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

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
זמינות קבוצת הנתונים
1981-01-01T00:00:00Z–2026-05-31T00:00:00Z
מפיק מערך הנתונים
קטע קוד ל-Earth Engine
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
קצב
יום אחד
תגים
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

תיאור

‫Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (או CHIRPS) היא קבוצת נתונים של גשמים כמעט גלובלית, שכוללת נתונים מ-30 השנים האחרונות. קבוצת הנתונים CHIRPS משלבת תצלומי לוויין ברזולוציה של 0.05° עם נתונים מתחנות מדידה באתר כדי ליצור סדרות זמן של גשמים ברשת לניתוח מגמות ולמעקב אחרי בצורת עונתית.

תחום תדרים

תחום תדרים

גודל הפיקסל: 5,566 מטרים (כל הפסים)

שם יחידות מינימום מקסימום גודל הפיקסל תיאור
precipitation mm/d 0* 1444.34* ‫5,566 מטרים

משקעים

* ערך מינימלי או מקסימלי משוער

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

קבוצת הנתונים הזו היא נחלת הכלל. במידה המקסימלית שמותרת על פי חוק, Pete Peterson ויתר על כל זכויות היוצרים ועל זכויות קרובות או שכנות ל-Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS).

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים ביבליוגרפיים:
  • ‫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.

סיור עם פלטפורמת Earth Engine

Code Editor (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');

הגדרה של Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

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
פתיחה ב-Code Editor