Этот набор данных алгоритмически объединяет микроволновые данные с нескольких спутников, включая SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B и AMSR-E, каждый из которых взаимно откалиброван с помощью комбинированного прибора TRMM.
Алгоритм 3B43 выполняется один раз в календарный месяц для получения единого наилучшего оценочного значения интенсивности осадков и поля оценки среднеквадратической ошибки осадков (3B43) путем объединения 3-часовых объединенных высококачественных/IR оценок (3B42) с ежемесячным накопленным анализом дождемеров Глобального центра климатологии осадков (GPCC).
Все глобальные наборы данных об осадках имеют калибровочный источник данных, необходимый для контроля разницы в смещениях между участвующими спутниками. Многоспутниковые данные усредняются по месячной шкале и объединяются с ежемесячным анализом данных осадкомеров Глобального центра климатологии осадков (GPCC). В каждом случае многоспутниковые данные корректируются по среднему значению анализа осадкомеров по большой площади, если оно доступно (в основном над сушей), а затем объединяются с анализом осадкомеров с помощью простого обратного взвешивания дисперсии оцененной случайной ошибки. Регионы с плохим покрытием осадкомеров, такие как Центральная Африка и океаны, имеют более высокий вес данных спутниковых данных.
Adler, RF, GJ Huffman, A. Chang, R. Ferraro, P. Xie, J. Janowiak, B. Rudolf, U. Schneider, S. Curtis, D. Bolvin, A. Gruber, J. Susskind, P. Arkin, EJ Nelkin, 2003: Ежемесячный анализ осадков версии 2 Глобального проекта по климатологии осадков (GPCP) (с 1979 г. по настоящее время). J. Hydrometeor., 4(6), 1147-1167.
Хаффман, Г.Дж., 1997: Оценки среднеквадратической случайной ошибки для конечных выборок оценочных осадков, J. Appl. Meteor., 1191-1201.
Хаффман, Г.Дж., 2012: Теоретический базовый документ алгоритма (ATBD), версия 3.0, для интегрированного многоспутникового поиска данных NASA Global Precipitation Measurement (GPM) для GPM (I-MERG). Проект GPM, Гринбелт, Мэриленд, 29 стр.
Хаффман, Г. Дж., Р. Ф. Адлер, П. Аркин, А. Чанг, Р. Ферраро, А. Грубер, Дж. Яновяк, А. Макнаб, Б. Рудольф и У. Шнайдер, 1997: Объединенный набор данных об осадках Глобального проекта по климатологии осадков (GPCP), Bull. Amer. Meteor. Soc., 78, 5-20.
Хаффман, Г.Дж., Р.Ф. Адлер, Д.Т. Болвин, Г. Гу, Э.Дж. Нелкин, К.П. Боуман, И. Хонг, Э.Ф. Стокер, Д.Б. Вольф, 2007: Многоспутниковый анализ осадков TRMM: квазиглобальные, многолетние, комбинированные оценки осадков в мелком масштабе. J. Hydrometeor., 8(1), 38-55.
Хаффман, Г.Дж., Р.Ф. Адлер, М. Моррисси, Д.Т. Болвин, С. Кёртис, Р. Джойс, Б. МакГавок, Дж. Сасскинд, 2001: Глобальные осадки с ежедневным разрешением в один градус по данным многоспутниковых наблюдений. Гидрометеорологический журнал, 2(1), 36-50.
Хаффман, Г.Дж., Р.Ф. Адлер, Б. Рудольф, У. Шнайдер и П. Кин, 1995: Глобальные оценки осадков, основанные на методе объединения оценок, полученных со спутников, анализа дождемеров и информации об осадках, полученной с помощью модели ЧПП, J. Clim., 8, 1284-1295.
Эта коллекция больше не обновляется. См. ежемесячный обзор IMERG. Этот набор данных алгоритмически объединяет микроволновые данные с нескольких спутников, включая SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B и AMSR-E, каждый из которых прошёл взаимную калибровку с комбинированным прибором TRMM. Алгоритм 3B43 выполняется один раз в календарный месяц для получения единой, наилучшей оценки интенсивности осадков и среднеквадратичного отклонения…
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThe TRMM 3B43V7 dataset provides monthly precipitation estimates from 1998 to 2019, derived from multiple satellite data sources.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis dataset is no longer updated and users are directed to the IMERG monthly dataset for more current precipitation data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePrecipitation estimates are generated by merging microwave and infrared data, calibrated using rain gauge analysis primarily over land.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset is available at a spatial resolution of 27830 meters and includes bands for precipitation, relative error, and gauge weighting.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTRMM 3B43V7 data is in the public domain and freely accessible for use and distribution.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# TRMM 3B43: Monthly Precipitation Estimates\n\nDataset Availability\n: 1998-01-01T00:00:00Z--2019-12-01T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [NASA GES DISC at NASA Goddard Space Flight Center](https://doi.org/10.5067/TRMM/TMPA/MONTH/7)\n\nCadence\n: 1 Month\n\nTags\n:\n[climate](/earth-engine/datasets/tags/climate) [geophysical](/earth-engine/datasets/tags/geophysical) [jaxa](/earth-engine/datasets/tags/jaxa) [nasa](/earth-engine/datasets/tags/nasa) [precipitation](/earth-engine/datasets/tags/precipitation) [rainfall](/earth-engine/datasets/tags/rainfall) [trmm](/earth-engine/datasets/tags/trmm) [weather](/earth-engine/datasets/tags/weather) \n\n#### Description\n\n**This collection is no longer being updated. See\n[IMERG monthly](https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/NASA_GPM_L3_IMERG_MONTHLY_V06)**\n\nThis dataset algorithmically merges microwave data from multiple satellites,\nincluding SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B and AMSR-E, each inter-calibrated to the\nTRMM Combined Instrument.\n\nAlgorithm 3B43 is executed once per calendar month to produce the single,\nbest-estimate precipitation rate and RMS precipitation-error estimate field\n(3B43) by combining the 3-hourly merged high-quality/IR estimates (3B42)\nwith the monthly accumulated Global Precipitation Climatology Centre (GPCC)\nrain gauge analysis.\n\nAll of the global precipitation datasets have some calibrating data source,\nwhich is necessary to control bias differences between contributing\nsatellites. The multi-satellite data are averaged to the monthly scale and\ncombined with the Global Precipitation Climatology Centre's (GPCC) monthly\nsurface precipitation gauge analysis. In each case the multi-satellite data\nare adjusted to the large-area mean of the gauge analysis, where available\n(mostly over land), and then combined with the gauge analysis using a\nsimple inverse estimated-random-error variance weighting. Regions with poor\ngauge coverage, like central Africa and the oceans, have a higher weighting\non the satellite input.\n\nSee the [algorithm description](https://trmm.gsfc.nasa.gov/3b43.html)\nand the [file specification](https://pps.gsfc.nasa.gov/Documents/filespec.TRMM.V7.pdf)\nfor details.\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n27830 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|--------------------------|-------|---------|---------|------------|-----------------------------------------------------------|\n| `precipitation` | mm/hr | 0\\* | 6.73\\* | meters | Merged microwave/IR precipitation estimate |\n| `relativeError` | mm/hr | 0.001\\* | 16.36\\* | meters | Merged microwave/IR precipitation random error estimate |\n| `gaugeRelativeWeighting` | % | 0\\* | 100\\* | meters | Relative weighting of the rain gauges used in calibration |\n\n\\* estimated min or max value\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThis dataset is in the public domain and is available\nwithout restriction on use and distribution. See [NASA's\nEarth Science Data \\& Information Policy](https://www.earthdata.nasa.gov/engage/open-data-services-and-software/data-and-information-policy)\nfor additional information.\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Adler, R.F., G.J. Huffman, A. Chang, R. Ferraro, P. Xie, J. Janowiak,\n B. Rudolf, U. Schneider, S. Curtis, D. Bolvin, A. Gruber, J. Susskind,\n P. Arkin, E.J. Nelkin, 2003: The Version 2 Global Precipitation\n Climatology Project (GPCP) Monthly Precipitation Analysis (1979-Present).\n J. Hydrometeor., 4(6), 1147-1167.\n- Huffman, G.J., 1997: Estimates of Root-Mean-Square Random Error\n for Finite Samples of Estimated Precipitation, J. Appl. Meteor.,\n 1191-1201.\n- Huffman, G.J., 2012: Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD)\n Version 3.0 for the NASA Global Precipitation Measurement (GPM)\n Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (I-MERG). GPM Project,\n Greenbelt, MD, 29 pp.\n- Huffman, G.J., R.F. Adler, P. Arkin, A. Chang, R. Ferraro, A.\n Gruber, J. Janowiak, A. McNab, B. Rudolph, and U. Schneider, 1997:\n The Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Combined Precipitation\n Dataset, Bul. Amer. Meteor. Soc., 78, 5-20.\n- Huffman, G.J., R.F. Adler, D.T. Bolvin, G. Gu, E.J. Nelkin, K.P.\n Bowman, Y. Hong, E.F. Stocker, D.B. Wolff, 2007: The TRMM Multi-satellite\n Precipitation Analysis: Quasi-Global, Multi-Year, Combined-Sensor\n Precipitation Estimates at Fine Scale. J. Hydrometeor., 8(1), 38-55.\n- Huffman, G.J., R.F. Adler, M. Morrissey, D.T. Bolvin, S. Curtis,\n R. Joyce, B McGavock, J. Susskind, 2001: Global Precipitation at\n One-Degree Daily Resolution from Multi-Satellite Observations. J.\n Hydrometeor., 2(1), 36-50.\n- Huffman, G.J., R.F. Adler, B. Rudolph, U. Schneider, and P. Keehn,\n 1995: Global Precipitation Estimates Based on a Technique for Combining\n Satellite-Based Estimates, Rain Gauge Analysis, and NWP Model Precipitation\n Information, J. Clim., 8, 1284-1295.\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.ImageCollection('TRMM/3B43V7')\n .filter(ee.Filter.date('2018-04-01', '2018-05-01'));\nvar precipitation = dataset.select('precipitation');\nvar precipitationVis = {\n min: 0.1,\n max: 1.2,\n palette: ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'],\n};\nMap.setCenter(6.746, 46.529, 3);\nMap.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/TRMM/TRMM_3B43V7) \n[TRMM 3B43: Monthly Precipitation Estimates](/earth-engine/datasets/catalog/TRMM_3B43V7) \nThis collection is no longer being updated. See IMERG monthly This dataset algorithmically merges microwave data from multiple satellites, including SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B and AMSR-E, each inter-calibrated to the TRMM Combined Instrument. Algorithm 3B43 is executed once per calendar month to produce the single, best-estimate precipitation rate and RMS ... \nTRMM/3B43V7, climate,geophysical,jaxa,nasa,precipitation,rainfall,trmm,weather \n1998-01-01T00:00:00Z/2019-12-01T00:00:00Z \n-50 -180 50 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/https://doi.org/10.5067/TRMM/TMPA/MONTH/7)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/TRMM_3B43V7)"]]