- Dostępność zbioru danych
- 1981-01-01T00:00:00Z–2026-03-26T00:00:00Z
- Producent zbioru danych
- UCSB/CHG
- Kadencja
- 1 Custom_time_unit
- Tagi
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 |
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
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');
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