- カタログ オーナー
- 大規模水文ラボ
- データセットの利用可能な期間
- 2000-03-05T00:00:00Z–2024-12-26T00:00:00Z
- データセット プロデューサー
- 大規模水文ラボ Google Earth Engine
- データ取得頻度
- 8 日間
- タグ
説明
このデータセットは、大規模なデータ分析と高度な水文モデリングを通じて、地球規模および地域規模の水循環研究の推進を専門とする Large Scale Hydrology Lab によって作成されています。
PML-V2.2a プロダクトは、2000 年から 2024 年までの 500 m 8 日間の解像度の地球上の蒸発散量(ET)と総一次生産量(GPP)を提供します。MSWEP と MSWX を基盤とするこのバージョンでは、208 個のフラックス サイトを使用したボトムアップ キャリブレーションが拡張され、灌漑農地と天水農地を区別するパラメータ化が改良されています。
検証により、植物の機能タイプ全体で高い精度(NSE > 0.60、絶対バイアス < 5%)と、信頼性の高い流域規模の水収支パフォーマンス(NSE: 0.89 ~ 0.91)が確認されています。この MODIS ベースのレコードは、高解像度のほぼ現在のモニタリング用に最適化されています。
このデータセットは、広範な PML-V2.2 スイートの一部です。43 年間の長期統合記録(PML-V2.2b/c、0.1°、さまざまなリモート センシング強制)については、TPDC データ リポジトリをご覧ください。
バンド
ピクセルサイズ
500 メートル
バンド
| 名前 | 単位 | 最小 | 最大 | スケール | ピクセルサイズ | 説明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
GPP |
gC m-2 d-1 | 0* | 3901* | 0.01 | メートル | 総一次生産量 |
ET |
mm/d | 0* | 2011* | 0.01 | メートル | 実際の蒸発散量 |
Ec |
mm/d | 0* | 1533* | 0.01 | メートル | 植生の蒸散 |
Es |
mm/d | 0* | 820* | 0.01 | メートル | 土壌蒸発 |
Ei |
mm/d | 0* | 1256* | 0.01 | メートル | 植生キャノピーによる遮断 |
PET |
mm/d | 0* | 2011* | 0.01 | メートル | 潜在蒸発散量(PET)。Shuttleworth が簡略化した Penman 方程式を使用して計算されます。この方程式は、水域、雪、氷からの蒸発量を推定します。 |
Ew |
mm/d | 0* | 2011* | 0.01 | メートル | 水域、雪、氷からの蒸発。Penman 式を使用して計算されます。この式は、これらの表面の実際の蒸発量を適切に推定できると考えられています。 |
利用規約
利用規約
謝辞 PML データセットを科学論文で使用する場合は、指定された参考文献を引用する必要があります。
ライセンス このデータセットは CC-BY 4.0 ライセンスに基づいて使用が許諾されています。
引用
Zhang, Y.、Kong, D.、Gan, R.、Chiew, F.H.S.、McVicar, T.R.、Zhang, Q.、Yang, Y.、2019 年。2002 ~ 2017 年の 500 m および 8 日間の解像度の全球蒸発散量と総一次生産量の結合推定。Remote Sens. Environ. 222, 165-182, doi:10.1016/j.rse.2018.12.031
Gan, R.、Zhang, Y.Q.、Shi, H.、Yang, Y.T.、Eamus, D.、Cheng, L.、Chiew, F.H.S.、Yu, Q.、2018 年。Use of satellite leaf area index estimating evapotranspiration and gross assimilation for Australian ecosystems. Ecohydrology, doi:10.1002/eco.1974
Zhang, Y.、Peña-Arancibia, J.L.、McVicar, T.R.、Chiew, F.H.S.、Vaze, J.、Liu, C.、Lu, X.、Zheng, H.、Wang, Y.、Liu, Y.Y.、Miralles, D.G.、Pan, M.、2016 年。地球上の蒸発散量とその構成要素の数十年にわたる傾向。Sci. Rep. 6, 19124. doi:10.1038/srep19124
DOI
Earth Engine で探索する
コードエディタ(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)');