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

UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD
Veri Kümesi Kullanılabilirliği
1981-01-01T00:00:00Z–2026-09-26T00:00:00Z
Veri Kümesi Üreticisi
Earth Engine Snippet'i
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD")
Adım frekansı
1 Custom_time_unit
Etiketler
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

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

* tahmini min. veya maks. değer

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

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');

Python kurulumu

Python API ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasını inceleyin.

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
Kod Düzenleyici'de aç