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

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
Disponibilidade de conjuntos de dados
1981-01-01T00:00:00Z–2025-06-30T00:00:00Z
Provedor de conjunto de dados
Snippet do Earth Engine
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
Cadência
1 dia
Tags
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

Descrição

O CHIRPS (Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data) é um conjunto de dados de precipitação quase global com mais de 30 anos. O CHIRPS incorpora imagens de satélite de resolução de 0,05° com dados de estações in situ para criar séries temporais de precipitação em grade para análise de tendências e monitoramento de seca sazonal.

Bandas

Tamanho do pixel
5566 metros

Bandas

Nome Unidades Mín. Máx. Tamanho do pixel Descrição
precipitation mm/d 0* 1444,34* metros

Precipitação

* valor mínimo ou máximo estimado

Termos de Uso

Termos de Uso

Esses conjuntos de dados estão em domínio público. Até onde for possível por lei, Pete Peterson renunciou a todos os direitos autorais e direitos relacionados ou vizinhos à Precipitação Infravermelha do Centro de Riscos Climáticos com Estações (CHIRPS, na sigla em inglês).

Citações

Citações:
  • 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.

Explorar com o 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');

Configuração do Python

Consulte a página Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar geemap para desenvolvimento interativo.

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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