Cân bằng năng lượng bề mặt đơn giản cho hoạt động (SSEBop)
Mô hình Cân bằng năng lượng bề mặt đơn giản hoá hoạt động (SSEBop) của Senay và cộng sự (2013, 2017) là một mô hình năng lượng bề mặt đơn giản dựa trên nhiệt để ước tính ET thực tế dựa trên các nguyên tắc về phép đo độ ẩm bằng vệ tinh (Senay 2018). Việc triển khai SSEBop OpenET sử dụng nhiệt độ bề mặt đất (Ts) từ Landsat (Sản phẩm khoa học cấp 2, Bộ sưu tập 2) với các thông số mô hình chính (tham chiếu bóng đèn lạnh/ướt, Tc và hằng số tâm lý bề mặt, 1/dT) được lấy từ sự kết hợp giữa nhiệt độ bề mặt quan sát được, chỉ số thực vật khác biệt được chuẩn hoá (NDVI), nhiệt độ không khí tối đa trung bình theo khí hậu (Ta, 1 km) hằng ngày (1980 – 2017) từ Daymet và dữ liệu bức xạ ròng từ ERA-5. Việc triển khai mô hình này sử dụng khung xử lý Google Earth Engine để kết nối các chức năng và thuật toán ET SSEBop chính với nhau khi tạo cả kết quả ET trung gian và tổng hợp. Một nghiên cứu và đánh giá chi tiết về mô hình SSEBop trên toàn bộ Hoa Kỳ (Senay và cộng sự, 2022) cung cấp thông tin về cả việc triển khai và đánh giá trên đám mây cho các ứng dụng cân bằng nước ở quy mô rộng. Các điểm cải tiến đáng chú ý của mô hình (phiên bản 0.2.6) và hiệu suất so với các phiên bản trước bao gồm khả năng tương thích bổ sung với Landsat 9 (ra mắt vào tháng 9 năm 2021), khả năng mở rộng mô hình trên toàn cầu và khả năng tham số hoá SSEBop được cải thiện bằng cách sử dụng FANO (Forcing and Normalizing Operation) để ước tính ET tốt hơn trong mọi cảnh quan và mọi mùa, bất kể mật độ bao phủ thực vật, từ đó cải thiện độ chính xác của mô hình bằng cách tránh ngoại suy Tc sang các vùng không hiệu chuẩn.
Senay, G.B., Parrish, G.E., Schauer, M., Friedrichs, M., Khand, K., Boiko,
O., Kagone, S., Dittmeier, R., Arab, S. và Ji, L., 2023. Cải thiện mô hình bốc hơi cân bằng năng lượng bề mặt đơn giản hoá hoạt động bằng cách sử dụng hoạt động cưỡng bức và chuẩn hoá. Remote Sensing, 15(1), trang 260.
doi:10.3390/rs15010260
Senay, G.B., Bohms, S., Singh, R.K., Gowda, P.H., Velpuri, N.M., Alemu, H. và Verdin, J.P., 2013. Lập bản đồ bốc hơi thoát hơi thực tế bằng cách sử dụng dữ liệu viễn thám và thời tiết: Một phương pháp tham số hoá mới cho phương pháp SSEB. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), tr.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B., Schauer, M., Friedrichs, M., Velpuri, N.M. và Singh, R.K.,
2017. Động lực sử dụng nước dựa trên vệ tinh bằng cách sử dụng dữ liệu Landsat trong quá khứ (1984–2014) ở vùng Tây Nam Hoa Kỳ. Remote Sensing of Environment, 202, trang 98-112. doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B., 2018. Công thức đo độ ẩm vệ tinh của mô hình Cân bằng năng lượng bề mặt đơn giản hoá hoạt động (SSEBop) để định lượng và lập bản đồ quá trình thoát hơi nước. Applied Engineering in Agriculture, 34(3), trang 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. và Huntington, J., 2022. Lập bản đồ lượng bốc hơi thực tế bằng Landsat cho Hoa Kỳ lục địa: Triển khai Google Earth Engine và đánh giá mô hình SSEBop. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011.
doi:10.1016/j.rse.2022.113011
Cân bằng năng lượng bề mặt đơn giản cho hoạt động (SSEBop) Mô hình Cân bằng năng lượng bề mặt đơn giản cho hoạt động (SSEBop) của Senay và cộng sự (2013, 2017) là một mô hình năng lượng bề mặt đơn giản dựa trên nhiệt để ước tính ET thực tế dựa trên các nguyên tắc về phép đo độ ẩm bằng vệ tinh (Senay 2018). Việc triển khai OpenET SSEBop sử dụng nhiệt độ bề mặt đất (Ts) từ …
[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)"]]
