Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
GRIDMET DROUGH: Индексы засухи CONUS
Этот набор данных содержит индексы засухи, полученные из 4-километрового суточного набора данных GRIDMET. Представленные индексы засухи включают стандартизированный индекс осадков (SPI), индекс потребности в испарении при засухе (EDDI), стандартизированный индекс осадков и эвапотранспирации (SPEI), индекс интенсивности засухи Палмера (PDSI) и индекс Палмера…
Набор данных Landsat Gross Primary Production (GPP) CONUS оценивает GPP с помощью коэффициента отражения поверхности Landsat для CONUS. GPP — это количество углерода, поглощенного растениями в экосистеме, и является важным компонентом при расчете чистой первичной продукции (NPP). GPP рассчитывается с использованием…
Набор данных Landsat Net Primary Production (NPP) CONUS оценивает NPP с использованием данных Landsat Surface Reflectance для CONUS. NPP — это количество углерода, поглощенного растениями в экосистеме, после учета потерь, связанных с дыханием. NPP рассчитывается с помощью алгоритма MOD17 (см. MOD17 User …).
Ежемесячные сводки MACAv2-METDATA: Университет Айдахо, Многомерные адаптивные сконструированные аналоги, применяемые к глобальным климатическим моделям
Набор данных MACAv2-METDATA представляет собой коллекцию из 20 глобальных климатических моделей, охватывающих территорию США. Метод многомерных адаптивных сконструированных аналогов (MACA) — это метод статистического уменьшения масштаба, использующий обучающий набор данных (то есть набор данных метеорологических наблюдений) для устранения исторических смещений и сопоставления пространственных закономерностей…
MACAv2-METDATA: Университет Айдахо, Многомерные адаптивные сконструированные аналоги, применяемые к глобальным климатическим моделям
Набор данных MACAv2-METDATA представляет собой коллекцию из 20 глобальных климатических моделей, охватывающих территорию США. Метод многомерных адаптивных сконструированных аналогов (MACA) — это метод статистического уменьшения масштаба, использующий обучающий набор данных (то есть набор данных метеорологических наблюдений) для устранения исторических смещений и сопоставления пространственных закономерностей…
Набор данных MODIS Gross Primary Production (GPP) для CONUS оценивает GPP с помощью MODIS Surface Reflectance для CONUS. GPP — это количество углерода, поглощенного растениями в экосистеме, и является важным компонентом при расчете чистой первичной продукции (NPP). GPP рассчитывается с использованием…
Набор данных MODIS Net Primary Production (NPP) для CONUS оценивает NPP с помощью MODIS Surface Reflectance для CONUS. NPP — это количество углерода, поглощенного растениями в экосистеме, после учета потерь, связанных с дыханием. NPP рассчитывается с помощью алгоритма MOD17 (см. MOD17 User …).
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории континентальной части США в 2016 году. TreeMap версии 2016 содержит одно изображение…
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории США в 2020 году. TreeMap v2020 содержит 22-канальную карту размером 30 x 30 м…
Этот продукт входит в набор данных TreeMap. Он предоставляет подробную пространственную информацию о характеристиках лесов, включая количество живых и мертвых деревьев, биомассу и углерод по всей лесной территории США в 2022 году. TreeMap v2022 содержит 22-канальную карту размером 30 x 30 м…
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis collection of datasets provides various environmental metrics for the Conterminous United States (CONUS).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIncluded are drought indices, climate model outputs, and estimations of primary production (GPP & NPP).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eData sources include Landsat, MODIS, and GRIDMET, offering diverse perspectives on ecosystem dynamics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe datasets can be used for monitoring drought, analyzing climate change impacts, and studying carbon cycles in CONUS.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eStatistical downscaling methods are applied to some datasets for improved spatial resolution and bias removal.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,[]]
