GRIDMET DROUGHT: CONUS Drought Indices

GRIDMET/DROUGHT
資料集開放期間
1980-01-05T00:00:00Z–2026-04-20T06:00:00Z
資料集產生者
Earth Engine 程式碼片段
ee.ImageCollection("GRIDMET/DROUGHT")
行銷系列活動
5 天
標記
climate conus crop drought evapotranspiration geophysical gridmet merced metdata palmer pdsi precipitation surface-ground-water water-vapor
climatic-water-balance
eddi
spei
spi

說明

這個資料集包含從 4 公里每日格狀地表氣象 (GRIDMET) 資料集衍生的乾旱指數。提供的乾旱指數包括：標準化降水指數 (SPI)、蒸發乾旱需求指數 (EDDI)、標準化降水蒸發散指數 (SPEI)、帕爾默乾旱強度指數 (PDSI) 和帕爾默 Z 指數 (Z)。

SPI、EDDI 和 SPEI 會以不同時間尺度提供，分別對應降水量、參考蒸發散量，以及降水量減去參考蒸發散量在時間上的彙整結果。時間範圍包括 14 天、30 天、90 天、180 天、270 天、1 年、2 年和 5 年。標準化作業是使用非參數標準化機率方法完成，其中繪圖位置用於取得機率，而機率會轉換為假設反常態分佈的索引。所有資料均以 1981 年至 2016 年的共同時間範圍為準。

PDSI 和 Z 是使用 Palmer 公式的修改版本計算得出，該公式採用 GRIDMET 的參考蒸發散量和降水量，以及 STATSGO 的靜態土壤含水量層 (前 1500 公釐)。系統會修改原始 Palmer 公式中的係數，然後計算 PDSI。PDSI 和 Z 計算的基準期為 1979 年至 2018 年。

這個資料集中的乾旱指數，PDSI 和 Z 的解讀方式與 SPI、SPEI 和 EDDI 不同。根據美國乾旱監測的解讀，這些乾旱指數的值具有下列意義：

PDSI 和 z：

  • 5.0 以上 (極度潮濕)
  • 4.0 至 4.99 (非常潮濕)
  • 3.0 至 3.99 (中度潮濕)，
  • 2.0 至 2.99 (略微潮濕)
  • 1.0 至 1.99 (初期濕潤期)
  • -0.99 至 0.99(接近正常)
  • -1.99 至 -1.00 (乾旱初期)
  • -2.99 至 -2.00 (輕微乾旱)
  • -3.99 至 -3.00 (中度乾旱)
  • -4.99 至 -4.00 (嚴重乾旱)
  • -5.0 以下 (極度乾旱)

SPI/SPEI/EDDI：

  • 2.0 以上 (極度潮濕)
  • 1.6 至 1.99 (非常潮濕)
  • 1.3 至 1.59 (中度潮濕)，
  • 0.8 至 1.29 (略微潮濕)
  • 0.5 到 0.79 (初期濕潤期)
  • -0.49 至 0.49(接近正常值)
  • -0.79 至 -0.5 (乾旱初期)
  • -1.29 至 -0.8 (輕微乾旱)
  • -1.59 至 -1.3 (中度乾旱)
  • -1.99 至 -1.6 (嚴重乾旱)
  • -2.0 以下 (極度乾旱)。

這個資料集包含暫時性產品，完整來源資料可用時，系統會以更新版本取代這些產品。你可以根據「狀態」屬性的值來區分產品。 一開始，系統會以 status='early' 擷取資產。幾天後，系統會以 status='provisional' 的資產取代這些資產。大約 2 個月後，系統會以 status='permanent' 的最終素材資源取代這些暫時素材資源。

頻帶

波段

像素大小：4638.3 公尺 (所有頻帶)

名稱 最小值 最大值 像素大小 說明
spi14d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水指數 (SPI)，其中降水資料是過去 14 天的匯總資料
spi30d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水指數 (SPI)，其中降水量是過去 30 天的匯總資料
spi90d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水指數 (SPI)，其中降水量的匯總時間為過去 90 天
spi180d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水指數 (SPI)，其中降水資料是過去 180 天的匯總資料
spi270d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水指數 (SPI)，其中降水量的匯總時間為過去 270 天
spi1y -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水指數 (SPI)，其中降水量是過去 1 年的總和
spi2y -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水指數 (SPI)，其中降水量的彙整時間為過去 2 年
spi5y -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水指數 (SPI)，其中降水量的匯總時間為過去 5 年
eddi14d -6* 6* 4638.3 公尺

蒸發乾旱需求指數 (EDDI)，其中過去 14 天的潛在蒸發散量已匯總
eddi30d -6* 6* 4638.3 公尺

蒸發乾旱需求指數 (EDDI)，其中過去 30 天的潛在蒸發散量已匯總
eddi90d -6* 6* 4638.3 公尺

蒸發乾旱需求指數 (EDDI)，其中過去 90 天的潛在蒸發散量已匯總
eddi180d -6* 6* 4638.3 公尺

蒸發乾旱需求指數 (EDDI)，其中過去 180 天的潛在蒸發散量已匯總
eddi270d -6* 6* 4638.3 公尺

蒸發乾旱需求指數 (EDDI)，其中過去 270 天的潛在蒸發散量已匯總
eddi1y -6* 6* 4638.3 公尺

蒸發乾旱需求指數 (EDDI)，其中過去 1 年的潛在蒸發散量已匯總
eddi2y -6* 6* 4638.3 公尺

蒸發乾旱需求指數 (EDDI)，其中過去 2 年的潛在蒸發散量已匯總
eddi5y -6* 6* 4638.3 公尺

蒸發乾旱需求指數 (EDDI)，其中過去 5 年的潛在蒸發散量已匯總
spei14d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水蒸發散指數 (SPEI)，其中氣候水份平衡是過去 14 天的匯總資料
spei30d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水蒸發散指數 (SPEI)，其中氣候水份平衡是過去 30 天的匯總資料
spei90d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水蒸發散指數 (SPEI)，其中氣候水份平衡是過去 90 天的匯總資料
spei180d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水蒸發散指數 (SPEI)，其中過去 180 天的氣候水份平衡已匯總
spei270d -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水蒸發散指數 (SPEI)，其中過去 270 天的氣候水份平衡已匯總
spei1y -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水蒸發散指數 (SPEI)，其中氣候水文平衡是過去 1 年的匯總結果
spei2y -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水蒸發散指數 (SPEI)，其中氣候水文平衡是過去 2 年的匯總資料
spei5y -6* 6* 4638.3 公尺

標準化降水蒸發散指數 (SPEI)，其中過去 5 年的氣候水份平衡已匯總
pdsi -15* 15* 4638.3 公尺

帕爾默乾旱強度指數
z -15* 15* 4638.3 公尺

元素 Z-Index
* 預估最小或最大值

圖片屬性

影像屬性

名稱 類型 說明
status STRING

「early」、「provisional」或「permanent」

使用條款

使用條款

這項作品 (METDATA，作者為 John Abatzoglou) 屬於公有領域，不受已知的著作權限制。使用者應正確引用使用這個資料集所建立的任何報表和出版物中的來源，並註明資料取得日期。

參考資料

參考資料：

  • Abatzoglou J. T.、Development of gridded surface meteorological data for ecological applications and modelling, International Journal of Climatology. (2012) doi:10.1002/joc.3413

使用 Earth Engine 探索

程式碼編輯器 (JavaScript)

var collection = ee.ImageCollection('GRIDMET/DROUGHT');
print(collection);

// Filter by date
var dS = '2020-03-30';
var dE = '2020-03-30';
var dSUTC = ee.Date(dS, 'GMT');
var dEUTC = ee.Date(dE, 'GMT');
var filtered = collection.filterDate(dSUTC, dEUTC.advance(1, 'day'));
print(collection.aggregate_array('system:index'));

// Select variables pdsi and z
var PDSI = filtered.select('pdsi');
var Z = filtered.select('z');

// Select variables for SPI/SPEI/EDDI
// Note that possible timescales for SPI/SPEI/EDDI are:
// 14d (14 day), 30d (30 day), 90d (90 day), 180d (180 day),
// 1y (1 year), 2y (2 year), 5y (5 year)
// Here we choose 2years = 48 months
var SPI2y = filtered.select('spi2y');
var SPEI2y = filtered.select('spei2y');
var EDDI2y = filtered.select('eddi2y');

// Make a color palette that is similar to USDM drought classification
var usdmColors = '0000aa,0000ff,00aaff,00ffff,aaff55,ffffff,ffff00,fcd37f,ffaa00,e60000,730000';

// Make color options for standardized variables spi/spei/eddi
var minColorbar= -2.5;
var maxColorbar= 2.5;
var colorbarOptions1 = {
  'min':minColorbar,
  'max':maxColorbar,
  'palette': usdmColors
};

// Make color options for Palmer variables psdi/z
var minColorbar= -6;
var maxColorbar= 6;
var colorbarOptions2 = {
  'min':minColorbar,
  'max':maxColorbar,
  'palette': usdmColors
};

// Add map layers to Google Map
Map.addLayer(ee.Image(PDSI.first()), colorbarOptions2, 'PDSI');
Map.addLayer(ee.Image(Z.first()), colorbarOptions2, 'Palmer-Z');
Map.addLayer(ee.Image(SPI2y.first()), colorbarOptions1, 'SPI-48months');
Map.addLayer(ee.Image(SPEI2y.first()), colorbarOptions1, 'SPEI-48months');
Map.addLayer(ee.Image(EDDI2y.first()), colorbarOptions1, 'EDDI-48months');

Python 設定

請參閱 Python 環境頁面，瞭解 Python API 和如何使用 geemap 進行互動式開發。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

collection = ee.ImageCollection('GRIDMET/DROUGHT')

# Filter by date
d_s = '2020-03-30'
d_e = '2020-03-30'
d_s_utc = ee.Date(d_s, 'GMT')
d_e_utc = ee.Date(d_e, 'GMT')
filtered = collection.filterDate(d_s_utc, d_e_utc.advance(1, 'day'))

# Select variables pdsi and z
pdsi = filtered.select('pdsi')
z = filtered.select('z')

# Select variables for SPI/SPEI/EDDI
# Note that possible timescales for SPI/SPEI/EDDI are:
# 14d (14 day), 30d (30 day), 90d (90 day), 180d (180 day),
# 1y (1 year), 2y (2 year), 5y (5 year)
# Here we choose 2years = 48 months
spi_2_y = filtered.select('spi2y')
spei_2_y = filtered.select('spei2y')
eddi_2_y = filtered.select('spei2y')

# Make a color palette that is similar to USDM drought classification
usdm_colors = [
    '#0000aa',
    '#0000ff',
    '#00aaff',
    '#00ffff',
    '#aaff55',
    '#ffffff',
    '#ffff00',
    '#fcd37f',
    '#ffaa00',
    '#e60000',
    '#730000',
]

# Make color options for standardized variables spi/spei/eddi
min_colorbar = -2.5
max_colorbar = 2.5
colorbar_options_1 = {
    'min': min_colorbar,
    'max': max_colorbar,
    'palette': usdm_colors,
}

# Make color options for Palmer variables psdi/z
min_colorbar = -6
max_colorbar = 6
colorbar_options_2 = {
    'min': min_colorbar,
    'max': max_colorbar,
    'palette': usdm_colors,
}

# Add map layers to Google Map
m = geemap.Map()
m.add_layer(ee.Image(pdsi.first()), colorbar_options_2, 'pdsi')
m.add_layer(ee.Image(z.first()), colorbar_options_2, 'Palmer-z')
m.add_layer(ee.Image(spi_2_y.first()), colorbar_options_1, 'SPI-48months')
m.add_layer(ee.Image(spei_2_y.first()), colorbar_options_1, 'SPEI-48months')
m.add_layer(ee.Image(eddi_2_y.first()), colorbar_options_1, 'EDDI-48months')
m
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這個資料集包含從 4 公里每日格線地表氣象 (GRIDMET) 資料集衍生的乾旱指數。提供的乾旱指數包括標準化降水指數 (SPI)、蒸發乾旱需求指數 (EDDI)、標準化降水蒸發散指數 (SPEI)、帕爾默乾旱強度指數 (PDSI) 和帕爾默 Z 指數 (Z)。SPI、EDDI 等
GRIDMET/DROUGHT, climate,conus,crop,drought,evapotranspiration,geophysical,gridmet,merced,metdata,palmer,pdsi,precipitation,surface-ground-water,water-vapor
1980-01-05T00:00:00Z/2026-04-20T06:00:00Z
24.9 -124.9 49.6 -66.8
Google Earth Engine