全球干旱度指数 全球干旱指数（Global-Aridity_ET0）和全球参考蒸发量（Global-ET0）第三版数据集提供了1970-2000年期间高分辨率（30角秒）的全球栅格气候数据，与潜在植物生长的蒸发过程和降雨量不足有关，基于参考作物的Penman Monteith蒸发量方程式的实施。该数据集是根据WorldClim 2.1在30角秒或赤道上~1公里处的发展而建立的。
干旱指数代表降水和ET0之间的比率，即降水超过植被需水量（按年度汇总）。在这种表述下，干旱指数值在更潮湿的条件下会增加，而在更干旱的条件下会减少。在全球干旱指数_ET0地理数据集中报告的干旱指数值已经乘以10,000的系数，得出数据并作为整数分配（小数点后4位）。这个乘数被用来提高变量值的精度，而不使用小数。
Global-AI_PET_v3数据集以标准的GeoTiff格式提供给非商业使用，在赤道上为30角秒或~1公里。
用于运行ET0和AI计算的Python编程源代码已提供，并可在Figshare上在线获得，网址是：：
Global-AI grid layers are available as monthly averages (12 data layers, i.e. one layer for each month) or as an annual average (1 data layer) for the 1970-2000 period.
Aridity Index Value
Climate Class
<0.03
Hyper Arid
0.03-0.2
Arid
0.2-0.5
Semi-Arid
0.5-0.65
Dry sub-humid
>0.65
Humid
The Global-Aridity_ET0 and Global-ET0 datasets are provided for non-commercial use under the CC BY 4.0 Attribution 4.0 International license.
Curated in GEE by: Samapriya Roy
Keywords: aridity index, evapotranspiration, geospatial modeling
清华大学教授团队老师出了一份教程，叫做《普通人如何抓住deepseek红利》，这已经是第三版DeepSeek的教程了好好学习这三版教程，多看几遍，抓住这波deepseek的风口，少说多做，这是个巨大的机会！download:普通人如何抓住 DeepSeek 红利 这文档到底有多硬核？1️⃣职场急救包：1小时肝完1万字项目书？AI暴力输出框架+数据嫁接，领导直呼“专业”！2️⃣学习外挂：数
本文介绍在谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）中，基于哨兵2号遥感影像数据，计算某一指定区域NDVI、NDWI等指标的年平均值的方法~
一、ET1100 简介ET1100 是一款高性能的以太网控制器芯片，常用于工业以太网通信，特别是在实时以太网应用中，如 EtherCAT（以太网控制自动化技术）。它提供了高速的数据传输能力和丰富的接口，能够实现高性能的网络通信，适用于工业自动化、机器人、运动控制等领域。二、硬件连接物理接口：ET1100 通常使用 MII（媒体独立接口）或 RMII（简化媒体独立接口）与外部物理层芯片
全球参考蒸散量图层 全球干旱指数（Global-Aridity_ET0）和全球参考蒸发量（Global-ET0）第三版数据集提供了1970-2000年期间高分辨率（30角秒）的全球栅格气候数据，与潜在植物生长的蒸发过程和降雨量不足有关，基于参考作物的Penman Monteith蒸发量方程式的实施。该数据集跟随发展，基于WorldClim 2.1在30角秒或赤道约1公里处的数据。你可以在这里阅读该
经过最少的手工编辑，构建的水文地图在流量聚集区域和流域形状方面与现有质量控制的河网数据集具有良好的一致性（参见论文中
USGS MODIS 蒸散发这里呈现的蒸散发（ET）数据集是遥感技术的结果，主要利用 MODIS 热成像以及全球天
The evaporation (E) data component (dekadal, in mm/day) is the actual evapor
美国干旱监测 美国干旱监测是每周四发布的地图，显示美国部分地区处于干旱状态。该地图使用五个分类：异常干燥（D0），显示可能进入或正在走出干旱的地区，以及四个级别的干旱：中度（D1），严重（D2），极端（D3）和特殊（D4）。自1999年成立以来，干旱监测一直是一个团队的努力，由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心（NDMC）、国家海洋和大气管理局（NOAA）和美国农业部（USDA）共同制作。N
总体而言，1996年确定的红树林面积为152,604平方公里（133,996-176,910）
全球风能地图集是一个免费的、基于网络的应用程序，旨在帮助决策者、规划者和投资者确定世界上几乎任何地方的风能发电高
全球淡水变量 该数据集由标准化的1公里网格中的近乎全球的、空间上连续的和特定淡水的环境变量组成。我们沿HydroSHEDS河流网络为每个网格单元划定了子流域，并使用各种指标（平均值、最小值、最大值、范围、总和、反距离加权平均值和总和）对每个网格单元的上游环境（气候、地形、土地覆盖、地表地质和土壤）进行总结。随后对全球湖泊和湿地数据库中与河网相连的单个湖泊和水库的所有变量进行了平均。月度气候变量按照
值得注意的是，最近对全球 ETa 产品的评估表明，其通过 ETa 异常分析在干旱监测方面具有良好的性能。然而，对于涉及水
今天给大家介绍数据集全球降水数据，每30分钟更新一次的数据集，适合全球大尺度计算，毕竟分辨率10Km有点太粗了。全球降水测量 (GPM) 是一项国
气候灾害组红外降水与站数据 (CHIRPS) 是一个 30 多年的准全球
最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站：前言 – 床长人工智能教程1975 年全球土地调查 (GLS) 是来自 Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 的全球图像集合。大多数场景是由 Landsat 1-3 在 1972-1983 年获取的。Landsat 1-3 数据中的一些空白已被 Landsat 4-5 在 1982-1987 年间获取的场景所填补。这些数据包含
The Murray Global Intertidal Change Dataset contains global maps of tidal fla
为什么ES 的文档模型基于 JSON？是因为ES的前身是compass，而compass是Shay Banon基于Doug Cutting研发的Lucene而开发的，而Lucene是用Java写的。是这样吗？ ES 的文档模型基于 JSON，确实与它的技术传承（Compass→Lucene）和设计目 ...
从持续集成到持续部署：DevOps的核心脉络在当今迅速迭代的软件开发领域，DevOps已然成为提升组织效能、加速价值交付的关键范式。其核心价值流贯穿于代码提交至产品上线的全过程，而持续集成（Continuous Integration, CI）与持续部署（Continuous Deployment, ...
做成套高低压开关柜的你，是不是常被料单“卡脖子”？ 柜型参数记错一个数，采购回来的元件直接报废；找绝缘辅料、断路器型号翻遍多个平台，半天凑不齐一份完整 BOM；好不容易做完料单，采购说型号不对、车间说参数不清 —— 时间全耗在反复修改上！ 现在，针对成套高低压开关柜行业的【料单制作】功能来了，从根源 ...
赋值表达式，也被称为海象运算符（walrus operator），是 Python 3.8 引入的一种新特性，其形式为:=。该运算符允许在表达式内部进行变量赋值操作。在此之前，程序员需要先执行赋值，然后才能在表达式中使用变量，导致代码的某些部分可能看起来不够简洁或需要额外的步骤。使用赋值表达式的典型场景包括：在循环中重复使用同一变量的赋值结果。在条件表达式中进行赋值，并根据赋值结果进行条件判断。在生成器表达式或列表推导式中对变量进行赋值和过滤。