CHIRPS Daily: Climate Hazards Center InfraRed Precipitation With Station Data (Version 2.0 Final)

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
Disponibilidad del conjunto de datos
1981-01-01T00:00:00Z–2025-06-30T00:00:00Z
Proveedor de conjuntos de datos
Fragmento de Earth Engine
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
Cadencia
1 día
Etiquetas
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

Descripción

El Centro de riesgos climáticos InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) es un conjunto de datos de lluvia cuasi global de más de 30 años. CHIRPS incorpora imágenes satelitales con una resolución de 0.05° y datos de estaciones in situ para crear series temporales de lluvia discretizadas para el análisis de tendencias y la supervisión de sequías estacionales.

Bandas

Tamaño de píxel
5566 metros

Bandas

Nombre Unidades Mín. Máx. Tamaño de los píxeles Descripción
precipitation mm/d 0* 1444.34* metros

Precipitaciones

* Valor mínimo o máximo estimado

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

Estos conjuntos de datos son de dominio público. En la medida en que lo permita la ley, Pete Peterson renunció a todos los derechos de autor y derechos conexos o relacionados con la obra de Precipitación infrarroja del Centro de Riesgos Climáticos con estaciones (CHIRPS).

Citas

Citas:
  • Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell y Joel Michaelsen. "The climate hazards infrared precipitation with stations-a new environmental record for monitoring extremes". Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.

Explora con Earth Engine

Editor de código (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');

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

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
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