisiert, um aktuelle gerasterte Wetterdatensätze zu nutzen, die Konsistenz mit anderen Modellen zu gewährleisten, die Schätzungen der Verdunstung von offenen Gewässern zu verbessern und die Advektion über Anbau- und Feuchtgebiete in semiariden und ariden Umgebungen zu berücksichtigen. Zu diesen Änderungen gehören die Verwendung von Landsat-Oberflächenreflexion und thermischer Strahlung zur Berechnung von Nettostrahlung, photosynthetisch aktiver Strahlung, Variablen für Pflanzenbestand und Feuchtigkeit sowie die Verwendung von NLDAS-, Spatial CIMIS- und gridMET-Wetterdaten zur Schätzung von Sonneneinstrahlung und ASCE-Referenz-ET. Ähnlich wie bei der Implementierung anderer OpenET-Modelle basiert die Schätzung der tages- und monatsintegrierten ET auf dem Bruchteil der ASCE-Referenz-ET. Die Verdunstung von offenen Gewässern wird nach dem Ansatz der Oberflächenenergiebilanz von Abdelrady et al. (2016) geschätzt, der speziell für Gewässer gilt, da er den Wasserwärmefluss im Gegensatz zum Bodenwärmefluss berücksichtigt. OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1 ist eine neu verarbeitete und aktualisierte Version von Collection v2.0. Sie wurde hauptsächlich entwickelt, um bekannte Probleme mit v2.0 zu beheben. Außerdem wurden kleinere Modellverbesserungen und Aktualisierungen der Eingabedaten vorgenommen. Es ist zu erwarten, dass es an einigen Orten und zu bestimmten Zeiten deutliche Unterschiede bei der ET zwischen den beiden Erfassungsversionen gibt. Hier einige Beispiele für die Aktualisierungen und Änderungen:
- Zusätzliche Cloud-Screening- und ‑Filterfunktionen, um Landsat-Bilder mit nicht maskierten Wolken und/oder einer dicken Schneedecke zu überspringen.
- Die Verarbeitung wurde wiederholt, um Aktualisierungen der meteorologischen Eingabedatasets NLDAS-2 und GRIDMET zu berücksichtigen.
- Einbindung des jährlichen NLCD-Produkts des USGS für alle Modelle, die Informationen zur Landbedeckung erfordern.
- Einbindung der neuesten USDA CDL für alle Modelle, die Informationen zum Erntetyp erfordern.
- Die Interpolation wurde aktualisiert, sodass die monatliche ET nur berechnet wird, wenn für alle Tage im Monat interpolierte Werte vorhanden sind. Dadurch wird die Anzahl der Monate mit „count=0“ in bewölkten/verschneiten oder Perioden mit geringer Abdeckung reduziert.
- Anwendung einer Emissivitätskorrektur zur Behebung eines bekannten Problems in Landsat-LST-Daten.
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 30 Meter (alle Bänder)
| Name | Einheiten | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 Meter | Tatsächliche Gesamtevapotranspiration (ET) |
count |
Anzahl | 30 Meter | Anzahl der wolkenfreien Beobachtungen im Monat, die in die Interpolation einbezogen wurden |
Bildattribute
Bildeigenschaften
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| build_date | STRING | Datum, an dem die Assets erstellt wurden |
| build_status | STRING | Der Status kann „permanent“ oder „provisional“ sein. Bilder, die als „vorläufig“ gekennzeichnet sind, können in Zukunft aktualisiert werden. |
| cloud_cover_max | DOUBLE | Maximaler CLOUD_COVER_LAND-Prozentwert für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen werden |
| Sammlungen | STRING | Liste der Landsat-Sammlungen für Landsat-Bilder, die in die Interpolation einbezogen werden |
| core_version | STRING | OpenET-Kernbibliotheksversion |
| end_date | STRING | Enddatum des Monats |
| et_reference_band | STRING | Band in „et_reference_source“, das die täglichen Referenz-ET-Daten enthält |
| et_reference_resample | STRING | Räumlicher Interpolationsmodus zum Resamplen täglicher Referenzdaten für die ET |
| et_reference_source | STRING | Sammlungs-ID für die täglichen Referenzdaten für die geschätzte Transpiration |
| image_source_count | DOUBLE | Anzahl der Szenenbilder, die für die Interpolation verwendet werden |
| interp_days | DOUBLE | Maximale Anzahl von Tagen vor und nach dem Datum jedes Bildes, die in die Interpolation einbezogen werden sollen |
| interp_method | STRING | Methode, die zum Interpolieren zwischen Landsat-Modellschätzungen verwendet wird |
| interp_source_count | DOUBLE | Anzahl der verfügbaren Bilder in der Sammlung von Interpolationsquellenbildern für den Zielmonat |
| mgrs_tile | STRING | MGRS-Gitterzonen-ID |
| model_name | STRING | OpenET-Modellname |
| model_version | STRING | OpenET-Modellversion |
| scale_factor_count | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das Zählband angewendet werden soll |
| scale_factor_et | DOUBLE | Skalierungsfaktor, der auf das ET-Band angewendet werden soll |
| start_date | STRING | Startdatum des Monats |
| units_et | STRING | Einheiten des „et“-Bands |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitate
Fisher, J.B., Tu, K.P. und Baldocchi, D.D., 2008. Globale Schätzungen des Wasserflusses zwischen Land und Atmosphäre auf Grundlage monatlicher AVHRR- und ISLSCP-II-Daten, validiert an 16 FLUXNET-Standorten. Remote Sensing of Environment, 112(3), S.901–919. doi:10.1016/j.rse.2007.06.025
Abdelrady, A., Timmermans, J., Vekerdy, Z. und Salama, M., 2016. Oberflächenenergiebilanz von Süß- und Salzwasser: AquaSEBS. Remote Sensing, 8(7), S.583. doi:10.3390/rs8070583
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var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/ptjpl/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 PT-JPL Annual ET');