- Disponibilidade do conjunto de dados
- 1981-01-01T00:00:00Z–2026-04-26T00:00:00Z
- Produtor do conjunto de dados
- UCSB/CHG
- Cadência
- 1 Custom_time_unit
- Tags
Descrição
O Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) é um conjunto de dados de precipitação quase global com mais de 30 anos. O CHIRPS incorpora imagens de satélite com resolução de 0,05° com dados de estações in situ para criar séries temporais de precipitação em grade para análise de tendências e monitoramento de secas sazonais.
Bandas
Bandas
Tamanho do pixel: 5.566 metros (todas as bandas)
| Nome | Unidades | Mín. | Máx. | Tamanho do pixel | Descrição |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/pentad | 0* | 1072,43* | 5.566 metros | Precipitação |
Propriedades da imagem
Propriedades da imagem
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| mês | DOUBLE | Mês |
| pentad | DOUBLE | Pentad |
| ano | DOUBLE | Ano |
Termos de Uso
Termos de Uso
Esses conjuntos de dados são de domínio público. Na medida do possível, de acordo com a lei, Pete Peterson renunciou a todos os direitos autorais e direitos relacionados ou vizinhos à precipitação infravermelha do Climate Hazards Center com estações (CHIRPS).
Citações
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.
Explore com o Earth Engine
Editor de código (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD') .filter(ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-05')); var precipitation = dataset.select('precipitation'); var precipitationVis = { min: 0, max: 112, palette: ['001137', '0aab1e', 'e7eb05', 'ff4a2d', 'e90000'], }; Map.setCenter(17.93, 7.71, 2); Map.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD').filter( ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-05') ) precipitation = dataset.select('precipitation') precipitation_vis = { 'min': 0, 'max': 112, '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