TRMM 3B43: Monthly Precipitation Estimates

TRMM/3B43V7
データセットの可用性
1998-01-01T00:00:00Z–2019-12-01T00:00:00Z
データセット プロバイダ
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("TRMM/3B43V7")
ケイデンス
1 か月
タグ
気候 地球物理学 JAXA NASA 降水量 降雨量 TRMM 天気

説明

このコレクションの更新は終了しました。IMERG 月次を参照してください。

このデータセットは、SSMI、SSMIS、MHS、AMSU-B、AMSR-E など、複数の衛星からのマイクロ波データをアルゴリズムで統合し、それぞれを TRMM 複合機器に相互校正したものです。

アルゴリズム 3B43 は、3 時間ごとに統合された高品質/IR 推定値（3B42）と、月ごとの累積降水量に関する Global Precipitation Climatology Centre（GPCC）の雨量計分析を組み合わせて、単一の最良推定降水率と RMS 降水誤差推定値フィールド（3B43）を生成するために、カレンダー月ごとに 1 回実行されます。

すべての全球降水データセットには、寄与する衛星間のバイアス差を制御するために必要なキャリブレーション データソースがあります。複数の衛星データは月単位で平均化され、Global Precipitation Climatology Centre（GPCC）の月単位の地上降水計分析と組み合わされます。いずれの場合も、マルチ衛星データは、利用可能な場合（主に陸上）はゲージ分析の広域平均に調整され、推定ランダム誤差分散の逆数による単純な重み付けを使用してゲージ分析と組み合わされます。中央アフリカや海洋など、ゲージのカバー率が低い地域では、衛星入力の重みが大きくなります。

詳細については、アルゴリズムの説明とファイル仕様をご覧ください。

バンド

Pixel Size
27830 メートル

帯域

名前 単位 最小 最大 ピクセルサイズ 説明
precipitation mm/hr 0* 6.73* メートル

マイクロ波/赤外線降水量の推定値を統合
relativeError mm/hr 0.001* 16.36* メートル

マイクロ波/赤外線降水量のランダム誤差の推定値を統合
gaugeRelativeWeighting % 0* 100* メートル

調整に使用される雨量計の相対的な重み付け
* 推定最小値または最大値

利用規約

利用規約

このデータセットはパブリック ドメインにあり、使用と配布に制限はありません。詳しくは、NASA の地球科学データと情報に関するポリシーをご覧ください。

引用

引用:

  • Adler, R.F., G.J. Huffman、A. Chang、R. Ferraro, P. Xie, J. Janowiak、B. Rudolf, U. Schneider, S. Curtis, D. Bolvin, A. Gruber、J. Susskind、P. Arkin, E.J. Nelkin, 2003: The Version 2 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Monthly Precipitation Analysis (1979-Present)。J. Hydrometeor., 4(6), 1147-1167.

  • Huffman, G.J.、1997 年: Estimates of Root-Mean-Square Random Error for Finite Samples of Estimated Precipitation, J. アプリケーションとMeteor., 1191-1201。

  • Huffman, G.J.、2012 年: NASA の全球降水観測（GPM）の GPM（I-MERG）向け統合マルチ衛星検索のアルゴリズム理論的根拠ドキュメント（ATBD）バージョン 3.0。GPM プロジェクト、Greenbelt, MD、29 ページ。

  • Huffman, G.J.、R.F. Adler、P. Arkin, A. Chang、R. Ferraro, A. Gruber、J. Janowiak, A. McNab, B. Rudolph、および U. Schneider, 1997: Global Precipitation Climatology Project（GPCP）Combined Precipitation Dataset, Bul. Amer. Meteor。Soc., 78, 5-20.

  • Huffman, G.J.、R.F. Adler、D.T. Bolvin、G. Gu、E.J. Nelkin、K.P. Bowman、Y. Hong, E.F. Stocker, D.B. Wolff, 2007: The TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis: Quasi-Global, Multi-Year, Combined-Sensor Precipitation Estimates at Fine Scale. J. Hydrometeor., 8(1), 38-55.

  • Huffman, G.J.、R.F. Adler, M. Morrissey、D.T. Bolvin、S. Curtis、R. Joyce, B McGavock, J. Susskind, 2001: Global Precipitation at One-Degree Daily Resolution from Multi-Satellite Observations. J. Hydrometeor., 2(1), 36-50.

  • Huffman, G.J.、R.F. Adler、B. Rudolph、U. Schneider、P. Keehn, 1995: Global Precipitation Estimates Based on a Technique for Combining Satellite-Based Estimates, Rain Gauge Analysis, and NWP Model Precipitation Information, J. Clim., 8, 1284-1295.

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コードエディタ（JavaScript）

var dataset = ee.ImageCollection('TRMM/3B43V7')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-04-01', '2018-05-01'));
var precipitation = dataset.select('precipitation');
var precipitationVis = {
  min: 0.1,
  max: 1.2,
  palette: ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'],
};
Map.setCenter(6.746, 46.529, 3);
Map.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');
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このコレクションは更新されなくなりました。IMERG 月次を参照してください。このデータセットは、SSMI、SSMIS、MHS、AMSU-B、AMSR-E など、複数の衛星からのマイクロ波データをアルゴリズムで統合し、それぞれを TRMM 複合機器に相互校正しています。アルゴリズム 3B43 は、暦月ごとに 1 回実行され、単一の最良推定降水率と RMS を生成します。
TRMM/3B43V7、気候、地球物理学、JAXA、NASA、降水量、雨量、TRMM、天気
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