GLEAM4¶

Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM) 4.3 (위성 기반 전지구 육지 증발산·토양수분 자료, 0.1°·일)

정상 제공

한눈에 보기¶

기간 참고: 4.3a는 1980-01-01~2024-12-31(44년), 4.3b는 2003-01-01부터이며 공식 소식(2026-09-21)은 2025년 말까지, 자료 설명은 2024-12-31까지로 서로 다르게 적혀 있습니다. 보통 해마다 4월 무렵 전년도까지 늘리지만, 2026-10-13 확인 시 4.3a는 아직 2024년까지입니다.

개요¶

GLEAM은 위성 관측(복사·강수·기온·토양수분·식생 등)을 입력으로 육지 증발을 성분별(증산·차단 손실·나지 증발·승화·개방 수면 증발)로 나누어 계산하는 모델이자 그 결과 자료입니다. 4세대인 GLEAM4는 해상도를 0.1°로 높이고, 에디 공분산·수액류 관측으로 학습한 기계학습 증발 스트레스, Penman 식 잠재증발, 식생의 지하수 이용을 넣었습니다. 강제력이 다른 두 묶음 'a'(1980년~, 위성+재분석)와 'b'(2003년~, 위성 위주)가 있습니다.

후속 자료와 무엇이 달라졌나¶

GLEAM v3 (v3.8a 등) → GLEAM4 (v4.1~4.2)¶

전환 시점: 2024-07

0.25°에서 0.1°로 해상도를 높이고, 잠재증발·차단 손실·증발 스트레스 계산을 새로 바꾸고, 식생의 지하수 이용을 넣은 4세대 판입니다. 성분별 증발 비율이 크게 달라졌으므로(전지구 증산 비율 74% → 62%) v3 결과와 직접 비교하거나 이어 쓰면 안 됩니다.

출처: Miralles et al. (2025), GLEAM4, Scientific Data · Martens et al. (2017), GLEAM v3, Geoscientific Model Development · GLEAM 공식 사이트

GLEAM4.2 (4.2a·4.2b) → GLEAM4.3 (4.3a·4.3b)¶

같은 GLEAM4 틀 안에서 증발 스트레스 학습 방식과 토양층 구성을 바꾸고 관개를 명시적으로 넣은 판입니다. 4.3이 나오면서 4.2는 서버에서 내려갔습니다.

출처: GLEAM 공식 사이트 (Datasets·News)

활용 가능한 변수¶

GLEAM4 논문(Data Records)과 gleam.eu 기준 12개 변수입니다. 변수마다 연도별 파일 하나이며 파일 이름은 <변수>_<연도>GLEAM<버전>.nc 형식입니다(월·연 파일은 _MO·_YR). 4.2a부터 잠재증발의 공기역학·복사 성분도 따로 제공되지만, 그 변수 이름은 확인하지 못해 적지 않았습니다.

순간값 평균 누적 최대 최소 고정값 — 순간값: 표시 시각의 값 · 평균/누적/최대/최소: 표시된 구간 동안의 값 · 고정값: 시간에 따라 변하지 않음

증발 성분 (일 합계)¶

스트레스·열 플럭스 (일 단위)¶

토양수분 (일 단위 모델 상태값)¶

전체 변수 목록은 공식 문서에서 확인하세요.

받는 방법¶

• GLEAM 공식 사이트 (등록 후 SFTP) — 웹 등록 → 메일로 받은 계정으로 SFTP 접속 (포트 2225)
  • Downloads 메뉴에 이름·성·이메일을 입력하면 접속 정보가 메일로 옵니다(한 시간 안에 안 오면 스팸함 확인 후 info@gleam.eu로 문의). 일반 FTP가 아니라 SFTP로 접속해야 하며, 방화벽이 포트 2225를 막지 않는지 확인하세요. 자세한 설명(README)은 서버에 있습니다.
• 이전 버전 (요청) — 이메일 요청
  • 새 버전이 나오면 이전 버전은 서버에서 지워집니다. 논문 재현 등으로 옛 버전이 필요하면 'reasonable request'로 요청할 수 있습니다.

예시 코드¶

SFTP 호스트·아이디·비밀번호는 등록 후 메일로 받은 값을 넣습니다. 디렉터리 구조는 논문에 실린 v4.2a 예 (v4.2a/daily/2023/E_2023_GLEAM_v4.2a.nc)를 따른 것이므로, 실제 경로는 서버의 README로 확인하세요.

# pip install paramiko xarray netCDF4
import paramiko
import xarray as xr

HOST, PORT = "<메일로 받은 호스트>", 2225
USER, PASSWORD = "<아이디>", "<비밀번호>"

transport = paramiko.Transport((HOST, PORT))
transport.connect(username=USER, password=PASSWORD)
sftp = paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
print(sftp.listdir("."))                      # 먼저 버전 폴더 이름을 확인
remote = "v4.3a/daily/2024/E_2024_GLEAM_v4.3a.nc"   # 예시 경로
sftp.get(remote, "E_2024_GLEAM_v4.3a.nc")
sftp.close(); transport.close()

ds = xr.open_dataset("E_2024_GLEAM_v4.3a.nc")
e = ds["E"].sel(lat=slice(39, 33), lon=slice(124, 132))   # 위도가 북→남 순서
print(e.sum("time").mean().values)            # 2024년 연증발량(mm)의 영역 평균

실전 팁¶

• 'a'와 'b'는 방법은 같지만 강제력이 다릅니다(GLEAM4 논문 기준 a: MSWX 기상·MSWEP 강수, b: IMERG 강수·AIRS 기온·CERES 복사). 긴 기후 기록에는 a, 관측에 더 가까운 짧은 기록이 필요하면 b를 쓰고, 둘을 섞지 마세요.
• 새 버전이 나오면 이전 버전이 서버에서 지워지고 과거 값도 바뀝니다. 받은 버전(예 v4.3a)을 꼭 기록하고 논문에 적으세요.
• 증발은 우주에서 직접 측정되지 않습니다. GLEAM 값은 모델 추정이며, 에디 공분산 관측과 비교할 때는 관측 범위(약 1 km)와 격자(약 10 km)의 차이, 에너지 수지 불균형, 강수 중 관측 오류를 고려해 비·차단 손실 시간대를 빼고 비교하라고 안내합니다.
• 증발 성분 비율이 버전마다 크게 다릅니다. GLEAM4에서 전지구 증산 비율은 약 62%로 v3(약 74%)보다 낮아졌습니다.
• 불확실성(오차) 정보는 함께 제공되지 않습니다.
• GLEAM4는 ESA CCI 표층 토양수분을 동화합니다. ESA CCI SM과 GLEAM 토양수분을 비교하면 두 자료가 독립적이지 않습니다.
• 강제력과 정적 매개변수는 GLEAM 서버에 없고, 각 원 자료 포털에서 받아야 합니다(README와 Miralles et al. 2025 참고).

공지 및 변경 이력¶

논문에 넣을 레퍼런스¶

데이터셋 인용¶

GLEAM4 기술 노트·자료 기록 (Zenodo, 논문이 지정한 데이터 인용) — DOI 10.5281/zenodo.14056079

@misc{gleam4_zenodo,
  author    = {Miralles, Diego G. and Bonte, Olivier and Koppa, Akash and Baez-Villanueva, Oscar M. and Tronquo, Emma and Zhong, Feng and Beck, Hylke E. and Hulsman, Petra and Dorigo, Wouter and Verhoest, Niko E. C. and Haghdoost, Shekofeeh},
  title     = {{GLEAM4}},
  version   = {v4.2},
  year      = {2025},
  publisher = {Zenodo},
  doi       = {10.5281/zenodo.14056079}
}

논문 인용¶

GLEAM4 자료 논문 — DOI 10.1038/s41597-025-04610-y

@article{miralles2025gleam4,
  author  = {Miralles, Diego G. and Bonte, Olivier and Koppa, Akash and Baez-Villanueva, Oscar M. and Tronquo, Emma and Zhong, Feng and Beck, Hylke E. and Hulsman, Petra and Dorigo, Wouter and Verhoest, Niko E. C. and Haghdoost, Shekoofeh},
  title   = {{GLEAM4}: global land evaporation and soil moisture dataset at 0.1{\textdegree} resolution from 1980 to near present},
  journal = {Scientific Data},
  volume  = {12},
  pages   = {416},
  year    = {2025},
  doi     = {10.1038/s41597-025-04610-y}
}

GLEAM 원 논문 — DOI 10.5194/hess-15-453-2011

@article{miralles2011gleam,
  author  = {Miralles, D. G. and Holmes, T. R. H. and De Jeu, R. A. M. and Gash, J. H. and Meesters, A. G. C. A. and Dolman, A. J.},
  title   = {Global land-surface evaporation estimated from satellite-based observations},
  journal = {Hydrology and Earth System Sciences},
  volume  = {15},
  number  = {2},
  pages   = {453--469},
  year    = {2011},
  doi     = {10.5194/hess-15-453-2011}
}

증발 스트레스 모듈 (하이브리드 딥러닝) — DOI 10.1038/s41467-022-29543-7

@article{koppa2022hybrid,
  author  = {Koppa, Akash and Rains, Dominik and Hulsman, Petra and Poyatos, Rafael and Miralles, Diego G.},
  title   = {A deep learning-based hybrid model of global terrestrial evaporation},
  journal = {Nature Communications},
  volume  = {13},
  pages   = {1912},
  year    = {2022},
  doi     = {10.1038/s41467-022-29543-7}
}

토양·지하수 모듈 — DOI 10.1029/2022WR033731

@article{hulsman2023groundwater,
  author  = {Hulsman, P. and Keune, J. and Koppa, A. and Schellekens, J. and Miralles, D. G.},
  title   = {Incorporating Plant Access to Groundwater in Existing Global, Satellite-Based Evaporation Estimates},
  journal = {Water Resources Research},
  volume  = {59},
  number  = {8},
  pages   = {e2022WR033731},
  year    = {2023},
  doi     = {10.1029/2022WR033731}
}

사사(Acknowledgements) 작성¶

gleam.eu는 GLEAM4 자료를 논문에 쓰면 Miralles et al. (2011), Miralles et al. (2025)와 함께 차단 손실 모듈 Zhong et al. (2022, HESS), 토양 모듈 Hulsman et al. (2023), 스트레스 모듈 Koppa et al. (2022)을 인용하라고 안내합니다. 쓴 버전(예 GLEAM4.3a)과 받은 날짜도 적으세요. Zenodo 기술 노트(10.5281/zenodo.14056079)는 v4.2 기준 문서입니다.

Information on the datasets used in this study was compiled with the help of the Korean Climate Data Navigator (KCDN) (Sim, 2026; https://doi.org/10.5281/zenodo.23300923).

참고 링크¶

• GLEAM 공식 사이트
• Miralles et al. (2025) GLEAM4 논문
• GLEAM4 기술 노트 (Zenodo)
• Martens et al. (2017) GLEAM v3 논문