- Propriétaire du catalogue
- WeatherNext
- Disponibilité de l'ensemble de données
- 2016-01-01T07:45:00Z–2026-10-22T12:30:00Z
- Producteur d'ensemble de données
- Cadence
- 15 minutes
- Tags
Description
PARDIG (Precipitation AI Reanalysis - Densely Inferred GPM) est un ensemble de données expérimental d'estimations des précipitations mondiales basées sur l'IA par Google DeepMind et Google Research, produit par le modèle décrit dans Global Precipitation Estimates Learned from Sparse Satellite Observations.
PARDIG est produit par un modèle d'IA entraîné à prédire les estimations de précipitations à partir de l'algorithme CORRA (Combined Radar-Radiometer Algorithm), qui fait partie de l'observatoire principal GPM (Global Precipitation Measurement) de la NASA/JAXA. PARDIG-NRT s'appuie sur le modèle HRES de l'ECMWF et sur SatWeave, une mosaïque mondiale d'observations par satellite géostationnaire, comme entrées. Les estimations de précipitations PARDIG sont fournies à une cadence de 15 minutes et à une résolution spatiale de 0,1°.
Cette collection d'images fournit une archive historique de PARDIG-NRT (en temps quasi réel). Les mises à jour opérationnelles en temps quasi réel et l'historique complet des ensembles de données Zarr sont disponibles dans notre bucket Google Cloud Storage (gs://pardig_1/NRT/). L'ensemble de données associé, PARDIG-LR (Long-Record), est également disponible sur Earth Engine et sur Google Cloud (gs://pardig_1/LR/).
Les deux ensembles de données sont accessibles au public dans le catalogue de données Earth Engine et sur Google Cloud Storage. Les utilisateurs peuvent y accéder immédiatement via leur compte Google Cloud, sans avoir à demander explicitement l'accès.
Pour en savoir plus sur PARDIG et les produits associés, consultez le guide du développeur.
Remerciements
Cet ensemble de données expérimental a été généré par un modèle utilisant des données et des produits du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT), ainsi que d'autres fournisseurs tiers. Pour obtenir la liste complète des attributions et des remerciements, consultez notre page de remerciements.
Bandes
Bandes de fréquences
Taille des pixels : 11 132 mètres (toutes les bandes)
| Nom | Unités | Taille des pixels | Description |
|---|---|---|---|
precipitation |
m/h | 11 132 mètres | Taux de précipitations instantané au code temporel valide (start_time). |
Propriétés des images
Propriétés des images
| Nom | Type | Description |
|---|---|---|
| start_time | STRING | Période de validité de l'estimation des précipitations. |
| end_time | STRING | Période de validité de l'estimation des précipitations. |
| ingestion_time_utc | DOUBLE | Heure à laquelle ces données ont été ingérées dans Earth Engine. |
| B0 | STRING | Le nom de la bande : precipitation. |
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
PARDIG est concédé sous licence Creative Commons Attribution International, version 4.0 (CC BY 4.0).
Éléments tiers
L'utilisation des éléments tiers mentionnés dans la section "Remerciements" peut être régie par des conditions d'utilisation ou des dispositions de licence distinctes. Votre utilisation des éléments tiers est soumise à ces conditions. Vous devez vérifier que vous pouvez respecter les restrictions ou conditions d'utilisation applicables avant de les utiliser.
Citations
Si vous divulguez des résultats issus de PARDIG, vous devez citer "© 2026 Google LLC's machine learning models used to create the experimental data made available at https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_gcp-public-data-weathernext_assets_PARDIG_1_NRT under CC BY 4.0 licence terms. Ces données sont destinées à la modélisation expérimentale uniquement et ne sont pas prévues, validées, ni approuvées pour une utilisation dans le monde réel."
Explorer avec Earth Engine
Éditeur de code (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)');