使用Google Earth Engine计算和展示某区域的年降水量直方图

使用GEE计算与展示区域年降水量直方图

最新推荐文章于 2025-11-25 10:08:06 发布

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本文介绍了如何利用Google Earth Engine进行年降水量计算和直方图展示。首先选择研究区域，然后加载降水数据集，接着计算年降水量，最后生成并展示直方图。GEE简化了这一过程。

Google Earth Engine（GEE）是一种强大的云端平台，可用于分析和可视化地球观测数据。在本文中，我们将使用GEE来计算某个区域的年降水量，并展示其直方图。下面是详细的步骤和相应的源代码。

首先，我们需要选择一个特定的区域来进行分析。在此示例中，我们将选择一个研究站点，然后计算该站点附近的年降水量。假设我们选择的区域是位于某个城市的附近。

步骤1：选择区域
首先，我们需要在GEE中指定我们感兴趣的区域。这可以通过指定区域的几何边界来实现。以下是一个示例代码，以选择一个矩形区域：

var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]

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Google Earth Engine（GEE）——随时间推移的降雨趋势案例分析（大规模气候监测）

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Google Earth Engine(GEE)——巴西的降水分布 2021年应用程序

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因为巴西使用的葡萄牙语言，所以这个程序要大家有一点基础即可，是在不行可以翻译即可。这个APP是十分简单的，只有降水量和降水天数，至于代码的构成没有看到，但是整体上不会复杂，这里主要用到的就是我在昨天提到的 ui.panel和相应的一些数据引用以及添加涂层的一些基本函数。巴西的降水分布 2021年这个应用程序，即PreciBR，根据国家自然灾害监测和预警中心（CEMADEN）的数据，介绍了2021年巴西的降雨分布概况。 PreciBR是由帕拉伊巴联邦大学土木和环境工程研究生课程的教师和学生开发的。选择

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GEE实战2：利用GEE获取流域内的年总降水量【降水量分析】

GEE水生态空间

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利用GEE，获取流域内的年降水量

Google Earth Engine 年度全球降水数据的年均降水量直方图

LrlDebug的博客

09-23

305

在本文中，我们将使用GEE来计算并可视化全球年均降水量的直方图。总结起来，Google Earth Engine提供了强大的工具和数据集，可用于计算和可视化全球年均降水量的直方图。通过这些工具，我们可以更好地理解全球降水模式，并为环境和地球科学研究提供有价值的信息。通过运行上述代码，我们可以获得全球年均降水量的直方图，并通过Google Earth Engine平台进行可视化。在这里，我们选择了UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY数据集，该数据集提供了全球每日降水量数据。方法仅选择了降水通道。

第五篇GEE中使用降水数据集求年平均降水（3）

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01-19

934

使用此数据集计算一个区域（roi）的年平均降水（注意：1、这里需要自己定义一个感兴趣区域roi。2、使用此数据集不可超出它的可用时间范围。鼠标左键点击折线图图右上角的箭头图标，可以保存为三种格式，分别是csv表格格式、svg和png图片格式，如图3所示。这里roi以湖南省（如图1）为例，运行结果如图2所示。将鼠标移到折点上就可以显示年平均降水量。在卫星观测重叠的情况下，两个或多个观察时间是等权重平均的。合并的微波/红外降水估计。预测距调整的微波降水估计。预测距调整的红外降水估计。

Google Earth Engine（GEE）——某区域年降水量计算和直方图展示

此星光明博客

02-04

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本篇文章需要以下几个环节和步骤：第一步：导入chirps数据第 2 步：设置日期变量第三步：设置地理位置第 4 步：计算月降水量 第 5 步：创建并绘制图表代码： var chirps = ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY"); // 设置开始和结束的年份 var startyear = 2000; var endyear = 2020; // 时间格式 var startdate = ee.Date.fromYMD(start

Google Earth Engine（GEE）——1981-2020年全球降水数据年均降水量直方图表示（北京市为例）

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先对本次的数据做一个简单的介绍 CHIRPS Daily: Climate Hazards Group InfraRed Precipitation With Station Data (Version 2.0 Final) Dataset Availability 1981-01-01T00:00:00 - Dataset Provider UCSB/CHG Collection Snippet ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY") 分

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此星光明博客

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Vue开发工具使用技巧

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Vue3生命周期详解：从创建到卸载的全过程 Vue3的生命周期分为四个主要阶段：创建、更新、卸载和错误处理。创建阶段包含setup()、onBeforeMount()和onMounted()；更新阶段有onBeforeUpdate()和onUpdated()；卸载阶段包括onBeforeUnmount()和onUnmounted()。setup()替代了Vue2的初始化阶段，是组合式API的入口。子组件的生命周期会先于父组件执行。错误处理可使用onErrorCaptured()捕获和阻止错误传播。这些钩子函

Spring Boot 实战篇（四）：实现用户登录与注册功能

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在构建 Web 应用程序时，用户登录与注册功能是常见且重要的部分。以下将详细介绍在 Spring Boot 项目中实现用户登录与注册功能的步骤，并附上相应的代码示例。

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本文介绍了使用CSS Grid布局实现瀑布流效果的方法。普通版通过设置grid-auto-rows:10px和动态计算gridRowEnd实现基础瀑布流布局。进阶版则通过随机生成颜色和高度数据，并实现无限滚动加载功能，模拟异步请求场景。核心思路是利用Grid布局的特性，动态计算每个项目在网格中的跨度，从而实现参差不齐的瀑布流排列效果。文中提供了完整的代码示例和实现原理说明。

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当访问响应式对象的某个属性时，get拦截器会被触发，此时会执行track函数来收集当前的依赖（也就是正在运行的副作用函数）。当effect执行时，Vue3会将其设置为当前活跃的副作用函数，这样在访问响应式数据时，get拦截器就能准确知道是哪个effect依赖了这个数据。值得一提的是，Vue3的响应式系统是完全独立的模块，这意味着它可以在任何JavaScript环境中使用，不仅限于Vue框架。另外，Proxy的拦截是浅层的，对于嵌套对象需要递归代理，Vue3通过在get拦截器中自动解包来实现这一功能。

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本文记录了使用Apache Axis 1.4整合第三方短信服务的过程。首先搭建环境，下载Axis 1.4并配置环境变量，添加必要的jar包。获取短信服务的WSDL文件（本地或在线），示例使用了http://ip:port/WSSMSIF/services/SmsService?wsdl。文中详细描述了WSDL文件结构，包含SmsMessage、SmsMessages等复杂类型定义，为后续接口调用提供基础。整个流程涵盖了从环境配置到接口文档解析的关键步骤，适用于对接老旧WebService系统。

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前端SEO技术通过优化HTML结构（语义化标签、标题层级、图片alt属性）、提升页面加载速度（资源压缩、懒加载、缓存策略）、适配移动端（响应式设计）及优化JavaScript兼容性（SSR/SPA处理）提升网站在搜索引擎中的排名。同时规范元标签、URL结构和内部链接，结合工具监测数据并持续迭代。2025年趋势聚焦核心网页指标、AI分析及边缘计算，需平衡技术优化与用户体验，实现流量与转化双提升。

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2509_93941399的博客

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[如何使用Google Earth Engine获取区域降水数据？]

07-23

### 获取特定区域降水数据的方法在Google Earth Engine（GEE）中，可以通过加载降水数据集、定义研究区域、筛选时间范围以及导出结果等步骤来获取特定区域的降水数据。GEE提供了多种全球降水数据集，如GPM（Global Precipitation Measurement）和TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）等。以下是一个完整的流程示例，展示如何获取和处理特定区域的逐日降水数据。 #### 定义研究区域并加载降水数据在GEE中，首先需要定义感兴趣区域（AOI），可以使用内置的地理边界（如国家边界）或自定义的几何形状。例如，使用`FAO/GAUL/2015/level0`数据集来获取国家边界，并将其限制在特定区域内。 ```javascript // 定义区域范围 var geometry = ee.Geometry.Point([116.4074, 39.9042]).buffer(100000); // 北京为中心的缓冲区 var country = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL/2015/level0").filterBounds(geometry); // 加载GPM IMERG降水数据 var dataset = ee.ImageCollection('NASA/GPM_L3/IMERG_V06') .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31') .select('precipitation'); // 裁剪数据到目标区域 var clipped = dataset.map(function(image) { return image.clip(country); }); // 在地图上显示区域边界 Map.addLayer(country, {}, 'Country Boundary'); Map.centerObject(country, 5); ``` #### 计算区域平均降水使用`reduceRegion`函数可以计算区域内每个时间点的平均降水量，并将其与时间戳一起存储在结果中。该方法适用于导出时间序列数据[^4]。 ```javascript // 获取时间序列数据 var timeSeries = clipped.map(function(image) { var mean = image.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.mean(), geometry: country, scale: 10000, maxPixels: 1e10 }); return image.set(mean).set('date', image.date().format()); }); // 将结果导出为CSV文件 Export.table.toDrive({ collection: timeSeries.select(['precipitation']).toList(365), description: 'Beijing_Precipitation_TimeSeries', folder: 'GEE_Export', fileNamePrefix: 'precipitation_timeseries', fileFormat: 'CSV' }); ``` #### 可视化降水数据可以通过`Map.addLayer`函数将降水数据叠加在地图上，并设置合适的可视化参数来展示不同降水量等级。 ```javascript // 可视化参数设置 var visParams = { min: 0, max: 50, palette: ['0000cc', 'cc0000', 'ffcc00'] }; // 添加第一张图像到地图 Map.addLayer(clipped.first(), visParams, 'Precipitation'); ``` #### 导出降水数据为GeoTIFF格式如果需要将图像数据导出为GeoTIFF格式，可以使用`Export.image.toDrive`函数进行操作。该方法适用于后续GIS分析或可视化。 ```javascript // 导出图像为GeoTIFF Export.image.toDrive({ image: clipped.first(), description: 'Beijing_Precipitation', folder: 'GEE_Export', fileNamePrefix: 'precipitation', fileFormat: 'GeoTIFF' }); ``` ###