- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 1981-01-01T00:00:00Z–2026-09-26T00:00:00Z
- Veri Kümesi Üreticisi
- UCSB/CHG
- Adım frekansı
- 1 Custom_time_unit
- Etiketler
Açıklama
Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), 30 yılı aşkın bir süredir toplanan yarı küresel yağış veri kümesidir. CHIRPS, trend analizi ve mevsimsel kuraklık izleme için ızgaralı yağış zaman serileri oluşturmak amacıyla 0,05° çözünürlüklü uydu görüntülerini yerinde istasyon verileriyle birleştirir.
Bantlar
Bantlar
Piksel boyutu: 5.566 metre (tüm bantlar)
| Ad | Birimler | Min. | Maks. | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|
precipitation |
mm/beş gün | 0* | 1.072,43* | 5.566 metre | Yağış |
Resim Özellikleri
Görüntü Özellikleri
| Ad | Tür | Açıklama |
|---|---|---|
| ay | ÇİFT | Ay |
| beşli | ÇİFT | Pentad |
| yıl | ÇİFT | Yıl |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Bu veri kümeleri kamu alanındadır. Pete Peterson, yasaların izin verdiği ölçüde, Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) ile ilgili tüm telif haklarından ve ilgili veya komşu haklardan feragat etmiştir.
Alıntılar
Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell ve 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.
Earth Engine ile Keşif
Kod Düzenleyici (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