PML_V2.2a: Coupled Evapotranspiration and Gross Primary Product (GPP)

projects/pml_evapotranspiration/PML/OUTPUT/PML_V22a
जानकारी

यह डेटासेट, पब्लिशर कैटलॉग का हिस्सा है. इसे Google Earth Engine मैनेज नहीं करता है. बग की शिकायत करने के लिए, Large Scale Hydrology Lab से संपर्क करें या Large Scale Hydrology Lab कैटलॉग से अन्य डेटासेट देखें. पब्लिशर के डेटासेट के बारे में ज़्यादा जानें.

कैटलॉग का मालिक
लार्ज स्केल हाइड्रोलॉजी लैब
डेटासेट की उपलब्धता
2000-03-05T00:00:00Z–2024-12-26T00:00:00Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("projects/pml_evapotranspiration/PML/OUTPUT/PML_V22a")
केडेंस
आठ दिन
टैग
evapotranspiration gpp plant-productivity publisher-dataset water-vapor
pml-evapotranspiration

ब्यौरा

इस डेटासेट को लार्ज स्केल हाइड्रोलॉजी लैब ने तैयार किया है. यह लैब, बिग डेटा के विश्लेषण और ऐडवांस हाइड्रोलॉजिकल मॉडलिंग की मदद से, ग्लोबल और रीजनल वॉटर साइकल रिसर्च को बेहतर बनाने में विशेषज्ञता रखती है.

PML-V2.2a प्रॉडक्ट, 2000 से 2024 तक के लिए, 500 मीटर के आठ दिनों के रिज़ॉल्यूशन पर, दुनिया भर के ज़मीन के वाष्पीकरण (ईटी) और सकल प्राथमिक उत्पादन (जीपीपी) की जानकारी देता है. MSWEP और MSWX की मदद से तैयार किए गए इस वर्शन में, बॉटम-अप कैलिब्रेशन की सुविधा को बेहतर बनाया गया है. इसके लिए, 208 फ़्लक्स साइटों का इस्तेमाल किया गया है. साथ ही, पैरामीटर तय करने की प्रोसेस को बेहतर बनाया गया है. इससे, सिंचाई वाली और बारिश पर निर्भर फ़सलों वाली ज़मीन के बीच अंतर किया जा सकता है.

पुष्टि करने से पता चलता है कि अलग-अलग तरह के पौधों के लिए, यह मॉडल सटीक नतीजे देता है (एनएसई > 0.60, ऐब्सलूट बायस < 5%). साथ ही, यह बेसिन-स्केल के वॉटर-बैलेंस की सटीक जानकारी देता है (एनएसई: 0.89–0.91). MODIS पर आधारित इस रिकॉर्ड को, हाई-रिज़ॉल्यूशन वाली मौजूदा मॉनिटरिंग के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है.

यह डेटासेट, PML-V2.2 के बड़े सुइट का हिस्सा है. 43 साल के लंबे समय के समेकित रिकॉर्ड (अलग-अलग रिमोट सेंसिंग फ़ोर्सिंग के साथ 0.1° पर PML-V2.2b/c) के लिए, कृपया TPDC डेटा रिपॉज़िटरी पर जाएं.

बैंड

पिक्सल का साइज़
500 मीटर

बैंड

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा स्केल पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
GPP gC m-2 d-1 0* 3901* 0.01 मीटर

कुल प्राइमरी प्रोडक्शन

ET मि॰मी॰/दिन 0* 2011* 0.01 मीटर

असल इवैपोट्रांसपिरेशन

Ec मि॰मी॰/दिन 0* 1533* 0.01 मीटर

वनस्पति से होने वाला वाष्पीकरण

Es मि॰मी॰/दिन 0* 820* 0.01 मीटर

मिट्टी से पानी का वाष्पीकरण

Ei मि॰मी॰/दिन 0* 1256* 0.01 मीटर

वनस्पति के कैनोपी से इंटरसेप्शन

PET मि॰मी॰/दिन 0* 2011* 0.01 मीटर

संभावित इवैपोट्रांसपिरेशन (पीईटी). इसका हिसाब लगाने के लिए, पेनमेन समीकरण के Shuttleworth-simplified वर्शन का इस्तेमाल किया जाता है. इससे पानी के स्रोतों, बर्फ़, और आइस से होने वाले वाष्पीकरण का अनुमान लगाया जाता है.

Ew मि॰मी॰/दिन 0* 2011* 0.01 मीटर

पानी के स्रोतों, बर्फ़, और आइस से पानी का वाष्पीकरण. इसे पेनमैन समीकरण का इस्तेमाल करके कैलकुलेट किया जाता है. इस समीकरण को इन सतहों के लिए, वाष्पीकरण का सटीक अनुमान लगाने वाला समीकरण माना जाता है.

* अनुमानित न्यूनतम या अधिकतम वैल्यू

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

स्वीकृति जब भी किसी वैज्ञानिक पब्लिकेशन में पीएमएल डेटासेट का इस्तेमाल किया जाता है, तो दिए गए रेफ़रंस का हवाला दिया जाना चाहिए.

लाइसेंस इस डेटासेट को CC-BY 4.0 लाइसेंस के तहत लाइसेंस मिला है.

उद्धरण

उद्धरण:
  • झांग, वाई., कॉन्ग, डी., गण, आर., चियू, एफ़॰एच॰एस॰, मैकविकर, टी॰आर॰, Zhang, Q., and Yang, Y., 2019. साल 2002 से 2017 तक, 500 मीटर और आठ दिनों के रिज़ॉल्यूशन के हिसाब से, दुनिया भर में वाष्पीकरण और कुल प्राथमिक उत्पादन का अनुमान. Remote Sens. Environ. 222, 165-182, doi:10.1016/j.rse.2018.12.031

  • गण, आर., वाई.क्यू. झांग, एच॰ शी, यैंग, वाई.टी., ईमस, डी., चेंग ली, चियू, एफ़॰एच॰एस॰, यू, क्यू., 2018. ऑस्ट्रेलिया के इकोसिस्टम के लिए, वाष्पीकरण और कुल एसिमिलेशन का अनुमान लगाने के लिए, सैटलाइट लीफ़ एरिया इंडेक्स का इस्तेमाल करना. Ecohydrology, doi:10.1002/eco.1974

  • झांग, वाई., पेना-अरांसिबिया, जे॰एल॰, मैकविकर, टी॰आर॰, चियू, एफ़॰एच॰एस॰, वाज़े, जे., लियू, सी॰, लू, एक्स॰, ज़ेंग, एच., वांग, वाई., लियू, वाई॰ वाई॰, डी॰ जी॰ मिरालेस, पैन, एम॰, 2016. दुनिया भर में ज़मीन से होने वाले वाष्पीकरण और इसके कॉम्पोनेंट में कई दशकों के ट्रेंड. Sci. Rep. 6, 19124. doi:10.1038/srep19124

डीओआई

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कोड एडिटर (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('projects/pml_evapotranspiration/PML/OUTPUT/PML_V22a');

// Scale the first image to physical units (0.01 scale factor)
var firstImage = dataset.first().multiply(0.01);

var visualization = {
  bands: ['GPP'],
  min: 0.0,
  max: 9.0,
  palette: [
    'a50026', 'd73027', 'f46d43', 'fdae61', 'fee08b', 'ffffbf',
    'd9ef8b', 'a6d96a', '66bd63', '1a9850', '006837',
  ]
};

Map.setCenter(0.0, 15.0, 2);

Map.addLayer(
    firstImage, visualization, 'PML_V2.2a Gross Primary Product (GPP)');
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