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

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
Dostępność zbioru danych
1981-01-01T00:00:00Z–2025-06-30T00:00:00Z
Dostawca zbioru danych
Fragment kodu Earth Engine
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
Cykl
1 dzień
Tagi
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

Opis

Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) to zbiór danych o opadach deszczu na całym świecie obejmujący ponad 30 lat. CHIRPS wykorzystuje zdjęcia satelitarne o rozdzielczości 0,05° wraz z danymi ze stacji naziemnych, aby tworzyć siatki czasowe opadów deszczu do analizy trendów i sezonowego monitorowania suszy.

Pasma

Rozmiar piksela
5566 m

Pasma

Nazwa Jednostki Minimum Maks. Rozmiar piksela Opis
precipitation mm/d 0* 1444,34* metry

Opady

* szacowana wartość minimalna lub maksymalna

Warunki korzystania z usługi

Warunki korzystania z usługi

Te zbiory danych należą do domeny publicznej. W zakresie dopuszczalnym przez prawo Pete Peterson zrzekł się wszelkich praw autorskich oraz praw pokrewnych do danych Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS).

Cytaty

Cytowania:
  • Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & 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.

Odkrywanie za pomocą Earth Engine

Edytor kodu (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');

Konfiguracja Pythona

Informacje o interfejsie Python API i używaniu geemap do interaktywnego programowania znajdziesz na stronie środowiska Python.

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
Otwórz w edytorze kodu