1980 年至今全球高分辨率降水分析(0.5度) 空间分辨率

简介: 1980 年至今全球高分辨率降水分析(0.5度) 空间分辨率

气候预测中心 (CPC) 变形技术 (MORPH)

卫星降水 - CMORPH 气候数据记录 (CDR) 由卫星降水估计组成,这些估计已使用气候预测中心 (CPC) 变形技术 (MORPH) 进行偏差校正和重新处理,以形成 25 公里范围内的全球高分辨率降水分析(1/2 度 x 1/2 度) 空间分辨率从 1980 年至今每天更新。数据在全球网格上以每日时间分辨率进行重新处理。前言 – 人工智能教程您可以在此处或在气候引擎组织页面上获取更多信息

卫星降水--CMORPH 气候数据记录(CDR)由卫星降水估算值组成,这些估算值已经过偏差校正,并利用气候预测中心(CPC)的变形技术(MORPH)进行了再处理,以形成全球高分辨率降水分析。数据在空间分辨率为 8 千米乘 8 千米的全球网格上进行再处理。在 20 年的记录期间(1998 年 1 月至今),时间分辨率为 30 分钟。输出的降水量场按三种不同的时空分辨率生成,以满足用户的各种要求。

CMORPH(Climate Prediction Center MORPHing technique)是一种基于多种观测数据源(如卫星、雷达、地面观测等)整合生成的高分辨率降水数据产品。CMORPH气候数据可以提供全球范围内的高时空分辨率的降水数据,其时间分辨率为每小时,空间分辨率为0.25度(约28公里)。CMORPH气候数据主要用于气候监测、水文预报、极端天气事件预警等领域。该数据可通过国家气象信息中心等渠道获取。

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 25 公里(1/2 度 x 1/2 度)
时间分辨率 日常的
时间跨度 1998年1月1日至今
更新频率 每日更新,滞后 2 天

变量

多变的 细节
降水(“降水”) - 单位:毫米
- 比例因子:1.0
引文

Xie, Pingping; Joyce, Robert; Wu, Shaorong; Yoo, S.-H.; Yarosh, Yelena; Sun, Fengying; Lin, Roger, NOAA CDR Program (2019): NOAA Climate Data Record

(CDR) of CPC Morphing Technique (CMORPH) High Resolution Global Precipitation Estimates, Version 1 [indicate subset].

NOAA National Centers for Environmental Information.

地球引擎片段
// Read in Image Collections and get single image
var cmorph_ic = ee.ImageCollection('projects/climate-engine-pro/assets/noaa-cpc-cmorph/daily')
var cmorph_i = cmorph_ic.first()
// Print single image to see bands
print(cmorph_i)
// Visualize precipitation for single image
var prec_palette = ["#ffffcc", "#c7e9b4", "#7fcdbb", "#41b6c4", "#1d91c0", "#225ea8", "#0c2c84"]
Map.addLayer(cmorph_i.select('precip'), {min: 0, max: 200, palette: prec_palette}, 'precip')

结果:

Image projects/climate-engine-pro/assets/noaa-cpc-cmorph/daily/19980101 (1 band)

type:

Image

id:

projects/climate-engine-pro/assets/noaa-cpc-cmorph/daily/19980101

version:

1680034865066718

bands:

List (1 element)

0:

"precip", float, EPSG:4326, 1440x480 px

properties:

Object (8 properties)

google_bucket_url:

https://console.cloud.google.com/storage/browser/noaa-cpc-cmorph

system:asset_size:

545611

system:footprint:

LinearRing, 5 vertices

system:index:

19980101

system:time_end:

883612800000

system:time_start:

883612800000

upload_date:

2023-03-28

uri:

gs://noaa-cpc-cmorph/cog/1998/CMORPH_V1.0_ADJ_0.25deg-DLY_00Z_19980101.tif

 

示例代码:https://code.earthengine.google.com/? scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:/weather-climate/CPC-MORPH

执照

NOAA 数据、信息和产品,无论采用何种交付方式,均不受版权保护,并且公众后续使用不受限制。一旦获得,它们就可以用于任何合法用途。上述数据属于公共领域,提供时不受使用和分发限制。欲了解更多信息,请访问 NWS 免责声明网站。

关键词:NOAA、全球、降水、气候、近实时、NWS、CPC、MORPH、CMORPH

数据集提供:NOAA

GEE 中的数据集 curatd,作者:Climate Engine Org

相关文章
|
3月前
|
数据安全/隐私保护 Perl
批量计算地震波PGA/PGV/PGD、PSA/PSV/PSD、特征周期、卓越频率、Arias强度、特征强度、能量密度、Housner强度等30+参数
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
3月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
1951 年以来的美国ACIS 气候地图数据集(5 公里空间分辨率)
1951 年以来的美国ACIS 气候地图数据集(5 公里空间分辨率)
56 2
|
3月前
|
编解码 人工智能 数据中心
1951-2011年长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集
1951-2011年长序列高时空分辨率月尺度温度和降水数据集
49 1
|
编解码 定位技术
Google Earth Engine——全球土壤含数量数据:6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)以250米的分辨率预测的33kPa和1500kPa吸力的土壤含水量(体积百分比)。
Google Earth Engine——全球土壤含数量数据:6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)以250米的分辨率预测的33kPa和1500kPa吸力的土壤含水量(体积百分比)。
905 0
Google Earth Engine——全球土壤含数量数据:6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)以250米的分辨率预测的33kPa和1500kPa吸力的土壤含水量(体积百分比)。
|
机器学习/深度学习
神经辐射场基于点,训练速度提升30倍,渲染质量超过NeRF
神经辐射场基于点,训练速度提升30倍,渲染质量超过NeRF
228 0
|
编解码 人工智能 算法
最新代码开源!TartanCalib:自适应亚像素细化的广角镜头标定
作者测试了三种利用中间相机模型的关键方法:(1)将图像分解为虚拟针孔相机,(2)将目标重新投影到图像帧中,以及(3)自适应亚像素细化。将自适应子像素细化和特征重投影相结合,可将重投影误差显著提高26.59%,帮助检测到最多42.01%的特征,并提高密集深度映射下游任务的性能。最后,TartanCalib是开源的,并在一个易于使用的标定工具箱中实现。作者还提供了一个translation 层和其它最先进的工作,允许使用数千个参数回归通用模型或使用更稳健的求解器。为此,TartanCalib是广角标定的首选工具!
最新代码开源!TartanCalib:自适应亚像素细化的广角镜头标定
|
编解码 算法
Google Earth Engine——TRMM/34B2产品包含一个网格化的、经TRMM调整的、合并的红外降水(毫米/小时)和降水误差的有效值估计,时间分辨率为3小时,空间分辨率为0.25度。
Google Earth Engine——TRMM/34B2产品包含一个网格化的、经TRMM调整的、合并的红外降水(毫米/小时)和降水误差的有效值估计,时间分辨率为3小时,空间分辨率为0.25度。
269 0
Google Earth Engine——TRMM/34B2产品包含一个网格化的、经TRMM调整的、合并的红外降水(毫米/小时)和降水误差的有效值估计,时间分辨率为3小时,空间分辨率为0.25度。
|
编解码 算法 数据挖掘
Google Earth Engine——Landsat植被连续场(VCF)树木覆盖层包含了每个30米像素中被高度大于5米的木质植被覆盖的水平地面的百分比估计,数据集来自GFCC表面反射率产品
Google Earth Engine——Landsat植被连续场(VCF)树木覆盖层包含了每个30米像素中被高度大于5米的木质植被覆盖的水平地面的百分比估计,数据集来自GFCC表面反射率产品
359 0
Google Earth Engine——Landsat植被连续场(VCF)树木覆盖层包含了每个30米像素中被高度大于5米的木质植被覆盖的水平地面的百分比估计,数据集来自GFCC表面反射率产品
|
编解码 定位技术
Google Earth Engine——300米的空间分辨率提供了2010年地面和地下生物质碳密度的时间一致性和统一的全球地图,地面生物量地图整合了针对土地覆盖的木质、草原、耕地和苔原生物量的遥感
Google Earth Engine——300米的空间分辨率提供了2010年地面和地下生物质碳密度的时间一致性和统一的全球地图,地面生物量地图整合了针对土地覆盖的木质、草原、耕地和苔原生物量的遥感
211 0
Google Earth Engine——300米的空间分辨率提供了2010年地面和地下生物质碳密度的时间一致性和统一的全球地图,地面生物量地图整合了针对土地覆盖的木质、草原、耕地和苔原生物量的遥感