Oya: 5km Quasi-Global Precipitation Estimates

projects/global-precipitation-nowcast/assets/global_estimation
情報

このデータセットはパブリッシャー カタログの一部であり、Google Earth Engine によって管理されていません。バグについては oya-team@google.com にお問い合わせください。また、Oya カタログからその他のデータセットを表示することもできます。詳しくは、パブリッシャー データセットについての説明をご覧ください。

カタログ オーナー
Oya
データセットの可用性
2004-01-01T00:00:00Z–2025-04-30T23:30:00Z
データセット プロバイダ
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("projects/global-precipitation-nowcast/assets/global_estimation")
ケイデンス
30 分
タグ
climate geophysical gpm pre-review precipitation publisher-dataset weather
global-precipitation-nowcast

説明

降水量の推定は、まだ正式なピアレビューを受けていません。まもなく arxiv で公開されます。**

Oya は、静止気象衛星(GEO)の観測から得られた、準グローバルな高解像度の降水量推定データセットです。

Oya モデルは、GOES-16/18、Meteosat-9/10、Himawari-8/9 などの GEO 衛星群の可視光と赤外線(VIS-IR)の全チャネルを利用して、北緯 60 度から南緯 60 度までの降水量を推定します。

Oya は、雨と雨なしのイベント間のデータ不均衡に対処するために、2 段階のディープ ラーニング アプローチを採用しています。このモデルは、降水量の検出に特化した U-Net モデルと、定量的な降水量の推定(QPE)に特化した U-Net モデルの 2 つを組み合わせたものです。モデルは、高解像度の GPM Combined Radar-Radiometer Algorithm(CORRA)v07 データをグラウンド トゥルースとして使用してトレーニングされ、IMERG-Final 検索で事前トレーニングされて堅牢性が強化されています。

Oya は、すべての降水強度において、既存の運用ベースライン(PERSIANN DynamicInfrared Rain Rate(PDIR-Now)や Convective Rainfall Rate(CRR)など)よりも優れたパフォーマンスを発揮します。また、Integrated Multisatellite Retrievals for GPM(IMERG)Early などのパッシブ マイクロ波(PMW)ベースのプロダクトよりも優れており、IMERG Final などの研究グレードのプロダクト(遅延は 3.5 か月)と同等の性能です。このデータセットには、2004 年から生成された 30 分ごとの過去の記録が含まれており、空間解像度は 5 km です。

制限事項:

  • 地理的な低下: 検索精度は熱帯地域で最も高く、緯度が高くなるほど低下します。これは、静止衛星の視角効果(特にリム ダークニングと視差シフト)によるものです。
  • 地形に関する課題: モデルは、乾燥地帯や高地(特にチベット高原)でパフォーマンスが低下しています。
  • 間接観測: IR/VIS ベースのプロダクトとして、Oya は雨滴を直接検知するのではなく(レーダーやパッシブ マイクロ波機器のように)、雲頂の特性から降水量を推定します。

Google は、このデータセットの将来の更新について一切保証しません。

バンド

Pixel Size
5000 メートル

バンド

名前 単位 ピクセルサイズ 説明
precipitation mm/hr メートル

降水量の推定

画像プロパティ検出

画像プロパティ

名前 説明
ingestion_time_utc STRING

取り込み時間。

利用規約

利用規約

CC-BY-4.0

Earth Engine で探索する

コードエディタ(JavaScript)

var imageCollection = ee.ImageCollection(
  "projects/global-precipitation-nowcast/assets/global_estimation"
);

// Select a single estimate.
var singleEstimate = imageCollection.filterDate('2022-12-30T12-00').first(); 
// mask to remove 0 values
var masked = singleEstimate.selfMask();


// Display on map.
var visParams = {
  min: 0,
  max: 15,
  palette: [
    '000096','0064ff', '00b4ff', '33db80', '9beb4a',
    'ffeb00', 'ffb300', 'ff6400', 'eb1e00', 'af0000'
  ]
};

Map.addLayer(
  masked,
  visParams,
  "Preciptation retrieval for 2022-12-30T12-00 in mm/hr"
);
コードエディタで開く