- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 1998-01-01T00:00:00Z–2019-12-01T00:00:00Z
- Veri Kümesi Üreticisi
- NASA Goddard Uzay Uçuşu Merkezi'ndeki NASA GES DISC
- Adım frekansı
- 1 Ay
- Etiketler
Açıklama
Bu koleksiyon artık güncellenmiyor. Bkz. IMERG aylık
Bu veri kümesi, her biri TRMM Combined Instrument ile kalibre edilmiş olan SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B ve AMSR-E dahil olmak üzere birden fazla uydudan gelen mikrodalga verilerini algoritmik olarak birleştirir.
3B43 algoritması, 3 saatlik birleştirilmiş yüksek kaliteli/kızılötesi tahminleri (3B42) aylık birikmiş Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) yağmur ölçer analiziyle birleştirerek tek bir en iyi tahmin yağış oranı ve RMS yağış hatası tahmini alanı (3B43) oluşturmak için takvim ayında bir kez çalıştırılır.
Tüm küresel yağış veri kümelerinde, katkıda bulunan uydular arasındaki sapma farklılıklarını kontrol etmek için gerekli olan bazı kalibrasyon veri kaynakları bulunur. Çoklu uydu verileri aylık ölçekte ortalanır ve Global Precipitation Climatology Centre'ın (GPCC) aylık yüzey yağışı ölçüm tesisi analiziyle birleştirilir. Her durumda, çoklu uydu verileri, mevcut olduğunda (çoğunlukla karada) ölçüm tesisi analizinin geniş alan ortalamasına göre ayarlanır ve ardından basit bir ters tahmini rastgele hata varyansı ağırlıklandırması kullanılarak ölçüm tesisi analiziyle birleştirilir. Ölçüm cihazı kapsamı zayıf olan bölgelerde (ör. Orta Afrika ve okyanuslar) uydu verilerine daha fazla ağırlık verilir.
Ayrıntılar için algoritma açıklamasına ve dosya spesifikasyonuna bakın.
Bantlar
Bantlar
Piksel boyutu: 27.830 metre (tüm bantlar)
| Ad | Birimler | Min. | Maks. | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/sa. | 0* | 6,73* | 27.830 metre | Birleştirilmiş mikrodalga/IR yağış tahmini |
relativeError |
mm/sa. | 0,001* | 16,36* | 27.830 metre | Birleştirilmiş mikrodalga/kızılötesi yağış rastgele hata tahmini |
gaugeRelativeWeighting |
% | 0* | 100* | 27.830 metre | Kalibrasyonda kullanılan yağmur ölçerlerin göreceli ağırlığı |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Bu veri kümesi kamu malıdır ve kullanım ile dağıtım konusunda herhangi bir kısıtlama olmaksızın kullanılabilir. Daha fazla bilgi için NASA'nın Dünya Bilimi Verileri ve Bilgi Politikası'nı inceleyin.
Alıntılar
Adler, R.F., G.J. Huffman, A. Chang, R. Ferraro, P. Xie, J. Janowiak, B. Rudolf, U. 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). J. Hidrometeor., 4(6), 1147-1167.
Huffman, G.J., 1997: Estimates of Root-Mean-Square Random Error for Finite Samples of Estimated Precipitation, J. Uyg. 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 ve U. Schneider, 1997: The Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Combined Precipitation Dataset, Bul. 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. J. Hidrometeor., 8(1), 38-55.
Huffman, G.J., R.F. Adler, M. Morrissey, D.T. Bolvin, S. Curtis, R. Joyce, B McGavock, J. Susskind, 2001: Global Precipitation at One-Degree Daily Resolution from Multi-Satellite Observations. J. Hidrometeor., 2(1), 36-50.
Huffman, G.J., R.F. Adler, B. Rudolph, U. Schneider ve P. 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.
Earth Engine ile Keşif
Kod Düzenleyici (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');