Satellite-based near-real-time global daily terrestrial evapotranspiration estimates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Accurate and timely global evapotranspiration (ET) data are crucial for agriculture, water resource management, and drought forecasting. Although numerous satellite-based ET products are available, few offer near-real-time data. For instance, products like NASA's ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment mounted on the International Space Station (ECOSTRESS) and MOD16 face challenges such as uneven coverage and delays exceeding 1 week in data availability. In this study, we refined the Variation of the Standard Evapotranspiration Algorithm (VISEA) by fully integrating satellite-based data, e.g., European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ERA5-Land shortwave radiation (which includes satellite remote sensing data within its assimilation system) and MODIS land surface data (which include surface reflectance, temperature and/or emissivity, land cover, vegetation indices, and albedo as inputs). This enables VISEA to provide near-real-time global daily ET estimates with a maximum delay of 1 week at a resolution of 0.05°. Its accuracy was assessed globally using observation data from 149 flux towers across 12 land cover types and comparing them with five other satellite-based ET products and Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) data. The results indicate that VISEA provides accurate ET estimates that are comparable to existing products, achieving a mean correlation coefficient (R) of about 0.6 and an RMSE of 1.4 mm d−1. Furthermore, we demonstrated VISEA's utility in drought monitoring during a drought event in the Yangtze River basin in 2022 in which ET changes correlated with precipitation. The near-real-time capability of VISEA is, thus, especially valuable in meteorological and hydrological applications for coordinating drought relief efforts. The VISEA ET dataset is available at https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.300782 (Huang, 2023a).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».