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

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
ความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูล
1981-01-01T00:00:00Z–2025-08-31T00:00:00Z
ผู้ให้บริการชุดข้อมูล
ตัวอย่างข้อมูล Earth Engine
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
แผนการสนทนา
1 วัน
แท็ก
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

คำอธิบาย

ข้อมูลปริมาณน้ำฝนทั่วโลกแบบกึ่งหนึ่งซึ่งมีมานานกว่า 30 ปี คือข้อมูลปริมาณน้ำฝนอินฟราเรดของศูนย์อันตรายจากสภาพอากาศพร้อมข้อมูลสถานี (CHIRPS) CHIRPS ใช้ภาพจากดาวเทียมที่มีความละเอียด 0.05° ร่วมกับข้อมูลสถานีภาคพื้นดิน เพื่อสร้างอนุกรมเวลาของปริมาณน้ำฝนแบบกริดสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มและการตรวจสอบภัยแล้งตามฤดูกาล

ย่านความถี่

ขนาดพิกเซล
5566 เมตร

ย่านความถี่

ชื่อ หน่วย ต่ำสุด สูงสุด ขนาดพิกเซล คำอธิบาย
precipitation มม./วัน 0* 1444.34* เมตร

โอกาสเกิดฝน
* มูลค่าต่ำสุดหรือสูงสุดโดยประมาณ

ข้อกำหนดในการใช้งาน

ข้อกำหนดในการใช้งาน

ชุดข้อมูลนี้เป็นสาธารณสมบัติ ตามขอบเขตที่กฎหมายอนุญาต Pete Peterson ได้สละสิทธิ์ในลิขสิทธิ์และสิทธิที่เกี่ยวข้องหรือสิทธิข้างเคียงทั้งหมดของ ปริมาณน้ำฝนที่วัดได้จากสถานีตรวจวัดในย่านที่เกิดอันตรายจากสภาพอากาศ (CHIRPS)

การอ้างอิง

การอ้างอิง

  • Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & Joel Michaelsen "การตกตะกอนของรังสีอินฟราเรดจากอันตรายจากสภาพอากาศ พร้อมสถานี - บันทึกด้านสิ่งแวดล้อมใหม่สำหรับการตรวจสอบสภาวะสุดขั้ว" 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');

การตั้งค่า Python

ดูข้อมูลเกี่ยวกับ Python API และการใช้ geemap เพื่อการพัฒนาแบบอินเทอร์แอกทีฟได้ที่หน้าสภาพแวดล้อม Python

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
เปิดในตัวแก้ไขโค้ด
ข้อมูลปริมาณน้ำฝนกึ่งทั่วโลกที่มีมานานกว่า 30 ปีของศูนย์อันตรายจากสภาพอากาศ (Climate Hazards Center) ซึ่งเป็นข้อมูลปริมาณน้ำฝนอินฟราเรดที่มีข้อมูลสถานี (CHIRPS) CHIRPS ผสานรวมภาพจากดาวเทียมที่มีความละเอียด 0.05° กับข้อมูลสถานีในพื้นที่เพื่อสร้างอนุกรมเวลาของปริมาณน้ำฝนแบบกริดสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มและการตรวจสอบภัยแล้งตามฤดูกาล
UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY, chg,climate,geophysical,precipitation,ucsb,weather
1981-01-01T00:00:00Z/2025-08-31T00:00:00Z
-50 -180 50 180
Google Earth Engine