气候灾害组织：全球红外降水站数据

本文主要是介绍气候灾害组织：全球红外降水站数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

气候灾害组织红外降水站数据-Prelim (CHIRPS-Prelim)¶

气候灾害中心红外降水站数据 Prelim (CHIRPS-Prelim) 融合了 CHIRPS 数据与原位降水数据，以消除数据偏差并提高其准确性。生成 CHIRPS-Prelim 的过程与 CHIRPS 过程类似，主要区别在于它仅依赖于近实时可用的全球电信系统 (GTS) 站。CHIRP 与仅 GTS 站的混合使得 CHIRPS-Prelim 的延迟小于 5 天。请注意，一般来说，CHIRPS-Prelim 和 CHIRPS 的差异在可接受的范围内，因为两个数据集具有相同的气候平均值。您可以在此处和气候组织数据集页面上找到更多信息。

描述： 前言 – 人工智能教程

CHIRPS Pentad/Daily： 气候灾害组织红外降水站数据 (CHIRPS) 是一个 35 年以上的准全球降雨数据集。CHIRPS 跨越 50°S-50°N（以及所有经度），范围从 1981 年至今，融合了内部气候学、CHPclim、0.05° 分辨率卫星图像和现场站数据，创建网格降雨时间序列用于趋势分析和季节性干旱监测。CHIRPS 由加州大学圣塔芭芭拉分校气候灾害中心制作。
CHIRPS Prelim Pentad： 气候灾害中心红外降水站数据-Prelim (CHIRPS-Prelim) 是 CHIRPS 数据与原位降水数据的混合体，旨在消除数据偏差并提高其准确性。生成 CHIRPS-Prelim 的过程与 CHIRPS 过程类似，主要区别在于它仅依赖于近实时可用的全球电信系统 (GTS) 站。CHIRP 与仅 GTS 站的混合使得 CHIRPS-Prelim 的延迟小于 5 天。请注意，一般来说，CHIRPS-Prelim 和 CHIRPS 的差异在可接受的范围内，因为两个数据集具有相同的气候平均值。

机构： 加州大学圣塔芭芭拉分校 (UCSB)

该数据集将与 CHIRPS Pentad/Daily 集合结合使用，这些集合是 Earth Engine 资产，位于： - UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD

UCSB-CHG/CHIRPS/每日

数据集描述¶

空间信息

范围	价值
空间范围	全球的
空间分辨率	4.8公里网格（1/20度）
时间分辨率	5天（五天）
时间跨度	2015年至今
更新频率	每周更新

变量

多变的	细节
降水（“降水”）	- 单位：毫米
	- 比例因子：1.0

引文¶

Funk, C.C., Peterson, P.J., Landsfeld, M.F., Pedreros, D.H., Verdin, J.P., Rowland, J.D., Romero, B.E., Husak, G.J., Michaelsen, J.C., and Verdin, A.
P., 2014, A quasi-global precipitation time series for drought monitoring: U.S. Geological Survey Data Series 832, 4 p.,
http://dx.doi.org/10.3133/ds832

地球引擎片段¶

// Read in Image Collections and get single image
var chirps_ic = ee.ImageCollection('projects/climate-engine-pro/assets/ce-chirps-prelim-pentad')
var chirps_i = chirps_ic.first()// Print single image to see bands
print(chirps_i)// Visualize precipitation for single image
var prec_palette = ["#ffffcc", "#c7e9b4", "#7fcdbb", "#41b6c4", "#1d91c0", "#225ea8", "#0c2c84"]
Map.addLayer(chirps_i.select('precipitation'), {min: 0, max: 200, palette: prec_palette}, 'precipitation')