GCRI · 空间与地球观测
对地观测在水与农业中的应用
Satellites observe rainfall, soil moisture, crop condition, water bodies, irrigation and evapotranspiration over whole countries. Ministries, 早期预警 系统 and insurers use this evidence to monitor harvests and water. This page sets out how Earth observation serves water and agriculture, how its estimates are validated, and what evidence serves the agencies and farmers who use it.
EO in water and agriculture: how the risk develops.
Water, crop and ecosystem applications. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Vegetation signals crop condition
Vegetation indices and their changes through the season indicate crop vigour and stress, which are compared with past seasons to flag problems.
Evapotranspiration measures water use
Thermal and optical data estimate evapotranspiration, showing how much water crops use and where irrigation occurs.
Field mapping needs resolution
Small fields and mixed cropping need high-resolution data and local training samples; coarse data blend fields and misclassify crops.
Ground data anchor estimates
Yield and area estimates from space need field surveys and statistics to calibrate and validate them.
Water now in the Arctic.
Root-zone soil moisture, crop greenness and rain over the Arctic, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
交互式地图需要JavaScript；图层列表和来源见下文。
图层 3
本页面的当前水情
关于本图层
- 证据
- 模型生成
- 来源
- SMAP Level 4 (NASA NSIDC DAAC)
- 提供方
- NASA NSIDC DAAC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；同化了卫星数据的模型
- 构建时的最新内容
- 2026-10-11
- 处理结果
- 约 2 公里网格
- 不确定性
- 同化了卫星数据的模型。按提供方发布形式呈现的卫星或模型栅格。云层、扫描带间隙和反演误差会造成缺口和噪声；数值为指示值，而非某一地点的实测值。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测（云层造成缺口）
- 来源
- MODIS Terra NDVI（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星指数；云层造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-13
- 处理结果
- 约 250 米网格
- 不确定性
- 截至所示日期 8 天的卫星绿度指数；是作物和牧草状况的指标，不是产量估算，也不是粮食安全预警。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测
- 来源
- VIIRS NOAA-20 校正反射率（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星图像
- 构建时的最新内容
- 2026-10-14
- 处理结果
- 约 250 米网格
- 不确定性
- 卫星图像。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 模型生成（GIBS 发布的最新年份）
- 来源
- MODIS Terra 和 Aqua 土地覆盖（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
- 提供方
- NASA LP DAAC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每年；卫星分类；GIBS 发布的最新年份
- 构建时的最新内容
- 2024-01-01
- 处理结果
- 约 500 米网格
- 不确定性
- 所示年份的卫星土地覆盖类别，含农田；该分类存在已知误差，并非农场登记册。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 估计值
- 来源
- GPM IMERG（NASA GES DISC）
- 提供方
- NASA GES DISC
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；近实时卫星估算
- 构建时的最新内容
- 2026-10-12
- 处理结果
- 约 2 公里网格
- 不确定性
- 近实时卫星估算。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
关于本图层
- 证据
- 观测（云层造成缺口）
- 来源
- VIIRS 全球洪水产品（NASA LANCE）
- 提供方
- NASA LANCE
- 许可协议
- NASA 开放数据
- 年份版本
- 每日；卫星探测；云层造成缺口
- 构建时的最新内容
- 2026-10-14
- 处理结果
- 约 250 米网格
- 不确定性
- 卫星探测；云层造成缺口。卫星或模型栅格数据，按提供方发布的原样呈现。云层、条带缺口和反演误差会造成缺口和噪声；数值是指标，而非某地的测量值。
- 经由以下途径到达
- gibs.earthdata.nasa.gov，仅在您允许实时地图后访问
键盘操作，地图获得焦点时
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最新可用
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap贡献者 (ODbL) · Natural Earth
正在加载最新的NASA影像。
拖动以移动。按住 Ctrl 或 ⌘ 并滚动、双指缩放或使用按钮缩放；悬停可查看指针下的数值；重置可返回该区域。
Water now, framed on the Arctic.NASA 发布的卫星和模型产品，各带自己的日期。它们是指标，而非对任何地点的评估。
数据：NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 贡献者 · Natural Earth · NASA EONET · NASA SMAP · NASA JPL OPERA DIST-ALERT来源与许可
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 开放数据
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 开放数据
- SMAP Level 4 土壤湿度和雪量，NASA 全球建模与同化办公室；由 NASA 国家冰雪数据中心 DAAC 分发；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- MODIS 陆地产品（植被指数、总初级生产力、土地覆盖），NASA LP DAAC 和 LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- VIIRS 近实时产品（洪水、地表温度、积雪覆盖、校正反射率），NASA LANCE；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- GPM IMERG 降水，NASA 降水处理系统；由 NASA 戈达德地球科学数据和信息服务中心（GES DISC）分发；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- ASTER GDEM 是 METI 和 NASA 的产品（ASTER Global Digital Elevation Model V003，NASA LP DAAC）；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。引用格式：NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA 开放数据
- 使用 Natural Earth 制作。免费矢量和栅格地图数据，见 naturalearthdata.com。 公有领域
- © OpenStreetMap 贡献者（ODbL），经由 NASA GIBS（海岸线、边界、道路和地名）。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 ODbL
- Blue Marble，NASA Earth Observatory；影像来自 NASA GIBS。颜色依据已发布的色标重绘；显示处的数值已按六边形网格平均（经修改）。 NASA 开放数据
- 地球仪和平面地图上的背景信息：海岸线、边界、道路和地名来自 NASA GIBS 参考图层（OpenStreetMap 数据，ODbL，© OpenStreetMap contributors）；Blue Marble 影像可作为可选底图；3D 地形和高程读数来自 ASTER GDEM 高程色彩指数（5 m 至 200 m 分级，为便于辨识而作了夸张处理）。边界按已发布的样式绘制，不代表对任何领土的立场。
- 实时事件：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）；事件仅供参考，并保留其原始来源链接。
- 实时：NASA EONET。事件仅供参考，不是主管机构的预警。
- Observed (EO): NASA SMAP. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- 河流流量预报，30天及区间（GloFAS，经Open-Meteo）：包含经修改的Copernicus Emergency Management Service 2026年信息；非洪水警报。
- 过去一年的每日气温（ERA5，经由 Open-Meteo）：包含经修改的 Copernicus 气候变化服务 2026 年信息。
- 过去一年的每日气温和日照（NASA POWER）：这些数据来自 NASA 兰利研究中心（LaRC）POWER 项目，该项目由 NASA 地球科学/应用科学计划资助。
- 天气数据来自 Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 依据 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 授权。
- 可选图层（图层列表中有 14 个来源：实时、预报、观测和背景）在开启时会在地图上和此处显示其提供方署名；预报是模型输出，派生指数是估计值。
图层与日期
- 根区土壤湿度，0 至 100 cm：SMAP Level 4，NASA NSIDC DAAC · 2026年10月11日
- 植被绿度（NDVI），滚动 8 天：MODIS Terra NDVI，NASA LANCE · 2026年10月13日
- 真彩色：VIIRS NOAA-20 校正反射率，NASA LANCE · 2026年10月13日
- 土地覆盖类型（IGBP），年度：MODIS Terra 和 Aqua 土地覆盖（MCD12Q1），NASA LP DAAC · 2024
- 降水率，日均值：GPM IMERG，NASA GES DISC · 2026年10月12日
- 洪水水体，3 日合成：VIIRS 全球洪水产品，NASA LANCE · 2026年10月14日
Earth observation links water and food monitoring.
Monitoring evidence is designed for the 国家季度系列. The GEOGLAM Crop Monitor shows how satellite data and field reports combine in a consensus assessment.
- Field reports from extension services.
- Validation of drought indices.
对地观测任务与产品。
团队跟踪该主题时会使用的界面：其指标、状态与决策。名称为示例，数值仅作示意。
对地观测任务规划与产品
EO in water and agriculture · Flood basin AOI · Activation ACT-079
过境该区域的次数
接下来 8 次过境
采集
| P-1 | 雷达 | n/a | 已处理 |
| P-2 | 光学 | 79 | 多云 |
| P-3 | 雷达 | n/a | 下行传输中 |
| P-4 | 光学 | 10 | 已排期 |
产品链
- 任务AOI
- 获取雷达
- 下行链路站点 2
- 流程ARD
- 绘制洪水图变化
- 验证样本
- 交付用户代理
衡量什么，以及衡量得如何。
每个指标都注明其单位、频率、背后的来源类型以及数值将附带的证据标签。此处不显示数值：数值由计划依据其自身权限提供。
| 指标 | 单位 | 节奏 | 来源类型 | 标签 |
|---|---|---|---|---|
| Crop condition anomaly | difference of vegetation index from mean | dekadal | Satellite vegetation indices | 观测 |
| Cropland area by crop type | hectares | seasonal | Classified satellite maps | 估算 |
| Actual evapotranspiration | millimetres per period | dekadal | Satellite-based energy balance models | 模型生成 |
| Surface water extent | square kilometres | 每月 | Water body mapping | 观测 |
| Irrigated area | hectares | seasonal | Satellite mapping | 估算 |
| Agreement with agricultural statistics | percent difference | per season | Comparison with published statistics | 估算 |
冲击在投入产出经济中的传播。
A loss of output in one sector propagates through the technical coefficients to its suppliers and customers, and recovers at the rate you set; the coefficients are teaching values, not national accounts. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Arctic; the model itself is not tied to a place.
控制措施
- 最先受冲击的部门（在列表中的位置）
- 0
- 冲击规模
- 其产出的 30%
- 冲击持续时间
- 30 days
- 恢复速率
- 每天 0.08
- 模拟天数
- 180 days
读数
- 运行期间损失的产出
- 0.91% of a year’s output
- 总量与直接量之比（乘数）
- 1.54 times
- 受影响最大的其他部门
- Wholesale and retail
- 其峰值不可运行性
- 1.9%
数字、方法与来源
| 部门 | 峰值不可运行性（%） | 产出权重（%） |
|---|---|---|
| Farming | 29.39 | 28.2 |
| Fertiliser and inputs | 1.82 | 14.3 |
| 食品加工 | 1.72 | 11.0 |
| 交通 | 1.42 | 13.3 |
| Wholesale and retail | 1.94 | 13.5 |
| 能源 | 1.07 | 19.7 |
方法
- 投入产出分析 Leontief (1936); Miller and Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press
- 不可运行性投入产出模型 Haimes and Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7
- 动态不可运行性与恢复 Lian and Haimes (2006), Systems Engineering 9
- 不确定性扇形图（参数蒙特卡罗） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 单因素敏感性（龙卷风图） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
数据
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- 海港 Natural Earth
- 海上咽喉要道 Nexus（按公布坐标标注的指定海峡和运河）
- 铁路 Natural Earth
- 主要道路 Natural Earth
贯穿六大支柱，由 Nexus Consortium 牵头
证据来自何处。
具名公共数据集与机构记录，各自注明许可类别。依协议获得的来源仅按其条款使用，绝不再次发布。
| 来源 | 它提供什么 | 许可类别 |
|---|---|---|
| GEOGLAM Crop Monitor and 早期预警 Crop Monitor | Monthly crop condition assessments | Public, GEOGLAM terms |
| FAO WaPOR | Water productivity and evapotranspiration data | Open, CC BY 4.0 (to check) |
| JRC Global Surface Water | Surface water occurrence and change | Free, licence to check |
| Copernicus Global Land Service | Vegetation, water and energy variables | Free, Copernicus terms |
| FEWS NET remote sensing products | Rainfall and vegetation for food security analysis | Public domain where US government |
Model EO in water and agriculture as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 气候风险标准: the hazards it names, the 系统 and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
灾害
- 海平面上升
- Coastal flood （在下游引发）
- 风暴潮 （在下游引发）
- High-tide flooding (set off downstream)
- Coastal erosion (set off downstream)
- Saltwater intrusion (set off downstream)
- Estuary flood (set off downstream)
- Coastal habitat squeeze (set off downstream)
- Wetland loss (set off downstream)
- Mangrove loss (set off downstream)
- Groundwater flood (set off downstream)
- Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
- 大规模流离失所（在下游引发）
控制措施
NS-0章程与原则NS-1维持社会运转的 UNI 与制品目录（语法 v0.2：领域、部门、区域和环境分段）NS-3风险记录 UNI（语法、旧编码对照、分配机构）NS-3b数据集与产品元数据规范（STAC、DCAT、PROV-O）NS-9情境 UNI（部署、实例、计划实例）NS-11验证与监测（证据、证明、零信任符合性观测）NS-14符合性及与外部标准的对照NRS-H65危害类别：超越行星边界（NHS-1 planet.boundary）NRS-H62危害类别：复合与多危害事件（NHS-1 sys.compound）NRS-H71危害类别：深时与宇宙灾难（NHS-1 planet.deep-time）NRS-H79危害类别：精神卫生危机（NHS-1 health.mental）NRS-H75危害类别：气候敏感性疾病（NHS-1 health.climate-sensitive）NRS-H7危害类别：大尺度环流异常（NHS-1 atmo.climate-mode）
观测
- ERA5 再分析（Copernicus Climate Data Store）（仅列作参考）
- CMIP6 气候预估（Copernicus Climate Data Store）（仅列作参考）
- NGFS Scenario Explorer（仅列作参考）
- INFORM Risk Index（仅列作参考）
- 每100,000人中因灾害死亡、失踪和直接受影响的人数
- Total greenhouse gas emissions per year
- 灾害造成的直接经济损失与全球国内生产总值之比
示例地理范围
- 太平洋岛国：150 个六边形网格
- 今夜夜间灯光与停电（VIIRS 昼夜波段），NASA GIBS
- 穿透云层的地表水，30 m（OPERA DSWx-S1 雷达），NASA GIBS
- 过去半小时降雨率（IMERG），NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
由谁决定，以及证据服务于什么。
Space and Earth Observation prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 谁来决定 | 问题 | 本页面服务的证据 |
|---|---|---|
| Ministries of agriculture | Where crops are under stress and harvests at risk | Crop monitoring; condition anomalies |
| Water resource agencies | How irrigation water is used and allocated | Evapotranspiration and water productivity |
| Statistics offices | How to integrate EO into agricultural statistics | Validation and comparison evidence |
该主题产生的产出
- Crop monitoring workflows with validation
- Water use and productivity analyses
- Cropland and crop type mapping methods
- Evidence notes for agricultural statistics
The sector signature of EO in water and agriculture.
The sectors EO in water and agriculture touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.
签名
水与粮食
水为粮食提供灌溉（0.8）：该主题所连接的各部门之间最强的关系。
W · E · I · F · H · B
- 部门
- 4 共 6
- 关系
- 6 共 15
- 耦合
- 0.46 占总量份额
当前最强的关系
- 粮食 → 生物多样性 · 土地转换0.6
- 水 → 粮食 · 灌溉0.8
- 水 → 生物多样性 · 生态流量0.6
- 粮食 → 健康 · 营养0.7
专家提出的问题。
Applied scientists working on water and agriculture ask practical questions of satellite data.
- How well can satellites estimate surface water extent, reservoir levels, soil moisture and evaporation?
- Can crop type, condition and yield be estimated early enough to inform food security decisions?
- How can satellite data detect drought stress and its impacts on farms and ecosystems?
- How reliable are estimates for smallholder farms and fragmented landscapes?
- How should satellite evidence be combined with ground data and local knowledge?
How EO in water and agriculture is modelled, measured and tested.
模型、其假设、数据和不确定性，以科学家或工程师会核查的形式呈现。结构遵循已发表的方法。所取数值仅为示意，不是研究发现。
地球观测链
How a satellite or sensor record becomes evidence on EO in water and agriculture, and where each step adds uncertainty.
- 01 · 获取轨道、传感器和重访周期不确定性：云层和轨道造成的缺口
- 02 · 校准辐射和几何不确定性：传感器漂移
- 03 · 更正大气与地形不确定性：气溶胶和坡度假设
- 04 · 检索或分类变量或类别不确定性：模型和训练误差
- 05 · 验证对照地面实况不确定性：样本设计与规模
- 06 · 发布附误差线和沿袭信息不确定性：明确说明，从不隐藏
From signals to water and food indicators.
Water and vegetation have distinctive signatures. Open water absorbs infrared light and appears smooth to radar; soil moisture changes microwave emission and radar backscatter; healthy vegetation reflects strongly in the near infrared. Gravity missions detect changes in total water storage, including groundwater, over large regions. Thermal data supports estimates of evaporation and crop water use.
Converting these signals into decisions requires models. Crop yield estimates combine vegetation indices with weather and crop models; drought indicators combine rainfall, soil moisture and vegetation response. Accuracy depends on field size, cloud cover, crop calendars and the availability of local calibration data. Smallholder 系统, with small, mixed and irregular fields, are among the hardest to monitor and among the most important for food security.
证据如何构建，以及止于何处。
- 01
Water mapping
Optical and radar mapping of surface water, using 地球观测. Vegetation-covered water and urban flooding are hard to detect.
- 02
Crop monitoring
Vegetation indices and classification for crop type and condition. Early-season estimates are uncertain and need ground calibration.
- 03
Drought indicators
Combining satellite and climate data with 空间统计. Indicators measure stress, not impact on livelihoods.
- 04
Ground validation
Field surveys, gauges and farm data. Coverage is sparse where it matters most.
Where this page’s references lead.
阅读本页时所对照的机构和文件。状态和版本会变化；每个链接都指向发布机构。
问题与解答。
Can satellites predict harvests?
What is evapotranspiration?
What is WaPOR?
Can satellites measure groundwater?
How early can crop yields be estimated?
Is satellite data reliable for smallholder farms?
从本页贡献证据。
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法律文件。
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