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–2026-08-01T00:00:00Z
- מפיק מערך הנתונים
- OpenET, Inc.
- יצירת קשר
- support@openetdata.org
- קצב
- חודש אחד
- תגים
תיאור
מאזן אנרגיה פשוט של פני השטח (SSEBop)
מודל Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) (Senay et al., 2013; 2023) היא שיטה שמבוססת על נתונים תרמיים להערכת האידוי והדיות בפועל (ET) באמצעות העקרונות של פסיכרומטריה של לוויין (Senay, 2018). מודל SSEBop הוא אחד ממודלי הליבה ב-OpenET, והוא מספק מסגרת יעילה מבחינת חישובים למיפוי ET מבצעי באזורים גדולים.
ההטמעה של OpenET Collection 2.1 של SSEBop מסתמכת על שני נתונים עיקריים:
- הטמפרטורה של פני השטח מתוך Landsat Collection 2 Level 2 Science Products.
- ET של הפניה מחולקת לרשת מ-gridMET (Abotzoglou, 2013).
פרמטרים מרכזיים של המודל, כולל טמפרטורת הייחוס של הנורה הרטובה/היבשה (Tc) והקבוע הפסיכומטרי של פני השטח (1/dT), נגזרים באמצעות שילוב של נתוני טמפרטורת פני השטח שנמדדו, מדד ההפרש לפי הצמחייה (NDVI) ונתוני קרינה נטו של ERA5 (DOI: 10.5066/P9JBW6R9). הרכיבים האלה משולבים בסביבת העיבוד של Google Earth Engine, שמקשרת את כל חבילת האלגוריתמים של SSEBop כדי ליצור גם פלט ביניים וגם מוצרי ET מצטברים. הערכה מקיפה בכל רחבי ארצות הברית הרציפה (Senay et al., 2022; Volk et al., 2024; Ji et al., 2025; Khand et al, 2025) שימשו להטמעה מבוססת-הענן והדגימו את השימושיות של המודל ליישומים כמו הערכת השימוש במים בגידולים וניתוח תקציב המים האזורי.
OpenET Collection 2.1, SSEBop model v0.7.1 (Senay et al., 2026) כולל שיפור משמעותי: הטמעה משופרת של משוואת הפעולה של הכפייה והנרמול (FANO) לקביעת Tc. העדכון הזה משפר את היכולת של המודל לייצג משטחים רטובים עם ערכי NDVI נמוכים, וכך משפר את הביצועים באזורים שבהם אותות הצמחייה חלשים או מעורבים, במיוחד בשטחי חקלאות ושטחי עשב במהלך כיסוי חופה דליל. OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1 היא גרסה שעברה עיבוד מחדש ועדכון של Collection v2.0. היא נועדה בעיקר לטפל בבעיות ידועות בגרסה v2.0, וכוללת גם שיפורים קלים במודל ועדכונים בנתוני הקלט. צפויים הבדלים ניכרים 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 ו/או כיסוי שלג נרחב.
- עיבוד מחדש כדי לשלב עדכונים במערכי הנתונים של NLDAS-2 ו-GRIDMET לגבי נתוני מזג אוויר.
- שילוב של מוצר ה-NLCD השנתי של USGS בכל הדגמים שנדרש להם מידע על כיסוי הקרקע.
- שילוב של ה-CDL העדכני ביותר של USDA בכל המודלים שנדרש בהם מידע על סוג היבול.
- עדכנו את האינטרפולציה כך שייווצר ET חודשי רק אם לכל הימים בחודש יש ערכים משוערים (כך יצטמצם מספר החודשים עם count=0 בתקופות של כיסוי נמוך או של מזג אוויר מעונן או מושלג).
- החלת תיקון של מקדם הפליטה כדי לפתור בעיה ידועה בנתוני LST של Landsat.
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 30 מטרים (כל הפסים)
| שם | יחידות | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|
et |
מ"מ | 30 מטרים | סה"כ אידוי ודיות 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 הנכסים נוצרו |
| build_status | מחרוזת | הסטטוס יכול להיות 'קבוע' או 'זמני'. יכול להיות שתמונות שמסומנות כ'זמניות' יעודכנו בעתיד. |
| cloud_cover_max | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | ערך אחוז CLOUD_COVER_LAND מקסימלי לתמונות Landsat שכלולות באינטרפולציה |
| אוספים | מחרוזת | רשימת אוספי Landsat של תמונות Landsat שנכללות באינטרפולציה |
| core_version | מחרוזת | גרסת ספריית הליבה של OpenET |
| end_date | מחרוזת | תאריך הסיום של החודש |
| et_reference_band | מחרוזת | הפס ב-et_reference_source שמכיל את נתוני ה-ET היומיים של ההפניה |
| 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 שמשמשות לאינטרפולציה |
| 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 הדגם של 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) | גורם קנה המידה 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
Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko, O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. and Ji, L., 2023. שיפור המודל Operational Simplified Surface Energy Balance Evapotranspiration Model באמצעות 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. and Verdin, J.P., 2013. מיפוי תפעולי של אידוי ודיות באמצעות חישה מרחוק ומערכי נתונים של מזג אוויר: פרמטריזציה חדשה לגישת SSEB. 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. and Singh, R.K., 2017. דינמיקה של שימוש במים על בסיס נתונים מלוויין באמצעות נתוני Landsat היסטוריים (1984–2014) בדרום-מערב ארצות הברית. Remote Sensing of Environment, 202, pp.98-112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B., 2018. נוסחה פסיכרומטרית של נתוני לוויין של מודל מאזן האנרגיה של פני השטח (SSEBop) לצורך כימות ומיפוי של אידוי ודיות. 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. and Huntington, J., 2022. מיפוי של אידוי בפועל באמצעות Landsat בארצות הברית הרציפה: הטמעה של Google Earth Engine והערכה של מודל SSEBop. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011
מזהי DOI
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
עורך קוד (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/ssebop/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 SSEBop Annual ET');