- Dataset-Verfügbarkeit
- 1998-01-01T00:00:00Z–2019-12-01T00:00:00Z
- Dataset-Anbieter
- NASA GES DISC at NASA Goddard Space Flight Center
- Cadence
- 1 Monat
- Tags
Beschreibung
Diese Sammlung wird nicht mehr aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter IMERG monthly.
In diesem Dataset werden Mikrowellendaten von mehreren Satelliten, darunter SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B und AMSR-E, algorithmisch zusammengeführt. Die Daten werden jeweils mit dem TRMM Combined Instrument abgeglichen.
Der Algorithmus 3B43 wird einmal pro Kalendermonat ausgeführt, um die einzelne, bestmögliche Schätzung der Niederschlagsrate und das Feld für die geschätzte RMS-Niederschlagsrate (3B43) zu erstellen. Dazu werden die dreistündigen zusammengeführten Schätzungen in hoher Qualität/IR (3B42) mit der monatlich kumulierten Analyse der GPCC-Regenmesser (Global Precipitation Climatology Centre) kombiniert.
Alle globalen Niederschlagsdatensätze haben eine Kalibrierungsdatenquelle, die erforderlich ist, um Bias-Unterschiede zwischen den beitragenden Satelliten zu kontrollieren. Die Daten der verschiedenen Satelliten werden auf monatlicher Ebene gemittelt und mit der monatlichen Analyse der Oberflächenniederschlagsmessgeräte des Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) kombiniert. In jedem Fall werden die Daten aus mehreren Satelliten an den großflächigen Mittelwert der Messanalyse angepasst, sofern verfügbar (hauptsächlich über Land), und dann mit der Messanalyse kombiniert. Dabei wird eine einfache Gewichtung mit der inversen Varianz des geschätzten zufälligen Fehlers verwendet. Regionen mit schlechter Messgeräteabdeckung, wie Zentralafrika und die Ozeane, haben eine höhere Gewichtung bei der Satelliteneingabe.
Weitere Informationen finden Sie in der Algorithmusbeschreibung und in der Dateispezifikation.
Bänder
Pixelgröße
27.830 Meter
Bänder
| Name | Einheiten | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/h | 0* | 6,73* | Meter | Kombinierte Niederschlagsschätzung auf Grundlage von Mikrowellen- und Infrarotdaten |
relativeError |
mm/h | 0,001* | 16,36* | Meter | Geschätzter zufälliger Fehler für zusammengeführte Mikrowellen-/IR-Niederschläge |
gaugeRelativeWeighting |
% | 0* | 100* | Meter | Relative Gewichtung der in der Kalibrierung verwendeten Regenmesser |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Dieses Dataset ist gemeinfrei und kann ohne Einschränkungen verwendet und weitergegeben werden. Weitere Informationen finden Sie in der Richtlinie zu Erdwissenschaftsdaten und ‑informationen der NASA.
Zitate
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. 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: Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) Version 3.0 für das NASA Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (I-MERG). GPM Project, Greenbelt, MD, 29 Seiten.
Huffman, G.J., R.F. Adler, P. Arkin, A. Chang, R. Ferraro, A. Gruber, J. Janowiak, A. McNab, B. Rudolph und 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: Global Precipitation at One-Degree Daily Resolution from Multi-Satellite Observations. J. Hydrometeor., 2(1), 36–50.
Huffman, G.J., R.F. Adler, B. Rudolph, U. Schneider und 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.
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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');