
- توفّر مجموعة البيانات
- 1981-01-01T00:00:00Z–2025-08-31T00:00:00Z
- مزوّد مجموعة البيانات
- UCSB/CHG
- معدل الإتاحة
- يوم واحد
- العلامات
الوصف
CHIRPS (مقياس هطول الأمطار بالأشعة تحت الحمراء من مركز مخاطر المناخ مع بيانات المحطات) هي مجموعة بيانات شبه عالمية لهطول الأمطار تمتد لأكثر من 30 عامًا. تتضمّن بيانات CHIRPS صورًا من الأقمار الصناعية بدقة 0.05 درجة مع بيانات من محطات ميدانية لإنشاء سلاسل زمنية للأمطار مقسّمة إلى شبكات من أجل تحليل المؤشرات ومراقبة الجفاف الموسمي.
النطاقات
حجم البكسل
5566 متر
النطاقات
الاسم | الوحدات | الحد الأدنى | الحد الأقصى | حجم البكسل | الوصف |
---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/d | 0* | 1444.34* | متر | الأمطار |
بنود الاستخدام
بنود الاستخدام
تندرج مجموعات البيانات هذه ضمن النطاق العام. إلى الحدّ الذي يسمح به القانون، تخلى "بيت بيترسون" عن جميع حقوق الطبع والنشر والحقوق ذات الصلة أو الحقوق المجاورة في "بيانات هطول الأمطار بالأشعة تحت الحمراء من مركز مخاطر المناخ مع المحطات" (CHIRPS).
الاقتباسات
Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & Joel Michaelsen. "مخاطر المناخ: هطول الأمطار بالأشعة تحت الحمراء مع المحطات - سجل بيئي جديد لرصد الظواهر الجوية المتطرفة". Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.
الاستكشاف باستخدام Earth Engine
أداة تعديل الرموز (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY') .filter(ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-03')); var precipitation = dataset.select('precipitation'); var precipitationVis = { min: 1, max: 17, palette: ['001137', '0aab1e', 'e7eb05', 'ff4a2d', 'e90000'], }; Map.setCenter(17.93, 7.71, 2); Map.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY').filter( ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-03') ) precipitation = dataset.select('precipitation') precipitation_vis = { 'min': 1, 'max': 17, 'palette': ['001137', '0aab1e', 'e7eb05', 'ff4a2d', 'e90000'], } m = geemap.Map() m.set_center(17.93, 7.71, 2) m.add_layer(precipitation, precipitation_vis, 'Precipitation') m