- זמינות קבוצת הנתונים
- 1981-01-01T00:00:00Z–2026-09-26T00:00:00Z
- מפיק קבוצת הנתונים
- UCSB/CHG
- קצב
- 1 Custom_time_unit
- תגים
תיאור
Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) הוא מערך נתונים של משקעים כמעט גלובליים שנאספו במשך יותר מ-30 שנה. CHIRPS משלב צילומי לוויין ברזולוציה של 0.05° עם נתונים מתחנות באתר כדי ליצור סדרות זמן של גשמים ברשת משבצות, לצורך ניתוח מגמות ומעקב עונתי אחרי בצורת.
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 5,566 מטרים (כל הרצועות)
| שם | יחידות | מינימום | מקסימום | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
מ"מ/פנטדה | 0* | 1072.43* | 5,566 מטרים | משקעים |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| חודש | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | חודש |
| pentad | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | Pentad |
| שנה | נקודה צפה בדיוק כפול (Double Precision Floating Point) | שנה |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
קבוצות הנתונים האלה הן נחלת הכלל. במידה האפשרית על פי החוק, Pete Peterson ויתר על כל זכויות היוצרים ועל הזכויות הקשורות או הסמוכות ל-Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS).
ציטוטים ביבליוגרפיים
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.
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
Code Editor (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