- Disponibilidade do conjunto de dados
- 1998-01-01T00:00:00Z–2019-12-01T00:00:00Z
- Produtor de conjunto de dados
- NASA GES DISC no NASA Goddard Space Flight Center Google Earth Engine
- Cadência
- 1 mês
- Tags
Descrição
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Esse conjunto de dados mescla algoritmicamente dados de micro-ondas de vários satélites, incluindo SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B e AMSR-E, cada um intercalibrado com o instrumento combinado TRMM.
O algoritmo 3B43 é executado uma vez por mês civil para produzir a melhor estimativa única de taxa de precipitação e o campo de estimativa de erro de precipitação RMS (3B43) combinando as estimativas de alta qualidade/IR mescladas de três em três horas (3B42) com a análise mensal acumulada de pluviômetro do Global Precipitation Climatology Centre (GPCC).
Todos os conjuntos de dados globais de precipitação têm alguma fonte de dados de calibragem, o que é necessário para controlar as diferenças de viés entre os satélites contribuintes. Os dados de vários satélites são calculados na escala mensal e combinados com a análise mensal de pluviômetros de precipitação da superfície do Centro Global de Climatologia de Precipitação (GPCC, na sigla em inglês). Em cada caso, os dados de vários satélites são ajustados à média de grande área da análise de pluviômetro, quando disponível (principalmente em terra), e combinados com a análise de pluviômetro usando uma ponderação simples de variância de erro aleatório estimado inverso. Regiões com cobertura de pluviômetros ruim, como África Central e oceanos, têm uma ponderação maior na entrada de satélite.
Consulte a descrição do algoritmo e a especificação do arquivo para mais detalhes.
Bandas
Tamanho do pixel
27.830 metros
Bandas
| Nome | Unidades | Mín. | Máx. | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/h | 0* | 6,73* | metros | Estimativa combinada de precipitação por micro-ondas/infravermelho |
relativeError |
mm/h | 0,001* | 16,36* | metros | Estimativa de erro aleatório de precipitação combinada de micro-ondas/infravermelho |
gaugeRelativeWeighting |
% | 0* | 100* | metros | Ponderação relativa dos pluviômetros usados na calibragem |
Termos de Uso
Termos de Uso
Esse conjunto de dados está em domínio público e disponível sem restrições de uso e distribuição. Consulte a Política de dados e informações de ciências da Terra da NASA para mais informações.
Citações
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. Appl. Meteor., 1191-1201.
Huffman, G.J., 2012: Documento de base teórica do algoritmo (ATBD), versão 3.0, para a Medição Global de Precipitação (GPM, na sigla em inglês) da NASA, Recuperações Integradas de Vários Satélites para GPM (I-MERG, na sigla em inglês). 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 e 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 e 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');