- डेटासेट की उपलब्धता
- 1998-01-01T00:00:00Z–2019-12-01T00:00:00Z
- डेटासेट उपलब्ध कराने वाली कंपनी
- NASA Goddard Space Flight Center में NASA GES DISC
- केडेंस
- एक महीना
- टैग
ब्यौरा
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यह डेटासेट, कई सैटलाइट से मिले माइक्रोवेव डेटा को एल्गोरिथम के ज़रिए मर्ज करता है. इसमें SSMI, SSMIS, MHS, AMSU-B, और AMSR-E शामिल हैं. इन सभी को TRMM Combined Instrument के हिसाब से इंटर-कैलिब्रेट किया गया है.
Algorithm 3B43 को हर महीने में एक बार लागू किया जाता है. इससे बारिश की दर का सबसे सटीक अनुमान और बारिश की दर के अनुमान में हुई गड़बड़ी का आरएमएस फ़ील्ड (3B43) तैयार किया जाता है. इसके लिए, हर तीन घंटे में मर्ज किए गए अच्छी क्वालिटी/आईआर अनुमान (3B42) को, महीने भर के ग्लोबल प्रेसिपिटेशन क्लाइमेटोलॉजी सेंटर (जीपीसीसी) के रेन गेज विश्लेषण के साथ जोड़ा जाता है.
बारिश के सभी ग्लोबल डेटासेट में, कैलिब्रेट करने वाला कुछ डेटा सोर्स होता है. यह डेटा सोर्स, योगदान देने वाले सैटलाइट के बीच पूर्वाग्रह के अंतर को कंट्रोल करने के लिए ज़रूरी होता है. मल्टी-सैटलाइट डेटा को हर महीने के हिसाब से औसत किया जाता है. साथ ही, इसे ग्लोबल प्रेसिपिटेशन क्लाइमेटोलॉजी सेंटर (जीपीसीसी) के हर महीने के हिसाब से, सतह पर होने वाली बारिश के गेज विश्लेषण के साथ जोड़ा जाता है. हर मामले में, मल्टी-सैटेलाइट डेटा को गेज विश्लेषण के बड़े क्षेत्र के औसत के हिसाब से अडजस्ट किया जाता है. यह डेटा, ज़्यादातर ज़मीन पर उपलब्ध होता है. इसके बाद, इसे गेज विश्लेषण के साथ मिला दिया जाता है. इसके लिए, अनुमानित-रैंडम-गड़बड़ी के वैरिएंस वेटिंग का इस्तेमाल किया जाता है. जिन इलाकों में गेज का कवरेज कम है, जैसे कि मध्य अफ़्रीका और महासागर, वहां सैटलाइट से मिले डेटा को ज़्यादा महत्व दिया जाता है.
ज़्यादा जानकारी के लिए, एल्गोरिदम की जानकारी और फ़ाइल स्पेसिफ़िकेशन देखें.
बैंड
पिक्सल का साइज़
27830 मीटर
बैंड
| नाम | इकाइयां | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
मि॰मी॰/घंटा | 0* | 6.73* | मीटर | माइक्रोवेव/आईआर से मिले डेटा के आधार पर, बारिश का अनुमान |
relativeError |
मि॰मी॰/घंटा | 0.001* | 16.36* | मीटर | माइक्रोवेव/आईआर से मिले डेटा के आधार पर, बारिश के अनुमान में हुई रैंडम गड़बड़ी का अनुमान |
gaugeRelativeWeighting |
% | 0* | 100* | मीटर | कैलिब्रेशन में इस्तेमाल किए गए रेन गेज का रिलेटिव वेटेज |
उपयोग की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
यह डेटासेट सार्वजनिक डोमेन में है. इसका इस्तेमाल और डिस्ट्रिब्यूशन बिना किसी पाबंदी के किया जा सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, NASA की पृथ्वी विज्ञान से जुड़े डेटा और जानकारी की नीति देखें.
उद्धरण
एडलर, आर॰एफ़॰, जी॰जे॰ हफ़मैन, ए॰ चांग, आर॰ फ़ेरारो, पी॰ Xie, J. Janowiak, B. रुडोल्फ़, यू॰ श्नाइडर, एस. कर्टिस, डी॰ बोल्विन, ए. ग्रुबर, जे. सुस्किंड, पी. Arkin, E.J. Nelkin, 2003: The Version 2 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Monthly Precipitation Analysis (1979-Present). जे॰ हाइड्रोमेटियोर., 4(6), 1147-1167.
हफ़मैन, जी॰जे॰, 1997: Estimates of Root-Mean-Square Random Error for Finite Samples of Estimated Precipitation, J. लागू Meteor., 1191-1201.
हफ़मैन, जी॰जे॰, 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 प्रोजेक्ट, ग्रीनबेल्ट, एमडी, 29 पेज.
हफ़मैन, जी॰जे॰, आर॰एफ़॰ एडलर, पी॰ आर्किन, ए. चांग, आर॰ फ़ेरारो, ए. ग्रुबर, जे. जेनोवियाक, ए. McNab, B. रुडोल्फ़ और यू. Schneider, 1997: The Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Combined Precipitation Dataset, Bul. अमेर. मीटियोर. Soc., 78, 5-20.
हफ़मैन, जी॰जे॰, आर॰एफ़॰ ऐडलर, डी॰टी॰ बोल्विन, जी॰ गु, ई॰जे॰ नेल्किन, के॰पी॰ बोमैन, वाई॰ 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. जे॰ हाइड्रोमेटियोर., 8(1), 38-55.
हफ़मैन, जी॰जे॰, आर॰एफ़॰ एडलर, एम॰ मॉरिसी, डी॰टी॰ बोल्विन, एस॰ कर्टिस, आर॰ जॉइस, बी॰ मैकगैवक, जे॰ सस्किंड, 2001: मल्टी-सैटलाइट ऑब्ज़र्वेशन से, एक डिग्री के रोज़ के रिज़ॉल्यूशन पर ग्लोबल प्रेसिपिटेशन. जे॰ हाइड्रोमेटियोर., 2(1), 36-50.
हफ़मैन, जी॰जे॰, आर॰एफ़॰ एडलर, बी॰ रुडोल्फ़, यू॰ Schneider, and 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 की मदद से एक्सप्लोर करना
कोड एडिटर (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');