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

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
डेटासेट की उपलब्धता
1981-01-01T00:00:00Z–2026-04-30T00:00:00Z
डेटासेट बनाने वाली कंपनी
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
डेटासेट अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी
हर दिन
टैग
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

ब्यौरा

स्टेशन डेटा के साथ, क्लाइमेट हैज़र्ड सेंटर इंफ़्रारेड प्रेसिपिटेशन (सीएचआईआरपीएस) 30 से ज़्यादा सालों का, लगभग पूरी दुनिया में हुई बारिश का डेटासेट है. सीएचआईआरपीएस में, 0.05° रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेजरी के साथ-साथ, इन-सिटु स्टेशन डेटा भी शामिल है. इससे, ट्रेंड का विश्लेषण करने और मौसम के हिसाब से सूखे की निगरानी करने के लिए, बारिश के समय के हिसाब से ग्रिड वाला डेटा बनाया जाता है.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 5,566 मीटर (सभी बैंड)

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
precipitation मिमी/दिन 0* 1444.34* 5,566 मीटर

बारिश

* अनुमानित न्यूनतम या अधिकतम वैल्यू

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

यह डेटासेट, सार्वजनिक डोमेन में है. कानून के तहत तय की गई सीमा के मुताबिक, पीट पीटरसन ने स्टेशन डेटा के साथ, क्लाइमेट हैज़र्ड सेंटर इंफ़्रारेड प्रेसिपिटेशन (सीएचआईआरपीएस) के सभी कॉपीराइट और इससे जुड़े या आस-पास के अधिकारों को छोड़ दिया है.

उद्धरण

उद्धरण:
  • फ़ंक, क्रिस, पीट पीटरसन, मार्टिन लैंड्सफ़ेल्ड, डिएगो पेड्ररोस, जेम्स वर्दिन, श्रद्धानंद शुक्ला, ग्रेगरी हुसाक, जेम्स रोलैंड, लॉरा हैरिसन, एंड्रयू होएल, और जोएल माइकलसन. "स्टेशन डेटा के साथ, क्लाइमेट हैज़र्ड इंफ़्रारेड प्रेसिपिटेशन-एक्सट्रीम की निगरानी के लिए एक नया एनवायरमेंटल रिकॉर्ड". Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (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');

Python सेटअप

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

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
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