- مدى توفّر مجموعة البيانات
- 1998-01-01T00:00:00Z–2019-12-01T00:00:00Z
- الجهة المنتجة لمجموعة البيانات
- NASA GES DISC في "مركز غودارد لرحلات الفضاء" التابع لوكالة ناسا
- سلسلة نقاط التواصل
- شهر واحد
- العلامات
الوصف
لم يعُد يتم تعديل هذه المجموعة. يمكنك الاطّلاع على بيانات IMERG الشهرية
تدمج خوارزمية مجموعة البيانات هذه بيانات الموجات الدقيقة من أقمار صناعية متعددة، بما في ذلك SSMI وSSMIS وMHS وAMSU-B وAMSR-E، وكلها تمت معايرتها بشكل متبادل مع أداة TRMM المدمجة.
يتم تنفيذ الخوارزمية 3B43 مرة واحدة في الشهر الميلادي لإنتاج أفضل تقدير واحد لمعدّل هطول الأمطار ومجال تقدير خطأ هطول الأمطار حسب الجذر التربيعي لمتوسط المربعات (3B43) من خلال الجمع بين التقديرات المدمجة كل 3 ساعات العالية الجودة/الأشعة تحت الحمراء (3B42) وتحليل مقياس هطول الأمطار الشهري المتراكم في "المركز العالمي لعلم المناخ الخاص بهطول الأمطار" (GPCC).
تتضمّن جميع مجموعات بيانات الهطول العالمية مصدر بيانات للمعايرة، وهو أمر ضروري للتحكّم في الاختلافات في التحيز بين الأقمار الصناعية المساهمة. يتم حساب متوسط بيانات الأقمار الصناعية المتعددة على مستوى الشهر، ثم يتم دمجها مع تحليل مقياس هطول الأمطار الشهري على السطح الذي يجريه "مركز علم المناخ العالمي لهطول الأمطار" (GPCC). في كل حالة، يتم تعديل بيانات الأقمار الصناعية المتعددة لتتوافق مع متوسط المساحة الكبيرة لتحليل مقياس المطر، حيثما يتوفّر (في الغالب فوق اليابسة)، ثم يتم دمجها مع تحليل مقياس المطر باستخدام ترجيح بسيط لتباين الخطأ العشوائي المقدَّر المعكوس. وتحظى المناطق التي لا تتوفّر فيها بيانات كافية من أجهزة القياس، مثل وسط أفريقيا والمحيطات، بأهمية أكبر في بيانات الأقمار الصناعية.
لمزيد من التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على وصف الخوارزمية ومواصفات الملف.
النطاقات
النطاقات
حجم البكسل: 27830 مترًا (جميع النطاقات)
| الاسم | الوحدات | الحد الأدنى | الحد الأقصى | حجم البكسل | الوصف |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
ملم/ساعة | 0* | 6.73* | 27830 متر | تقدير المتساقطات المدمجة من الموجات الدقيقة والأشعة تحت الحمراء |
relativeError |
ملم/ساعة | 0.001* | 16.36* | 27830 متر | تقدير الخطأ العشوائي في هطول الأمطار باستخدام بيانات مدمجة من الموجات الدقيقة والأشعة تحت الحمراء |
gaugeRelativeWeighting |
% | 0* | 100* | 27830 متر | الوزن النسبي لمقاييس الأمطار المستخدَمة في المعايرة |
بنود الاستخدام
بنود الاستخدام
مجموعة البيانات هذه متاحة للجميع ويمكن استخدامها وتوزيعها بدون أي قيود. يمكنك الاطّلاع على سياسة وكالة ناسا بشأن بيانات ومعلومات علوم الأرض للحصول على معلومات إضافية.
الاقتباسات
Adler, R.F., G.J. Huffman, A. Chang, R. Ferraro, P. Xie, J. Janowiak, B. رودولف، يو. Schneider, S. Curtis, D. Bolvin, A. Gruber, J. Susskind, P. Arkin, E.J. Nelkin, 2003: The Version 2 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Monthly Precipitation Analysis (1979-Present). ي. Hydrometeor., 4(6), 1147-1167.
Huffman, G.J., 1997: تقديرات الخطأ العشوائي في متوسط الجذر التربيعي للعينات المحدودة من الهطول المقدَّر، J. Appl. Meteor., 1191-1201.
Huffman, G.J., 2012: Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) Version 3.0 for the NASA Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (I-MERG). GPM Project, Greenbelt, MD, 29 pp.
Huffman, G.J., R.F. Adler, P. Arkin, A. Chang, R. Ferraro, A. Gruber, J. Janowiak, A. McNab, B. Rudolph, and U. Schneider، 1997: مجموعة بيانات هطول الأمطار المجمّعة في إطار مشروع Global Precipitation Climatology Project، النشرة. Amer. Meteor. Soc., 78، 5-20.
Huffman, G.J., R.F. Adler, D.T. Bolvin, G. Gu, E.J. Nelkin, K.P. Bowman, Y. Hong, E.F. Stocker, D.B. Wolff, 2007: The TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis: Quasi-Global, Multi-Year, Combined-Sensor Precipitation Estimates at Fine Scale. ي. Hydrometeor., 8(1)، من 38 إلى 55.
Huffman, G.J., R.F. Adler, M. Morrissey, D.T. Bolvin, S. كورتيس، ر. Joyce, B McGavock, J. Susskind, 2001: Global Precipitation at One-Degree Daily Resolution from Multi-Satellite Observations. ي. Hydrometeor., 2(1)، من 36 إلى 50.
Huffman, G.J., R.F. Adler, B. Rudolph, U. شنايدر و"بي". Keehn, 1995: Global Precipitation Estimates Based on a Technique for Combining Satellite-Based Estimates, Rain Gauge Analysis, and NWP Model Precipitation Information, J. Clim., 8، 1284-1295.
الاستكشاف باستخدام Earth Engine
أداة تعديل الرموز (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('TRMM/3B43V7') .filter(ee.Filter.date('2018-04-01', '2018-05-01')); var precipitation = dataset.select('precipitation'); var precipitationVis = { min: 0.1, max: 1.2, palette: ['blue', 'purple', 'cyan', 'green', 'yellow', 'red'], }; Map.setCenter(6.746, 46.529, 3); Map.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');