- Phạm vi cung cấp tập dữ liệu
- 1998-01-01T00:00:00Z–2019-12-01T00:00:00Z
- Nhà sản xuất tập dữ liệu
- NASA GES DISC tại Trung tâm bay vũ trụ Goddard của NASA
- Tần suất
- 1 tháng
- Thẻ
Mô tả
Bộ sưu tập này đã ngừng cập nhật. Xem IMERG hằng tháng
Tập dữ liệu này hợp nhất dữ liệu vi sóng từ nhiều vệ tinh bằng thuật toán, bao gồm SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B và AMSR-E, mỗi vệ tinh được hiệu chỉnh lẫn nhau theo TRMM Combined Instrument.
Thuật toán 3B43 được thực thi mỗi tháng một lần để tạo ra một trường ước tính duy nhất, chính xác nhất về tốc độ mưa và sai số RMS (3B43) bằng cách kết hợp các số liệu ước tính chất lượng cao/IR được hợp nhất sau mỗi 3 giờ (3B42) với phân tích thiết bị đo mưa tích luỹ hằng tháng của Trung tâm Khí hậu học Lượng mưa Toàn cầu (GPCC).
Tất cả các tập dữ liệu lượng mưa toàn cầu đều có một số nguồn dữ liệu hiệu chuẩn, điều này là cần thiết để kiểm soát sự khác biệt về độ lệch giữa các vệ tinh đóng góp. Dữ liệu từ nhiều vệ tinh được tính trung bình theo tháng và kết hợp với kết quả phân tích của trạm đo lượng mưa trên nền tảng hằng tháng của Trung tâm Khí hậu học Lượng mưa Toàn cầu (GPCC). Trong mỗi trường hợp, dữ liệu từ nhiều vệ tinh được điều chỉnh theo giá trị trung bình trên diện rộng của phân tích bằng trạm đo (nếu có) (chủ yếu trên đất liền), sau đó kết hợp với phân tích bằng trạm đo bằng cách sử dụng phương pháp tính trọng số phương sai lỗi ngẫu nhiên ước tính nghịch đảo đơn giản. Những khu vực có phạm vi phủ sóng của trạm đo kém, chẳng hạn như Trung Phi và các đại dương, có trọng số cao hơn đối với dữ liệu đầu vào từ vệ tinh.
Hãy xem phần mô tả thuật toán và quy cách tệp để biết thông tin chi tiết.
Băng tần
Băng tần
Kích thước pixel: 27.830 mét (tất cả các dải tần)
| Tên | Đơn vị | Tối thiểu | Tối đa | Kích thước pixel | Mô tả |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/giờ | 0* | 6,73* | 27.830 mét | Ước tính lượng mưa kết hợp từ vi sóng/hồng ngoại |
relativeError |
mm/giờ | 0,001* | 16,36* | 27.830 mét | Ước tính sai số ngẫu nhiên của lượng mưa kết hợp từ vi sóng/hồng ngoại |
gaugeRelativeWeighting |
% | 0* | 100* | 27.830 mét | Trọng số tương đối của các trạm đo mưa được dùng trong quá trình hiệu chuẩn |
Điều khoản sử dụng
Điều khoản sử dụng
Tập dữ liệu này thuộc phạm vi công cộng và được cung cấp mà không có hạn chế về việc sử dụng và phân phối. Hãy xem Chính sách về dữ liệu và thông tin khoa học trái đất của NASA để biết thêm thông tin.
Trích dẫn
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: Phân tích lượng mưa hằng tháng của Dự án Khí hậu học lượng mưa toàn cầu (GPCP) phiên bản 2 (từ năm 1979 đến nay). J. Hydrometeor., 4(6), 1147-1167.
Huffman, G.J., 1997: Estimates of Root-Mean-Square Random Error for Finite Samples of Estimated Precipitation, J. Appl. Meteor., 1191-1201.
Huffman, G.J., 2012: Tài liệu cơ sở lý thuyết về thuật toán (ATBD) Phiên bản 3.0 cho phép đo lượng mưa toàn cầu của NASA (GPM) Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (I-MERG). GPM Project, Greenbelt, MD, 29 trang.
Huffman, G.J., R.F. Adler, P. Arkin, A. Chang, R. Ferraro, A. Gruber, J. Janowiak, A. McNab, B. Rudolph và 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. Hydrometeor., 8(1), 38-55.
Huffman, G.J., R.F. Adler, M. Morrissey, D.T. Bolvin, S. Curtis, R. Joyce, B McGavock, J. Susskind, 2001: Lượng mưa toàn cầu với độ phân giải hằng ngày là 1 độ từ dữ liệu quan sát của nhiều vệ tinh. J. Hydrometeor., 2(1), 36-50.
Huffman, G.J., R.F. Adler, B. Rudolph, U. Schneider và 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.
Khám phá bằng Earth Engine
Trình soạn thảo mã (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');