中国SEBAL蒸散量数据集(SEBAL ET)表征了2001-2020年中国植被的日蒸散量(以毫米为单位),空间分辨率为1km×1km,时间分辨率为1天,坐标系为GCS_WGS_1984。产品采用陆地表面能量平衡算法(SEBAL)和多源遥感数据生成,包括 MOD43A1 日地表反照率、MOD11A1 日地表温度和 MOD13 植被指数(来自 NASA:https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/),气象数据来自 GMAO(https://gmao.gsfc.nasa.gov/research/highlights/2013-2015.php),输入变量均聚合重采样为 1 km×1km 。EBAL ET 可用于多项地球科学研究,特别是全球变化、水资源管理和农业干旱监测等。
| 采集时间 | 2001/01/01 - 2020/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 中国 |
| 数据量 | 66.5 GiB |
| 数据格式 | tiff |
| 数据空间分辨率(/米) | 1000 |
| 数据时间分辨率 | 日 |
| 坐标系 | WGS84 |
产品采用陆地表面能量平衡算法(SEBAL)和多源遥感数据生成,包括 MOD43A1 日地表反照率、MOD11A1 日地表温度和 MOD13 植被指数(来自 NASA:https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/),气象数据来自 GMAO(https://gmao.gsfc.nasa.gov/research/highlights/2013-2015.php)
1.使用多源图像生成长时间序列 (2001–2020) 基于表面能量平衡算法的 1 km × 1 km 空间分辨率的日 ET 积 土地 (SEBAL);
2.利用通量观测数据和水文观测数据,全面评价中国 SEBAL ET 的性能 数据;
3. 比较 SEBAL ET 与 MOD16 ET 产品在不同环境下点尺度和流域尺度的性能 条件。
使用 8 个通量塔观测数据对产品进行了点验证评估,并使用水平衡方法对产品进行了区域验证评估,结果显示 R 值分别为 0.79 和 0.98,这表明产品具有良好的性能。
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| # | 标题 | 文件大小 |
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| 10 | 2010.rar | 3.3 GiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/07/14 19:08 | 1*1 |
做研究科研所需此数据,用于自己研究所用,申请蒸散发数据。
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| 2 | 2026/07/10 04:24 | JI***EN |
硕士学位论文题目:《基于精细土地利用的干旱区水足迹估算》,由于水足迹核算涉及到全要素地类,因为不同土地类型/作物类型对应的蒸散发是不一样的,所以水足迹的核算将这些因素纳入考虑范围,为此获取以下两种数据集作为研究的参考/结果对比。
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| 3 | 2026/07/04 04:01 | 夏*扬 |
论文题目 :基于ESSI-3模型的海河流域人类活动水文响应研究
摘要 :本研究利用分布式水文模型ESSI-3模拟海河流域水文过程,分析人类活动对ET等变量的影响。
需要 ET数据用于:(1)验证模型ET模拟精度;(2)与MOD16、GLEAM等产品交叉验证;(3)作为机器学习特征输入,量化人类活动水文响应。
类型 :硕士论文
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| 4 | 2026/06/30 00:30 | 康*敏 |
本人因完成硕士毕业论文研究工作,需下载平台公开数据开展多组样本横向对比分析,仅用于校内学术写作,不用于商业用途、不对外泄露原始数据,严格遵守数据使用规范,特此申请。
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| 5 | 2026/04/30 22:50 | 赵*博 |
对于计算的黄河源区的2001年和2017年的实际蒸散发进行交叉验证
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| 6 | 2026/03/19 03:23 | 乌*汉 |
用于整理结题报告,进行基于Invest模型的产水量模块计算所需蒸散发数据
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| 7 | 2025/10/27 07:38 | 匿名 [36.44.220.* ] |
[开放下载]
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| 8 | 2025/10/23 22:52 | 匿名 [111.42.43.* ] |
[开放下载]
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| 9 | 2025/09/19 04:49 | 匿名 [39.162.83.* ] |
[开放下载]
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| 10 | 2025/08/06 00:28 | 匿名 [223.76.255.* ] |
[开放下载]
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| # | 类别 | 标题 | 作者 | 年份 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 论文 | Long time series of daily evapotranspiration in China based on the SEBAL model and multisource images and validation | M,Cheng,X,Jiao,B,Li,X,Yu,M,Shao,X,Jin | 2021 |
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