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

UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD
Dostępność zbioru danych
1981-01-01T00:00:00Z–2026-03-26T00:00:00Z
Producent zbioru danych
Fragment kodu Earth Engine
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD")
Kadencja
1 Custom_time_unit
Tagi
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

Opis

Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) to zbiór danych o opadach deszczu obejmujący ponad 30 lat i niemal cały świat. CHIRPS łączy obrazy satelitarne o rozdzielczości 0,05° z danymi ze stacji naziemnych, aby tworzyć siatki czasowe opadów deszczu do analizy trendów i sezonowego monitorowania suszy.

Pasma

Pasma

Rozmiar piksela: 5566 metrów (wszystkie pasma)

Nazwa Jednostki Min. Maks. Rozmiar piksela Opis
precipitation mm/pentada 0* 1072.43* 5566 metrów

Opady

* Szacunkowa wartość minimalna lub maksymalna

Właściwości obrazu

Właściwości obrazu

Nazwa Typ Opis
month LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI

Miesiąc

pentad LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI

Pentada

year LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI

Rok

Warunki korzystania z usługi

Warunki korzystania z usługi

Te zbiory danych należą do domeny publicznej. W zakresie dopuszczalnym przez prawo, Pete Peterson zrzekł się wszelkich praw autorskich oraz praw pokrewnych do danych Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS).

Cytaty

Cytowanie:
  • 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.

Odkrywaj za pomocą Earth Engine

Edytor kodu (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');

Konfiguracja Pythona

Informacje o interfejsie API dla Pythona oraz o używaniu geemap do interaktywnego programowania znajdziesz na stronie środowiska Python.

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
Otwórz w edytorze kodu