- Доступность набора данных
- 1981-01-01T00:00:00Z–2026-09-26T00:00:00Z
- Поставщик набора данных
- UCSB/CHG
- Периодичность
- 1 Custom_time_unit
- Теги
Описание
Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) – это квазиглобальный набор данных об осадках за более чем 30 лет. CHIRPS объединяет спутниковые снимки с разрешением 0,05° и данные местных станций, чтобы создавать временные ряды осадков с сеткой для анализа тенденций и сезонного мониторинга засухи.
Диапазоны частот
Диапазоны частот
Размер пикселя: 5566 м (все диапазоны)
| Название | Единицы | Мин. | Макс. | Размер пикселя | Описание |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
мм/пентада | 0* | 1072,43* | 5566 метров | Осадки |
Свойства изображения
Свойства изображения
| Название | Тип | Описание |
|---|---|---|
| месяц | DOUBLE | Месяц |
| пятидневка | DOUBLE | Пятидневка |
| год | DOUBLE | Год |
Условия использования
Условия использования
Эти наборы данных являются общественным достоянием. В той мере, в какой это возможно по закону, Пит Петерсон (Pete Peterson) отказался от всех авторских и смежных прав на набор данных Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS).
Библиографические ссылки
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.
Исследуйте с помощью Earth Engine
Редактор кода (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