佳节
中国逐月降水量数据集（1901-2021）是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。使用了496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。数据集的空间分辨率为0.0083333°（约1km），降水单位为0.1mm，包含全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。
逐月降水数据观测有以下几个重要意义：
1. 研究气候变化：逐月降水数据观测可以帮助我们了解气候的长期趋势和变化，从而预测未来气候的趋势和变化。
2. 水资源管理：逐月降水数据观测可以提供有关水资源的信息，例如水文循环、水库储备和水灾预警。
3. 农业生产：逐月降水数据观测可以帮助农民预测降雨量和灌溉需求，从而指导农业生产活动。
4. 生态环境保护：逐月降水数据观测可以帮助我们了解不同地区的降水量和降水季节，从而指导生态环境保护工作。
5. 交通运输：逐月降水数据观测可以帮助交通部门预测天气状况，从而指导路面养护和交通管理。
数据集ID:
TPDC/CHINA_1KM_PRE_MONTH
时间范围: 1901年-2021年
范围: 全国
来源: 国家青藏高原科学数据中心
复制代码段:
var images = pie.ImageCollection("TPDC/CHINA_1KM_PRE_MONTH")
| 名称 | 单位(mm) | 类型 | 分辨率(km) | 无效值 | 描述信息 |
| B1 | 0.1 | int16 | 1 | -32768 | 月降水量 |
| 名称 | 单位(mm) | 类型 | 分辨率(km) | 无效值 | 描述信息 |
| B1 | 0.1 | int16 | 1 | -32768 | 月降水量 |
代码：
var img = pie.ImageCollection("TPDC/CHINA_1KM_PRE_MONTH") .filterDate("2000-01-01", "2006-01-01") .select("B1").first() //.mean(); print(img); //设定颜色预览组合 visParams = { palette: ['#0D0887','#5B02A3','#9A179B','#CB4678','#EB7852','#FBB32F','#F0F921']}; //定位地图中心 Map.centerObject(img, 3); //加载影像 Map.addLayer(img, visParams, "img");
数据引用：
彭守璋. 中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2017）. 国家青藏高原科学数据中心, 2020. DOI: 10.5281/zenodo.3185722.
文章引用：
1. Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477.
2. Peng, S.Z., Ding, Y.X., Wen, Z.M., Chen, Y.M., Cao, Y., & Ren, J.Y. (2017). Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011–2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183–194.
3. Peng, S.Z., Ding, Y.X., Liu, W.Z., & Li, Z. (2019). 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019.
4. Peng, S. , Gang, C. , Cao, Y. , & Chen, Y. . (2017). Assessment of climate change trends over the loess plateau in china from 1901 to 2100. International Journal of Climatology.
