- 数据集可用性
- 1998-01-01T00:00:00Z–2019-12-01T00:00:00Z
- 数据集提供商
- NASA GES DISC at NASA Goddard Space Flight Center
- 频率
- 1 个月
- 标签
说明
此合集已不再更新。请参阅 IMERG 月度数据
此数据集通过算法合并了来自多颗卫星（包括 SSMI、SSMIS、MHS、AMSU-B 和 AMSR-E）的微波数据，每颗卫星都经过了校准，以与 TRMM 组合仪器保持一致。
算法 3B43 每月执行一次，通过将 3 小时合并的高质量/红外估计值 (3B42) 与月度累积的全球降水气候学中心 (GPCC) 雨量计分析相结合，生成单个最佳估计降水率和 RMS 降水误差估计值场 (3B43)。
所有全球降水数据集都具有一些校准数据源，这对于控制各个贡献卫星之间的偏差差异是必要的。将多卫星数据平均到月度尺度，并与全球降水气候学中心 (GPCC) 的月度地面降水测量分析相结合。在每种情况下，多卫星数据都会调整为雨量计分析的大面积平均值（如果可用，大多在陆地上），然后使用简单的估计随机误差方差倒数加权与雨量计分析相结合。对于水文站覆盖率较低的地区（如非洲中部和海洋），卫星输入数据的权重较高。
频段
像素尺寸
27,830 米
频段
| 名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 像素尺寸 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
毫米/小时 | 0* | 6.73* | 米 | 合并的微波/红外降水估计 |
relativeError |
毫米/小时 | 0.001* | 16.36* | 米 | 合并的微波/红外降水随机误差估计值 |
gaugeRelativeWeighting |
% | 0* | 100* | 米 | 校准中使用的雨量计的相对权重 |
使用条款
使用条款
此数据集位于公共领域，可随意使用和分发。如需了解更多信息，请参阅 NASA 的地球科学数据和信息政策。
引用
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 年：The Version 2 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Monthly Precipitation Analysis (1979-Present)。J. 水成气象要素，4(6), 1147-1167.
Huffman, G.J.，1997 年：有限样本的估计降水量的均方根随机误差估计值，J. Appl. Meteor., 1191-1201。
Huffman, G.J.，2012 年：NASA 全球降水测量 (GPM) 计划的综合多卫星 GPM 检索 (I-MERG) 算法理论基础文档 (ATBD) 版本 3.0。GPM 项目，Greenbelt，马里兰州，29 页。
Huffman, G.J.，R.F. Adler、P. Arkin, A. Chang, R. Ferraro, A. Gruber, J. Janowiak, A. McNab, B. 鲁道夫和 U. Schneider，1997 年：《全球降水气候学项目 (GPCP) 综合降水数据集》，美国气象学会公报，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. 水成气象要素，8(1)，38-55。
Huffman, G.J.，R.F. Adler, M. Morrissey、D.T. Bolvin、S. Curtis, R. Joyce, B McGavock, J. Susskind，2001 年：基于多卫星观测结果的每日一度分辨率的全球降水数据。J. 水成气象要素，2(1), 36-50.
Huffman, G.J.，R.F. Adler、B. Rudolph, U. 施耐德和 P. Keehn，1995 年：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');