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

ইউসিএসবি-সিএইচজি/চিরপস/ডেইলি
ডেটাসেটের উপলভ্যতা
1981-01-01T00:00:00Z–2026-02-28T00:00:00Z
ডেটাসেট প্রযোজক
আর্থ ইঞ্জিন স্নিপেট
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
ক্যাডেন্স
১ দিন
ট্যাগ
জলবায়ু ভূ- ভৌতিক বৃষ্টিপাত ইউসিএসবি আবহাওয়া

বিবরণ

ক্লাইমেট হ্যাজার্ডস সেন্টার ইনফ্রারেড প্রেসিপিটেশন উইথ স্টেশন ডেটা (CHIRPS) হলো ৩০ বছরেরও বেশি সময় ধরে সংগৃহীত একটি প্রায়-বৈশ্বিক বৃষ্টিপাতের ডেটাসেট। CHIRPS, প্রবণতা বিশ্লেষণ এবং মৌসুমী খরা পর্যবেক্ষণের জন্য গ্রিডভিত্তিক বৃষ্টিপাতের সময়-শৃঙ্খল তৈরি করতে ০.০৫° রেজোলিউশনের স্যাটেলাইট চিত্রের সাথে স্টেশন থেকে সংগৃহীত ডেটা একত্রিত করে।

ব্যান্ড

পিক্সেল আকার
৫৫৬৬ মিটার

ব্যান্ড

নাম ইউনিট মিনিট ম্যাক্স পিক্সেল আকার বিবরণ
precipitation মিমি/ডি ০* ১৪৪৪.৩৪* মিটার

বৃষ্টিপাত

* আনুমানিক সর্বনিম্ন বা সর্বোচ্চ মান

ব্যবহারের শর্তাবলী

ব্যবহারের শর্তাবলী

এই ডেটাসেটটি পাবলিক ডোমেইনের অন্তর্ভুক্ত। আইন অনুযায়ী যতদূর সম্ভব, পিট পিটারসন ক্লাইমেট হ্যাজার্ডস সেন্টার ইনফ্রারেড প্রেসিপিটেশন উইথ স্টেশনস (CHIRPS)-এর সমস্ত কপিরাইট এবং সংশ্লিষ্ট বা পার্শ্ববর্তী অধিকারসমূহ ত্যাগ করেছেন।

উদ্ধৃতি

উদ্ধৃতি:
  • ফাঙ্ক, ক্রিস, পিট পিটারসন, মার্টিন ল্যান্ডসফেল্ড, দিয়েগো পেদ্রেরোস, জেমস ভার্ডিন, শ্রদ্ধানন্দ শুক্লা, গ্রেগরি হুসাক, জেমস রোল্যান্ড, লরা হ্যারিসন, অ্যান্ড্রু হোয়েল ও জোয়েল মাইকেলসেন। "স্টেশনসহ ইনফ্রারেড বৃষ্টিপাতের মাধ্যমে জলবায়ুগত বিপদসমূহ—চরম ঘটনা পর্যবেক্ষণের জন্য একটি নতুন পরিবেশগত নথি"। সায়েন্টিফিক ডেটা ২, ১৫০০৬৬। doi:10.1038/sdata.2015.66 ২০১৫।

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 ব্যবহারের তথ্যের জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পেজটি 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