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

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
Veri Kümesi Kullanılabilirliği
1981-01-01T00:00:00Z–2025-06-30T00:00:00Z
Veri Kümesi Sağlayıcı
Earth Engine Snippet
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
Adım frekansı
1 Gün
Etiketler
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

Açıklama

Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), 30 yılı aşkın süredir kullanılan, neredeyse küresel bir yağış veri kümesidir. CHIRPS, trend analizi ve mevsimsel kuraklık izleme için ızgaralı yağış zaman serileri oluşturmak üzere 0,05° çözünürlüklü uydu görüntülerini yerinde istasyon verileriyle birleştirir.

Bantlar

Piksel Boyutu
5566 metre

Bantlar

Ad Birimler Min. Maks. Piksel Boyutu Açıklama
precipitation mm/d 0* 1444,34* metre

Yağış miktarı

* tahmini minimum veya maksimum değer

Kullanım Şartları

Kullanım Şartları

Bu veri kümeleri kamuya açıktır. Yasal olarak mümkün olduğu ölçüde, Pete Peterson, Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) ile ilgili tüm telif haklarından ve ilgili veya komşu haklardan feragat etmiştir.

Alıntılar

Alıntılar:
  • 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" (İstasyonlarla birlikte iklim tehlikeleri kızılötesi yağış: Aşırı durumları izlemek için yeni bir çevre kaydı). Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.

Earth Engine ile keşfetme

Kod Düzenleyici (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');

Python kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

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
Kod Düzenleyici'de aç