此数据集属于发布商目录，并非由 Google Earth Engine 管理。 如需报告 bug 或查看 WeatherNext Catalog 中的更多数据集，请发送电子邮件至 weathernext@google.com。详细了解发布方数据集。
- 目录所有者
- WeatherNext
- 数据集可用时间
- 2016-01-01T07:45:00Z–2026-10-22T12:30:00Z
- 数据集生成器
- 频率
- 15 分钟
- 标记
说明
PARDIG（Precipitation AI Reanalysis - Densely Inferred GPM，降水 AI 再分析 - 密集推断 GPM）是由 Google DeepMind 和 Google 研究提供的全球 AI 驱动降水估算实验性数据集，由以下模型生成：Global Precipitation Estimates Learned from Sparse Satellite Observations（从稀疏卫星观测中学习的全球降水估算）。
PARDIG 由 AI 模型生成，该模型经过训练，可根据 NASA/JAXA 全球降水测量 (GPM) 核心观测站的组合雷达辐射计算法 (CORRA) 预测降水量估算值。PARDIG-NRT 依赖于 ECMWF 的 HRES 和 SatWeave（地球静止卫星观测数据的全球拼接图）作为输入。PARDIG 降水估算值以 15 分钟的频率和 0.1° 的空间分辨率提供。
此图片集提供了 PARDIG-NRT（近乎实时）的历史归档。我们的 Google Cloud Storage 存储桶 (gs://pardig_1/NRT/) 中提供了近乎实时的实时运行更新和完整的历史 Zarr 数据集。配套数据集 PARDIG-LR（长记录）也可在 Earth Engine 和 Google Cloud (gs://pardig_1/LR/) 上获取。
这两个数据集均可在 Earth Engine Data Catalog 和 Google Cloud Storage 中公开获取。用户可以立即通过其 Google Cloud 账号访问这些模型，而无需明确申请访问权限。
如需详细了解 PARDIG 及相关产品，请参阅开发者指南。
致谢
此实验性数据集由模型使用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 以及其他第三方提供商的数据和产品生成。如需查看归属和致谢的完整列表，请参阅我们的致谢页面。
频段
波段
像素大小：11132 米（所有波段）
| 名称 | 单位 | 像素尺寸 | 说明 |
|---|---|---|---|
precipitation |
米/小时 | 11132 米 | 有效时间戳 (start_time) 的瞬时降水率。 |
图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| start_time | STRING | 降水量估测的有效时间。 |
| end_time | STRING | 降水量估测的有效时间。 |
| ingestion_time_utc | 双精度 | 相应数据注入到 Earth Engine 的时间。 |
| B0 | STRING | 波段名称：precipitation。 |
使用条款
使用条款
PARDIG 已获得知识共享署名国际版许可 4.0 版 (CC BY 4.0) 许可。
第三方资料
使用“致谢”部分中提及的第三方资料可能需要遵守单独的条款及条件或许可规定。您对第三方资料的使用受任何此类条款的约束，您应在使用前检查，确认自己能够遵守任何适用的限制或条款及条件。
引用
如果您披露 PARDIG 产生的研究结果，则必须引用“© 2026 Google LLC 的机器学习模型，用于根据 CC BY 4.0 许可条款创建 https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/projects_gcp-public-data-weathernext_assets_PARDIG_1_NRT 上提供的实验数据。此数据仅用于实验性建模，不适用于实际应用，也未经过相关验证或批准。”
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (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)');