CHIRPS Precipitation Daily: Climate Hazards Center InfraRed Precipitation With Station Data (Version 2.0 Final)

UCSB-CHG/CHIRPS/ডেইলি
ডেটাসেটের উপলভ্যতা
১৯৮১-০১-০১T০০:০০:০০Z–২০২৫-১২-২৯T০০:০০:০০Z
ডেটাসেট প্রদানকারী
আর্থ ইঞ্জিন স্নিপেট
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
ক্যাডেন্স
১ দিন
ট্যাগ
chg জলবায়ু ভূ-ভৌতিক বৃষ্টিপাত ucsb আবহাওয়া

বিবরণ

ক্লাইমেট হ্যাজার্ডস সেন্টার ইনফ্রারেড প্রিসিপিটেশন উইথ স্টেশন ডেটা (CHIRPS) হল একটি ৩০+ বছরের আধা-বিশ্বব্যাপী বৃষ্টিপাতের ডেটাসেট। ট্রেন্ড বিশ্লেষণ এবং মৌসুমী খরা পর্যবেক্ষণের জন্য গ্রিডেড বৃষ্টিপাতের সময় সিরিজ তৈরি করতে CHIRPS ইন-সিটু স্টেশন ডেটা সহ ০.০৫° রেজোলিউশনের স্যাটেলাইট চিত্র অন্তর্ভুক্ত করে।

ব্যান্ড

পিক্সেল আকার
৫৫৬৬ মিটার

ব্যান্ড

নাম ইউনিট ন্যূনতম সর্বোচ্চ পিক্সেল আকার বিবরণ
precipitation মিমি/দিন ০* ১৪৪৪.৩৪* মিটার

বৃষ্টিপাতের পরিমাণ

* আনুমানিক সর্বনিম্ন বা সর্বোচ্চ মান

ব্যবহারের শর্তাবলী

ব্যবহারের শর্তাবলী

এই ডেটাসেটটি পাবলিক ডোমেইনে রয়েছে। আইন অনুসারে যতদূর সম্ভব, পিট পিটারসন ক্লাইমেট হ্যাজার্ডস সেন্টার ইনফ্রারেড প্রিসিপিটেশন উইথ স্টেশনস (CHIRPS) এর সমস্ত কপিরাইট এবং সম্পর্কিত বা প্রতিবেশী অধিকার ত্যাগ করেছেন।

উদ্ধৃতি

উদ্ধৃতি:
  • ফাঙ্ক, ক্রিস, পিট পিটারসন, মার্টিন ল্যান্ডসফেল্ড, ডিয়েগো পেড্রেরোস, জেমস ভার্ডিন, শ্রদ্ধানন্দ শুক্লা, গ্রেগরি হুসাক, জেমস রোল্যান্ড, লরা হ্যারিসন, অ্যান্ড্রু হোয়েল এবং জোয়েল মাইকেলসেন। "জলবায়ু বিপত্তি ইনফ্রারেড বৃষ্টিপাত স্টেশন সহ - চরম পর্যবেক্ষণের জন্য একটি নতুন পরিবেশগত রেকর্ড"। ​​বৈজ্ঞানিক তথ্য 2, 150066। doi:10.1038/sdata.2015.66 2015।

আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

var dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-03'));
var precipitation = dataset.select('precipitation');
var precipitationVis = {
  min: 1,
  max: 17,
  palette: ['001137', '0aab1e', 'e7eb05', 'ff4a2d', 'e90000'],
};
Map.setCenter(17.93, 7.71, 2);
Map.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার সম্পর্কে তথ্যের জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

কোলাব (পাইথন)

dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY').filter(
    ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-03')
)
precipitation = dataset.select('precipitation')
precipitation_vis = {
    'min': 1,
    'max': 17,
    'palette': ['001137', '0aab1e', 'e7eb05', 'ff4a2d', 'e90000'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(17.93, 7.71, 2)
m.add_layer(precipitation, precipitation_vis, 'Precipitation')
m
কোড এডিটরে খুলুন