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

UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
توفُّر مجموعة البيانات
1981-01-01T00:00:00Z–2025-11-30T00:00:00Z
مزوّد مجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
وتيرة تحديث البيانات
يوم واحد
العلامات
chg climate geophysical precipitation ucsb weather

الوصف

‫CHIRPS (هطول الأمطار بالأشعة تحت الحمراء من مركز مخاطر المناخ مع بيانات المحطات) هي مجموعة بيانات شبه عالمية لهطول الأمطار على مدار أكثر من 30 عامًا. تتضمّن بيانات CHIRPS صورًا من الأقمار الصناعية بدقة 0.05 درجة مع بيانات من محطات ميدانية لإنشاء سلاسل زمنية للأمطار مقسّمة إلى شبكات من أجل تحليل المؤشرات ومراقبة الجفاف الموسمي.

النطاقات

حجم البكسل
‫5566 مترًا

النطاقات

الاسم الوحدات الحد الأدنى الحد الأقصى حجم البكسل الوصف
precipitation mm/d 0* 1444.34* متر

الأمطار
* الحدّ الأدنى أو الأقصى المقدَّر للقيمة

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

تندرج مجموعات البيانات هذه ضمن النطاق العام. إلى الحدّ الذي يسمح به القانون، تخلى "بيت بيترسون" عن جميع حقوق الطبع والنشر والحقوق ذات الصلة أو الحقوق المجاورة في "بيانات هطول الأمطار بالأشعة تحت الحمراء من مركز مخاطر المناخ مع المحطات" (CHIRPS).

الاقتباسات

الاقتباسات:

  • Funk, Chris, Pete Peterson, Martin Landsfeld, Diego Pedreros, James Verdin, Shraddhanand Shukla, Gregory Husak, James Rowland, Laura Harrison, Andrew Hoell & Joel Michaelsen. "مخاطر المناخ: هطول الأمطار بالأشعة تحت الحمراء مع المحطات - سجل بيئي جديد لرصد الظواهر الجوية المتطرفة". Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66 2015.

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY')
                  .filter(ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-03'));
var precipitation = dataset.select('precipitation');
var precipitationVis = {
  min: 1,
  max: 17,
  palette: ['001137', '0aab1e', 'e7eb05', 'ff4a2d', 'e90000'],
};
Map.setCenter(17.93, 7.71, 2);
Map.addLayer(precipitation, precipitationVis, 'Precipitation');

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY').filter(
    ee.Filter.date('2018-05-01', '2018-05-03')
)
precipitation = dataset.select('precipitation')
precipitation_vis = {
    'min': 1,
    'max': 17,
    '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
فتح في أداة تعديل الرموز"
‫CHIRPS هي مجموعة بيانات شبه عالمية لهطول الأمطار على مدار أكثر من 30 عامًا. تتضمّن بيانات CHIRPS صورًا من الأقمار الصناعية بدقة 0.05 درجة مع بيانات من محطات ميدانية لإنشاء سلاسل زمنية للأمطار مقسّمة إلى شبكات من أجل تحليل المؤشرات ومراقبة الجفاف الموسمي.
UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY, chg,climate,geophysical,precipitation,ucsb,weather
1981-01-01T00:00:00Z/2025-11-30T00:00:00Z
‎-50 -180 50 180
Google Earth Engine