Эксплуатационный упрощенный баланс поверхностной энергии (SSEBop)
Модель Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) Сеная и соавторов (2013, 2017) представляет собой упрощенную модель поверхностной энергии, основанную на термических данных, для оценки фактического ET, основанную на принципах спутниковой психрометрии (Senay, 2018). Реализация SSEBop OpenET использует температуру поверхности земли (Ts) из Landsat (Коллекция 2, Научные продукты уровня 2) с ключевыми параметрами модели (эталонная температура по холодному/влажному термометру, Tc, и психрометрическая константа поверхности, 1/dT), полученными на основе комбинации наблюдаемой температуры поверхности, нормализованного разностного индекса растительности (NDVI), климатологической средней (1980-2017 гг.) суточной максимальной температуры воздуха (Ta, 1 км) из Daymet и данных о чистой радиации из ERA-5. Эта реализация модели использует фреймворк обработки Google Earth Engine для объединения ключевых функций и алгоритмов ET SSEBop при получении как промежуточных, так и агрегированных результатов ET. Детальное исследование и оценка модели SSEBop в континентальной части США (Senay et al., 2022) позволяют использовать данные как для реализации, так и для оценки облачности в приложениях для анализа водного баланса в широких масштабах. Среди улучшений модели (v0.2.6) и повышения производительности по сравнению с предыдущими версиями – дополнительная совместимость с Landsat 9 (запущен в сентябре 2021 г.), глобальная расширяемость модели и улучшенная параметризация SSEBop с использованием FANO (Forcing and Normalizing Operation) для более точной оценки эвапотранспирации (ET) во всех ландшафтах и во все времена года независимо от плотности растительного покрова, что повышает точность модели, исключая экстраполяцию Tc на регионы, не прошедшие калибровку.
Сенай, ГБ, Пэрриш, Г.Е., Шауэр, М., Фридрихс, М., Кханд, К., Бойко, О., Кагоне, С., Диттмайер, Р., Араб, С. и Джи, Л., 2023. Улучшение операционной упрощенной модели эвапотранспирации с использованием форсирования и нормализации. Дистанционное зондирование, 15(1), стр. 260. doi:10.3390/rs15010260
Сенай, ГБ, Бомс, С., Сингх, Р.К., Гоуда, П.Х., Велпури, Н.М., Алему, Х. и Вердин, Дж.П., 2013. Оперативное картирование эвапотранспирации с использованием данных дистанционного зондирования и метеорологических данных: новая параметризация для подхода SSEB. Журнал Американской ассоциации водных ресурсов (JAWRA), 49(3), стр. 577–591. doi:10.1111/jawr.12057
Сенай, ГБ, Шауэр, М., Фридрихс, М., Велпури, Н.М. и Сингх, Р.К., 2017. Динамика водопользования на основе данных спутников Landsat (1984–2014 гг.) на юго-западе США. Дистанционное зондирование окружающей среды, 202, стр. 98–112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Сенай, ГБ, 2018. Спутниковая психрометрическая формулировка модели операционного упрощенного баланса поверхностной энергии (SSEBop) для количественной оценки и картирования эвапотранспирации. Прикладная инженерия в сельском хозяйстве, 34(3), стр. 555–566. doi:10.13031/aea.12614
Сенай, ГБ, Фридрихс, М., Мортон, К., Пэрриш, Г.Е., Шауэр, М., Кханд, К., Кагоне, С., Бойко, О. и Хантингтон, Дж., 2022. Картирование фактического эвапотранспирации с использованием Landsat для территории США: внедрение Google Earth Engine и оценка модели SSEBop. Дистанционное зондирование окружающей среды, 275, стр. 113011. doi:10.1016/j.rse.2022.113011
Упрощённый эксплуатационный баланс поверхностной энергии (SSEBop). Модель упрощённого эксплуатационного баланса поверхностной энергии (SSEBop), разработанная Сенаем и др. (2013, 2017), представляет собой упрощённую модель поверхностной энергии, основанную на термических данных, для оценки фактической энергетического баланса Земли, основанную на принципах спутниковой психрометрии (Senay, 2018). Реализация SSEBop в OpenET использует температуру поверхности Земли (Ts) из…
OpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0, эвапотранспирация, данные Gridmet, данные Landsat, ежемесячно, OpenET, вода, водяной пар
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe OpenET SSEBop dataset provides monthly evapotranspiration (ET) estimates for the contiguous United States (CONUS) from 2008 to 2023.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt leverages the Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model, utilizing Landsat and GRIDMET data for calculations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset offers 30-meter resolution imagery with bands representing ET values and the number of cloud-free observations used in the estimation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData is freely available under the CC-BY-4.0 license and is accessible through the Google Earth Engine platform.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOpenET SSEBop is extensively documented with publications detailing its methodology, validation, and applications in water balance studies.\u003c/p\u003e\n"]]],["The dataset provides monthly evapotranspiration (ET) estimates from the Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model, covering 1999-10-01 to 2023-12-01. The model, implemented by OpenET, uses Landsat surface temperature data and other sources to derive actual ET. Key improvements include Landsat 9 compatibility, global model extension, and enhanced parameterization for better ET estimation across landscapes. Users can access the data via Google Earth Engine, with a 30-meter pixel size. Data, provided by [OpenET, Inc.](https://openetdata.org/), is under CC-BY-4.0.\n"],null,["# OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0\n\nDataset Availability\n: 1999-10-01T00:00:00Z--2024-12-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [OpenET, Inc.](https://openetdata.org/)\n\nCadence\n: 1 Month\n\nTags\n:\n[evapotranspiration](/earth-engine/datasets/tags/evapotranspiration) [gridmet-derived](/earth-engine/datasets/tags/gridmet-derived) [landsat-derived](/earth-engine/datasets/tags/landsat-derived) [monthly](/earth-engine/datasets/tags/monthly) [openet](/earth-engine/datasets/tags/openet) [water](/earth-engine/datasets/tags/water) [water-vapor](/earth-engine/datasets/tags/water-vapor) \n\n#### Description\n\nOperational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop)\n\nThe Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model by Senay\net al. (2013, 2017) is a thermal-based simplified surface energy model for\nestimating actual ET based on the principles of satellite psychrometry\n(Senay 2018). The OpenET SSEBop implementation uses land surface temperature\n(Ts) from Landsat (Collection 2 Level-2 Science Products) with key model\nparameters (cold/wet-bulb reference, Tc, and surface psychrometric\nconstant, 1/dT) derived from a combination of observed surface temperature,\nnormalized difference vegetation index (NDVI), climatological average\n(1980-2017) daily maximum air temperature (Ta, 1-km) from Daymet, and\nnet radiation data from ERA-5. This model implementation uses the Google\nEarth Engine processing framework for connecting key SSEBop ET functions\nand algorithms together when generating both intermediate and aggregated ET\nresults. A detailed study and evaluation of the SSEBop model across CONUS\n(Senay et al., 2022) informs both cloud implementation and assessment for\nwater balance applications at broad scales. Notable model (v0.2.6)\nenhancements and performance against previous versions include additional\ncompatibility with Landsat 9 (launched Sep 2021), global model\nextensibility, and improved parameterization of SSEBop using\nFANO (Forcing and Normalizing Operation) to better estimate ET\nin all landscapes and all seasons regardless of vegetation cover density,\nthereby improving model accuracy by avoiding extrapolation of Tc to\nnon-calibration regions.\n\n[Additional information](https://openetdata.org/methodologies/)\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n30 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Pixel Size | Description |\n|---------|-------|------------|-----------------------------|\n| `et` | mm | meters | SSEBop ET value |\n| `count` | count | meters | Number of cloud free values |\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|-----------------------|--------|----------------------------------------------------------------------------------------------|\n| build_date | STRING | Date assets were built |\n| cloud_cover_max | DOUBLE | Maximum CLOUD_COVER_LAND percent value for Landsat images included in interpolation |\n| collections | STRING | List of Landsat collections for Landsat images included in the interpolation |\n| core_version | STRING | OpenET core library version |\n| end_date | STRING | End date of month |\n| et_reference_band | STRING | Band in et_reference_source that contains the daily reference ET data |\n| et_reference_resample | STRING | Spatial interpolation mode to resample daily reference ET data |\n| et_reference_source | STRING | Collection ID for the daily reference ET data |\n| interp_days | DOUBLE | Maximum number of days before and after each image date to include in interpolation |\n| interp_method | STRING | Method used to interpolate between Landsat model estimates |\n| interp_source_count | DOUBLE | Number of available images in the interpolation source image collection for the target month |\n| mgrs_tile | STRING | MGRS grid zone ID |\n| model_name | STRING | OpenET model name |\n| model_version | STRING | OpenET model version |\n| scale_factor_count | DOUBLE | Scaling factor that should be applied to the count band |\n| scale_factor_et | DOUBLE | Scaling factor that should be applied to the et band |\n| start_date | STRING | Start date of month |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko,\n O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. and Ji, L., 2023. Improving the\n Operational Simplified Surface Energy Balance Evapotranspiration Model Using\n the Forcing and Normalizing Operation. Remote Sensing, 15(1), p.260.\n [doi:10.3390/rs15010260](https://doi.org/10.3390/rs15010260)\n- Senay, G.B., Bohms, S., Singh, R.K., Gowda, P.H., Velpuri, N.M., Alemu,\n H. and Verdin, J.P., 2013. Operational evapotranspiration mapping using\n remote sensing and weather datasets: A new parameterization for the SSEB\n approach. JAWRA Journal of the American Water Resources Association,\n 49(3), pp.577-591.\n [doi:10.1111/jawr.12057](https://doi.org/10.1111/jawr.12057)\n- Senay, G.B., Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, N.M. and Singh, R.K.,\n 2017. Satellite-based water use dynamics using historical Landsat data\n (1984--2014) in the southwestern United States. Remote Sensing of\n Environment, 202, pp.98-112.\n [doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c](https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.05.005)\n- Senay, G.B., 2018. Satellite psychrometric formulation of the\n Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model for\n quantifying and mapping evapotranspiration. Applied Engineering in\n Agriculture, 34(3), pp.555-566.\n [doi:10.13031/aea.12614](https://doi.org/10.13031/aea.12614)\n- Senay, G.B., Friedrichs, M., Morton, C., Parrish, G.E., Schauer, M.,\n Khand, K., Kagone, S., Boiko, O. and Huntington, J., 2022. Mapping\n actual evapotranspiration using Landsat for the conterminous United\n States: Google Earth Engine implementation and assessment of the SSEBop\n model. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011.\n [doi:10.1016/j.rse.2022.113011](https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113011)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.3390/rs15010260\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('OpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0')\n .filterDate('2020-01-01', '2021-01-01');\n\n// Compute the annual evapotranspiration (ET) as the sum of the monthly ET\n// images for the year.\nvar et = dataset.select('et').sum();\n\nvar visualization = {\n min: 0,\n max: 1400,\n palette: [\n '9e6212', 'ac7d1d', 'ba9829', 'c8b434', 'd6cf40', 'bed44b', '9fcb51',\n '80c256', '61b95c', '42b062', '45b677', '49bc8d', '4dc2a2', '51c8b8',\n '55cece', '4db4ba', '459aa7', '3d8094', '356681', '2d4c6e',\n ]\n};\n\nMap.setCenter(-100, 38, 5);\n\nMap.addLayer(et, visualization, 'OpenET SSEBop Annual ET');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/OpenET/OpenET_SSEBOP_CONUS_GRIDMET_MONTHLY_v2_0) \n[OpenET SSEBop Monthly Evapotranspiration v2.0](/earth-engine/datasets/catalog/OpenET_SSEBOP_CONUS_GRIDMET_MONTHLY_v2_0) \nOperational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) The Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model by Senay et al. (2013, 2017) is a thermal-based simplified surface energy model for estimating actual ET based on the principles of satellite psychrometry (Senay 2018). The OpenET SSEBop implementation uses land surface temperature (Ts) from ... \nOpenET/SSEBOP/CONUS/GRIDMET/MONTHLY/v2_0, evapotranspiration,gridmet-derived,landsat-derived,monthly,openet,water,water-vapor \n1999-10-01T00:00:00Z/2024-12-01T00:00:00Z \n25 -126 50 -66 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.3390/rs15010260](https://doi.org/https://openetdata.org/)\n- [https://doi.org/10.3390/rs15010260](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/OpenET_SSEBOP_CONUS_GRIDMET_MONTHLY_v2_0)"]]
