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- 目录所有者
- OpenET
- 数据集可用时间
- 2015-10-01T00:00:00Z–2026-10-01T00:00:00Z
- 数据集提供方
- OpenET, Inc.
- 联系人
- support@openetdata.org
- 频率
- 1 个月
- 标记
说明
Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop)。
简化的运营表面能量平衡 (SSEBop) 模型（Senay 等人，2013; 2023) 是一种基于热量的方法，利用卫星干湿计原理估算实际蒸散量 (ET) (Senay, 2018)。作为 OpenET 集合中的核心模型之一，SSEBop 为大面积、可操作的 ET 映射提供了一个计算效率高的框架。
SSEBop 的 OpenET Collection 2.1 实现依赖于两个主要输入：
- Landsat Collection 2 Level 2 科学产品中的地表温度。
- 来自 gridMET 的网格化参考 ET（Abotzoglou，2013 年）。
关键模型参数（包括湿球参考温度 [Tc] 和地表干湿常数 [1/dT]）是结合观测到的地表温度、归一化植被指数 (NDVI) 和 ERA5 净辐射数据 (DOI: 10.5066/P9JBW6R9) 推导得出的。这些组件集成在 Google Earth Engine 处理环境中，该环境将全套 SSEBop 算法关联起来，以生成中间输出和汇总的 ET 产品。Extensive evaluation across the conterminous United States (Senay et al., 2022；Volk 等，2024; Ji et al., 2025; Khand et al, 2025) 指导了基于云的实现，并展示了该模型在作物用水量评估和区域水资源预算分析等应用中的实用性。
对于 OpenET Collection 2.1，SSEBop 模型 v0.7.1（Senay 等人，2026）包含一项显著增强：改进了用于确定 Tc 的强迫和归一化运算 (FANO) 方程的实现。此更新增强了模型表示 NDVI 较低的潮湿表面的能力，从而提高了植被信号较弱或混合区域（尤其是冠层覆盖稀疏期间的农田和草地）的性能。OpenET Collection v2.1
OpenET Collection v2.1 是 Collection v2.0 的重新处理和更新版本，主要用于解决已知的 v2.0 问题，同时还纳入了细微的模型改进和输入数据更新。在某些地点和时间，两个集合版本的 ET 预计会有明显差异。其中一些更新和变更包括：
- 额外的云层筛查和过滤，以跳过具有未遮盖云层和/或大面积积雪的 Landsat 影像。
- 重新处理，以纳入 NLDAS-2 和 GRIDMET 输入气象数据集的更新。
- 为所有需要土地覆盖信息的模型纳入了 USGS 年度 NLCD 产品。
- 为所有需要作物类型信息的模型纳入了最新的 USDA CDL。
- 更新了插值，以便仅在当月所有日期都有插值时才生成月度 ET（减少多云/多雪或低覆盖率时段的“count=0”月份）。
- 应用发射率校正，以解决 Landsat LST 数据中的已知问题。
频段
波段
像素大小：30 米（所有波段）
| 名称 | 单位 | 像素尺寸 | 说明 |
|---|---|---|---|
et |
mm | 30 米 | 实际蒸散量 (ET) 总量 |
count |
计数 | 30 米 | 插值中包含的月份内无云观测次数 |
图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| build_date | STRING | 素材资源的创建日期 |
| build_status | STRING | 状态可以是“permanent”或“provisional”。标记为“临时”的图片日后可能会更新。 |
| cloud_cover_max | 双精度 | 插值中包含的 Landsat 图片的最大 CLOUD_COVER_LAND 百分比值 |
| 收藏集 | STRING | 插值中包含的 Landsat 图像的 Landsat 集合列表 |
| core_version | STRING | OpenET 核心库版本 |
| end_date | STRING | 月份结束日期 |
| et_reference_band | STRING | et_reference_source 中包含每日参考 ET 数据的波段 |
| et_reference_resample | STRING | 用于对每日参考 ET 数据进行重新采样的空间插值模式 |
| et_reference_source | STRING | 每日参考 ET 数据的集合 ID |
| image_source_count | 双精度 | 插值中使用的场景图片数量 |
| interp_days | 双精度 | 每个图片日期前后要包含在插值中的最大天数 |
| interp_method | STRING | 用于在 Landsat 模型估算值之间进行插值的方法 |
| interp_source_count | 双精度 | 目标月份的插值源图片集合中的可用图片数量 |
| mgrs_tile | STRING | MGRS 网格区域 ID |
| model_name | STRING | OpenET 模型名称 |
| model_version | STRING | OpenET 模型版本 |
| scale_factor_count | 双精度 | 应应用于计数频段的缩放比例 |
| scale_factor_et | 双精度 | 应应用于 ET 频段的缩放比例 |
| start_date | STRING | 月份开始日期 |
| units_et | STRING | “et”波段的单位 |
使用条款
使用条款
引用
Senay, G.B.、Parrish, G.E.、Schauer, M.、Friedrichs, M.、Khand, K.、Boiko, O., Kagone, S.、Dittmeier, R.、Arab, S. 和 Ji, L.，2023 年。Improving the Operational Simplified Surface Energy Balance Evapotranspiration Model Using the Forcing and Normalizing Operation. Remote Sensing, 15(1), p.260。 doi:10.3390/rs15010260
Senay, G.B.、Bohms, S.、Singh, R.K.、Gowda, P.H.、Velpuri, N.M.、Alemu, H. and Verdin, J.P., 2013. Operational evapotranspiration mapping using remote sensing and weather datasets: A new parameterization for the SSEB approach. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 49(3), pp.577-591. doi:10.1111/jawr.12057
Senay, G.B.、Schauer, M.、Friedrichs, M.、Velpuri, N.M. 和 Singh, R.K.， 2017 年。Satellite-based water use dynamics using historical Landsat data (1984–2014) in the southwestern United States. Remote Sensing of Environment, 202, pp.98-112。 doi:10.1016/j.rse.2017.05.005c
Senay, G.B.、2018 年。用于量化和绘制蒸散量的简化地表能量平衡 (SSEBop) 模型的卫星干湿计公式。Applied Engineering in Agriculture, 34(3), pp.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. 和 Huntington, J.，2022 年。Mapping actual evapotranspiration using Landsat for the conterminous United States: Google Earth Engine implementation and assessment of the SSEBop model. Remote Sensing of Environment, 275, p.113011。 doi:10.1016/j.rse.2022.113011
DOI
通过 Earth Engine 探索
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var dataset = ee.ImageCollection('projects/openet/assets/ssebop/conus/gridmet/monthly/v2_1') .filterDate('2024-01-01', '2025-01-01'); // Compute the annual evapotranspiration (ET) as the sum of the monthly ET // images for the year. var et = dataset.select('et').sum(); var visualization = { min: 0, max: 1400, palette: [ '9e6212', 'ac7d1d', 'ba9829', 'c8b434', 'd6cf40', 'bed44b', '9fcb51', '80c256', '61b95c', '42b062', '45b677', '49bc8d', '4dc2a2', '51c8b8', '55cece', '4db4ba', '459aa7', '3d8094', '356681', '2d4c6e', ] }; Map.setCenter(-100, 38, 5); Map.addLayer(et, visualization, 'OpenET SSEBop Annual ET');