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- 目录所有者
- OpenET
- 数据集可用时间
- 1999-10-01T00:00:00Z–2025-01-01T00:00:00Z
- 数据集生产者
- OpenET, Inc.
- 联系人
- support@openetdata.org
- 频率
- 1 个月
- 标签
说明
Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop)。
Senay 等人 (2013, 2017) 提出的 Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) 模型是一种基于热力的简化地表能量模型，用于根据卫星湿度测量原理 (Senay 2018) 估算实际蒸散量。OpenET SSEBop 实现使用来自 Landsat（Collection 2 Level-2 科学产品）的地表温度 (Ts)，以及从以下各项的组合中得出的关键模型参数（冷/湿球参考温度 Tc 和地表干湿计常数 1/dT）：观测到的地表温度、归一化差值植被指数 (NDVI)、Daymet 的气候平均值（1980-2017 年）每日最高气温（Ta，1 公里）和 ERA-5 的净辐射数据。此模型实现使用 Google Earth Engine 处理框架，以便在生成中间 ET 结果和汇总 ET 结果时将关键 SSEBop ET 函数和算法连接在一起。对美国本土的 SSEBop 模型进行详细研究和评估（Senay 等人，2022 年）为大规模水文平衡应用提供云端实现和评估方面的信息。与之前版本相比，显著的模型 (v0.2.6) 增强功能和性能包括：与 Landsat 9（于 2021 年 9 月发布）的兼容性更强、全球模型可扩展性更强，以及使用 FANO（强制和归一化操作）改进了 SSEBop 的参数化，以便在所有景观和所有季节更好地估计 ET，无论植被覆盖密度如何，从而避免将 Tc 外推到非校准区域，进而提高模型准确率。
频段
波段
像素大小：30 米（所有波段）
| 名称 | 单位 | 像元大小 | 说明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 米 | SSEBop ET 值 |
count |
计数 | 30 米 | 云端免费值的数量 |
图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 资产的建造日期 |
| cloud_cover_max | 双精度 | 纳入插值的 Landsat 图片的最大 CLOUD_COVER_LAND 百分比值 |
| 收藏集 | STRING | 用于插值的 Landsat 图像的 Landsat 集合列表 |
| core_version | STRING | OpenET 核心库版本 |
| end_date | STRING | 月份的结束日期 |
| et_reference_band | STRING | et_reference_source 中包含每日参考 ET 数据的频段 |
| et_reference_resample | STRING | 用于重新采样每日参考 ET 数据的空间插值模式 |
| et_reference_source | STRING | 每日参考 ET 数据的集合 ID |
| interp_days | 双精度 | 在插值中纳入每个图片日期之前和之后的天数上限 |
| interp_method | STRING | 用于在 Landsat 模型估计值之间进行插值的方法 |
| interp_source_count | 双精度 | 插值源图片集合中目标月份的可用图片数量 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS 网格区域 ID |
| model_name | STRING | OpenET 模型名称 |
| model_version | STRING | OpenET 模型版本 |
| scale_factor_count | 双精度 | 应应用于数量区间的缩放比例 |
| scale_factor_et | 双精度 | 应应用于 ET 频段的缩放比例 |
| start_date | STRING | 月份开始日期 |
使用条款
使用条款
引用
Senay, G.B.、Parrish, G.E.、Schauer, M.、Friedrichs, M.、Khand, K.、Boiko, O.、Kagone, S.、Dittmeier, R.、Arab, S. 和 Ji, L.，2023 年。Improving the Operational Simplified Surface Energy Balance Evapotranspiration Model Using the Forcing and Normalizing Operation. 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. 和 Verdin、J.P.，2013 年。利用遥感和天气数据集进行业务性蒸散量测绘：一种新的 SSEB 方法形参化。JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B.、Schauer, M.、Friedrichs, M.、Velpuri, N.M. 和 Singh, R.K.， 2017 年。美国西南部基于卫星的历史 Landsat 数据（1984 年至 2014 年）的水资源使用动态。Remote Sensing of Environment, 202, pp.98-112。 doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B.、2018 年。用于量化和绘制蒸散量的业务简化地表能量平衡 (SSEBop) 模型的卫星温湿度计公式。Applied Engineering in Agriculture，34(3)，第 555-566 页。 doi:10.13031/aea.12614
Senay, G.B.、Friedrichs, M.、Morton, C.、Parrish, G.E.、Schauer, M.， Khand, K.、Kagone, S.、Boiko, O. 和 Huntington, J.，2022 年。利用 Landsat 绘制美国本土的实际蒸散量：Google Earth Engine 实现和 SSEBop 模型评估。Remote Sensing of Environment, 275, p.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011