PARDIG NRT (Near-Real-Time)

projects/gcp-public-data-weathernext/assets/PARDIG_1_NRT
Info

Dieses Dataset ist Teil eines Publisher-Katalogs und wird nicht von Google Earth Engine verwaltet. Wenden Sie sich bei Fehlern an weathernext@google.com oder sehen Sie sich weitere Datasets aus dem WeatherNext-Katalog an. Hier finden Sie weitere Informationen zu Publisher-Datasets.

Kataloginhaber
WeatherNext
Dataset-Verfügbarkeit
2016-01-01T07:45:00Z–2026-10-22T12:30:00Z
Ersteller des Datasets
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("projects/gcp-public-data-weathernext/assets/PARDIG_1_NRT")
Cadence
15 Minuten
Tags
climate flood gcp-public-data-weathernext gpm hydrology meteorology pardig precipitation publisher-dataset radar rain rainfall satellite snowfall weather weather-and-climate weathernext
satweave

Beschreibung

PARDIG (Precipitation AI Reanalysis – Densely Inferred GPM) ist ein experimentelles Dataset mit globalen KI-gestützten Niederschlagsschätzungen von Google DeepMind und Google Research, das mit dem Modell erstellt wurde, das in Global Precipitation Estimates Learned from Sparse Satellite Observations beschrieben wird.

PARDIG wird von einem KI-Modell erstellt, das darauf trainiert ist, Niederschlagsschätzungen aus dem Combined Radar-Radiometer Algorithm (CORRA) vorherzusagen, der Teil des NASA/JAXA Global Precipitation Measurement (GPM) Core Observatory ist. PARDIG-NRT basiert auf HRES des ECMWF und auf SatWeave, einem globalen Mosaik aus geostationären Satellitenbeobachtungen. PARDIG-Niederschlagsschätzungen werden in einem 15-minütigen Rhythmus und mit einer räumlichen Auflösung von 0,1° bereitgestellt.

Diese Bildsammlung enthält ein Verlaufsarchiv von PARDIG-NRT (nahezu in Echtzeit). Live-Updates nahezu in Echtzeit und die vollständigen historischen Zarr-Datasets sind in unserem Google Cloud Storage-Bucket (gs://pardig_1/NRT/) verfügbar. Das zugehörige Dataset PARDIG-LR (Long-Record) ist ebenfalls in der Earth Engine und in Google Cloud (gs://pardig_1/LR/) verfügbar.

Beide Datasets sind im Earth Engine Data Catalog und in Google Cloud Storage öffentlich verfügbar. Nutzer können sofort über ihr Google Cloud-Konto darauf zugreifen, ohne explizit Zugriff beantragen zu müssen.

Weitere Informationen zu PARDIG und ähnlichen Produkten finden Sie im Entwicklerleitfaden.

Danksagung

Dieses experimentelle Dataset wurde von einem Modell generiert, das Daten und Produkte des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) sowie zusätzlicher Drittanbieter verwendet. Eine vollständige Liste der Quellenangaben und Danksagungen finden Sie auf unserer Seite mit Danksagungen.

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 11.132 Meter (alle Bänder)

Name Einheiten Pixelgröße Beschreibung
precipitation m/h 11.132 Meter

Momentane Niederschlagsrate zum gültigen Zeitstempel (start_time).

Bildattribute

Bildeigenschaften

Name Typ Beschreibung
start_time STRING

Der gültige Zeitraum für die Niederschlagsschätzung.

end_time STRING

Der gültige Zeitraum für die Niederschlagsschätzung.

ingestion_time_utc DOUBLE

Der Zeitpunkt, zu dem diese Daten in Earth Engine aufgenommen wurden.

B0 STRING

Der Bandname: precipitation.

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

PARDIG ist unter der internationalen Creative-Commons-Lizenz „Namensnennung“ Version 4.0 (CC BY 4.0) lizenziert.

Materialien von Dritten

Die Verwendung der im Abschnitt „Hinweise“ genannten Materialien von Drittanbietern unterliegt möglicherweise separaten Nutzungsbedingungen oder Lizenzbestimmungen. Ihre Nutzung der Materialien von Drittanbietern unterliegt diesen Bedingungen. Sie sollten vor der Nutzung prüfen, ob Sie alle anwendbaren Einschränkungen oder Nutzungsbedingungen einhalten können.

Quellenangaben

Quellenangaben:

Die Earth Engine nutzen

Code-Editor (JavaScript)

// PARDIG-NRT 15-minute global precipitation rate for a single timestamp.
var dataset =
    ee.ImageCollection(
          'projects/gcp-public-data-weathernext/assets/PARDIG_1_NRT')
        .filterDate('2021-05-17T12:15:00Z');

// Convert m/hr to mm/hr and mask low precipitation.
var precipitation = dataset.first()
    .select('precipitation')
    .multiply(1000);
precipitation = precipitation.updateMask(precipitation.gt(0.5));

var palette = [
  '000096', '0064ff', '00b4ff', '33db80', '9beb4a',
  'ffeb00', 'ffb300', 'ff6400', 'eb1e00', 'af0000'
];
var precipitationVis = {min: 1, max: 15, palette: palette};

Map.setCenter(78, 20, 4);
Map.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation (mm/hr)');
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