- ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูล
- 1981-01-01T00:00:00Z–2026-03-31T00:00:00Z
- ผู้ผลิตชุดข้อมูล
- UCSB/CHG
- ความถี่การบันทึก
- 1 วัน
- แท็ก
คำอธิบาย
Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) เป็นชุดข้อมูลปริมาณน้ำฝนกึ่งทั่วโลกที่มีระยะเวลานานกว่า 30 ปี CHIRPS ผสานรวมภาพถ่ายจากดาวเทียมที่มีความละเอียด 0.05° กับข้อมูลสถานีภาคพื้นดินเพื่อสร้างอนุกรมเวลาปริมาณน้ำฝนแบบกริดสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มและการตรวจสอบภัยแล้งตามฤดูกาล
ย่านความถี่
ย่านความถี่
ขนาดพิกเซล: 5,566 เมตร (ทุกย่านความถี่)
| ชื่อ | หน่วย | ต่ำสุด | สูงสุด | ขนาดพิกเซล | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
มม./วัน | 0* | 1444.34* | 5,566 เมตร | หยาดน้ำฟ้า |
ข้อกำหนดในการใช้งาน
ข้อกำหนดในการใช้งาน
ชุดข้อมูลนี้เป็นสาธารณสมบัติ Pete Peterson ได้สละสิทธิ์ในลิขสิทธิ์และสิทธิ์ที่เกี่ยวข้องหรือสิทธิ์ข้างเคียงทั้งหมดใน Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) ตามขอบเขตสูงสุดที่กฎหมายอนุญาต
การอ้างอิง
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.
สำรวจด้วย Earth Engine
ตัวแก้ไขโค้ด (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