Satellite-based Near-Real-Time Global Daily Terrestrial Evapotranspiration Estimates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Accurate and timely information on global terrestrial actual evapotranspiration (ET) is crucial in agriculture, water resource management and drought forecasting in a changing climate. While numerous satellite-based ET products have been developed in recent decades, few provide near-real-time global terrestrial ET estimates. The MOD16 ET dataset, currently updating at the fastest rate, still experiences a delay of over two weeks. This is because most satellite-based ET algorithms rely on meteorological data from land surface models or in situ measurements, which cannot be obtained in near-real-time, resulting in delays of more than two weeks. To expedite global ET data access, we developed the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) based Variation of Standard Evapotranspiration Algorithm (VISEA) to provide global daily ET data within a week of the actual measurements at a spatial resolution of 0.05°. The VISEA model incorporates several key components: (1) A vegetation index (VI)-temperature (Ts) triangle method to simulate air temperature (Ta), serves as a basis for calculating other meteorological parameters (e.g., water vapor deficit and wind speed); (2) A daily evaporation fraction (EF) method based on the decoupling parameter, converts satellite-based instantaneous observations into daily ET estimates; (3) A net radiation calculation program takes into account cloud coverage in the atmosphere's downward longwave radiation. The VISEA model is driven by shortwave radiation from the European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ERA5-Land) and MODIS land products, e.g., surface reflectance, land surface temperature/emissivity, land cover products), vegetation indices, and albedo as inputs. To assess its accuracy, we compared VISEA-with measurements from 149 flux towers, five other satellite-based global ET products, and precipitation data from the Global Precipitation Climatology Centre (GPCC). The evaluations show that the near-real-time ET using VISEA performs with similar accuracy to other existing data products and offers a significantly shorter time frame for daily data availability. Over 12 landcover types, the mean R is about 0.6 with an RMSE of 1.4 mm day-1 at a daily scale. Furthermore, the consistent spatial patterns of multi-year average VISEA align closely with GPCC precipitation data, reaffirming the dataset's ability to accurately represent global terrestrial ET distribution. To emphasize the capabilities of the VISEA for drought monitoring, we analyzed the spatial and temporal variations of ET during a drought event and subsequent recovery with precipitation in the Yangtze River basin from August 28th to September 1st, 2022. The VISEA distinctly illustrated low ET levels (<0.2 mm day-1) across most areas of the Yangtze River Basin on August 28th, indicating the severity of the drought. Conversely, a noticeable increase in ET (>0.9 mm day-1) is observed on August 29th, signifying the retreat of the drought due to precipitation. The near-real-time global daily terrestrial ET estimates could be valuable for meteorology and hydrology applications requiring real-time data, particularly in coordinating relief efforts during droughts. The VISEA code and dataset are available at https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.300782 (Huang et al., 2023a).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».