CHIRPS 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–2025-08-31T00:00:00Z
डेटासेट उपलब्ध करवाने वाली कंपनी
Earth Engine स्निपेट
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
केडेंस
1 दिन
टैग
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

ब्यौरा

क्लाइमेट हैज़र्ड सेंटर इंफ़्रारेड प्रेसिपिटेशन विद स्टेशन डेटा (सीएचआईआरपीएस), बारिश का 30 साल से ज़्यादा पुराना डेटासेट है. यह दुनिया के ज़्यादातर हिस्सों के लिए उपलब्ध है. CHIRPS में, 0.05° रिज़ॉल्यूशन वाली सैटलाइट इमेज और इन-सिटु स्टेशन डेटा शामिल होता है. इससे, बारिश के रुझान का विश्लेषण करने और सूखे की निगरानी करने के लिए, ग्रिड में बारिश के समय के हिसाब से डेटा तैयार किया जाता है.

बैंड

पिक्सल का साइज़
5566 मीटर

बैंड

नाम इकाइयां कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
precipitation मि॰मी॰/दिन 0* 1444.34* मीटर

बारिश

* अनुमानित कम से कम या ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू

उपयोग की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

ये डेटासेट, पब्लिक डोमेन में हैं. कानून के तहत तय की गई सीमा के मुताबिक, पीट पीटरसन ने Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) के सभी कॉपीराइट और इससे जुड़े अधिकारों को छोड़ दिया है.

उद्धरण

उद्धरण:
  • क्रिस फ़ंक, पीट पीटरसन, मार्टिन लैंड्सफ़ेल्ड, डिएगो पेड्रोस, जेम्स वर्दिन, श्रद्धानंद शुक्ला, ग्रेगरी हुसैक, जेम्स रोलैंड, लॉरा हैरिसन, एंड्रू होएल, और जोएल माइकलसन. "स्टेशन के साथ इन्फ़्रारेड बारिश की जलवायु से जुड़ी ख़तरनाक स्थितियां-चरम स्थितियों की निगरानी के लिए नया पर्यावरणीय रिकॉर्ड". Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.

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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 का 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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