- Dostępność zbioru danych
- 1981-01-01T00:00:00Z–2026-02-28T00:00:00Z
- Dostawca zbioru danych
- UCSB/CHG
- Częstotliwość
- 1 dzień
- Tagi
Opis
Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) to zbiór danych o opadach deszczu obejmujący ponad 30 lat i niemal cały świat. CHIRPS wykorzystuje zdjęcia satelitarne o rozdzielczości 0,05° oraz dane ze stacji naziemnych do tworzenia siatkowych szeregów czasowych opadów deszczu na potrzeby analizy trendów i sezonowego monitorowania suszy.
Pasma
Pasma
Rozmiar piksela: 5566 m (wszystkie pasma)
| Nazwa | Jednostki | Min. | Maks. | Rozmiar piksela | Opis |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/d | 0* | 1444,34* | 5566 metrów | Opady |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Ten zbiór danych należy do domeny publicznej. W zakresie dopuszczalnym przez prawo Pete Peterson zrzekł się wszelkich praw autorskich i pokrewnych do danych Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS).
Cytaty
Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & Joel Michaelsen. „The climate hazards infrared precipitation with stations-a new environmental record for monitoring extremes”. Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (JavaScript)
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');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
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