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

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
مدى توفّر مجموعة البيانات
1981-01-01T00:00:00Z–2025-11-30T00:00:00Z
مزوّد مجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
وتيرة تحديث البيانات
يوم واحد
العلامات
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

الوصف

‫Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) هي مجموعة بيانات شبه عالمية لهطول الأمطار تمتد لأكثر من 30 عامًا. تتضمّن بيانات CHIRPS صورًا من الأقمار الصناعية بدقة 0.05 درجة مع بيانات من محطات ميدانية لإنشاء سلاسل زمنية لهطول الأمطار مقسّمة إلى شبكات من أجل تحليل الاتجاهات ومراقبة الجفاف الموسمي.

النطاقات

حجم البكسل
‫5566 متر

النطاقات

الاسم الوحدات الحد الأدنى الحد الأقصى حجم البكسل الوصف
precipitation mm/d 0* 1444.34* متر

الأمطار

* الحدّ الأدنى أو الأقصى للقيمة المقدَّرة

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

مجموعة البيانات هذه متاحة ضمن النطاق العام. إلى أقصى حد يسمح به القانون، تخلى "بيت بيترسون" عن جميع حقوق الطبع والنشر والحقوق المجاورة أو ذات الصلة في "مقياس هطول الأمطار بالأشعة تحت الحمراء في مركز مخاطر المناخ" (CHIRPS).

الاقتباسات

المَراجع:
  • Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & Joel Michaelsen. "مخاطر المناخ: هطول الأمطار بالأشعة تحت الحمراء مع المحطات - سجل بيئي جديد لرصد الظواهر الجوية المتطرفة". Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (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');

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

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
فتح في أداة تعديل الرموز"