使用Google Earth Engine将每小时的降水量转换为逐日的降水量

最新推荐文章于 2025-01-30 18:09:34 发布
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本文展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）的JavaScript API，将全球的每小时降水量数据（如TRMM）转换成逐日降水量数据。通过设置分析区域和时间范围，筛选数据，定义转换函数并应用到每小时图像上，最终获得每日降水量的综合图像，便于进一步的地理空间数据分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，用于分析和可视化地理空间数据。在GEE中，我们可以使用JavaScript编程语言来处理和分析遥感数据。本文将介绍如何使用GEE将每小时的降水量数据转换为逐日的降水量数据。

首先，我们需要获取每小时的降水量数据。GEE提供了许多数据集，包括全球降水数据集。在本例中，我们将使用Tropical Rainfall Measuring Mission（TRMM）数据集，该数据集提供了全球的降水量数据。

以下是将每小时的降水量数据转换为逐日降水量数据的源代码：

// 设置区域和时间范围
var region = ee.Geometry.Rectangle(-180
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Google Earth Engine（GEE）——将每小时降水量转化为逐日的降水量
此星光明博客
12-08 1728
很多时候我们获取影像的时间分辨率为逐小时，但是如何获取影像的累积降水量？这里的整体思路就是获取不同时间影像的时间序列，然后分别获取每天的降水量，最后同一秋累计值，如果要进行时序图片展示的情况，我们就可以再秋累计值的时候就可以建立一个时间属性，这样可以建立时序列表。
Google Earth Engine 逐月降水数据的下载和直方图展示
LrlDebug的博客
09-23 288
本文将介绍如何使用GEE来下载逐月降水数据，并使用直方图展示其分布情况。在上述代码中，我们首先通过设置地理区域（xmin、ymin、xmax、ymax）和时间范围（startDate、endDate）来定义我们感兴趣的区域和时间段。在上述代码中，我们首先将逐月降水数据集转换为列表，然后创建一个空的列表来保存逐月降水数据。通过上述代码，我们可以在GEE平台上下载逐月降水数据并展示其分布情况。接下来，我们可以使用直方图来展示逐月降水数据的分布情况。首先，我们需要在GEE平台上获取逐月降水数据。
如何利用ERA5逐小时降数据计算一天的降水数据，并且将单位转换成mm
weixin_44259522的博客
01-08 3339
方程的最后部分是将所有小时内的降水量加和，包括第二天的00:00 UTC时刻的降水量，然后将结果乘以1000，以得到降水总量的毫米单位。这个方程的目的是计算特定时间段（24小时）内的总降水量，考虑了每个小时内的降水以及第二天的00:00 UTC时刻的降水。这个方程用于计算在特定时间段内（通常是一天的小时内），所有小时内的降水总量。表示从第1小时到第23小时的每小时降水量的总和。表示在第二天的00:00 UTC时刻的降水量。表示每小时的降水量，单位是米。表示总降水量，单位是毫米。是将单位从米转换为毫米。
如何将逐小时数据处理为逐日数据
【更新于公众号 | 简谱学记】
01-07 6461
现有每天4次的采样的逐小时数据，需要将其处理为逐日的数据。 方法1：使用python进行resample重采样处理 # 将逐小时数据采样成每天 data = data.resample(time='1D').mean() 参数说明：D天,H小时,T分钟,S秒,T==60S，A年,M月,W周 方法2：使用CDO进行处理（方便快捷，适合数据量大的数据处理） 只需要一行命令 cdo daymean hourly.nc daily_mean.nc cdo daymin hourly.
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
02-19 5861
利用GEE，获取流域内的年降水量
Google Earth Engine（GEE）——全球ECMWF/ERA5/DAILY（气温、降水）逐日数据下载（全球）
此星光明博客
01-30 541
ERA5是ECMWF对全球气候的第五代大气再分析。再分析将模型数据与来自世界各地的观测数据结合起来，形成一个全球完整的、一致的数据集。ERA5取代了其前身ERA-Interim再分析。 ERA5 DAILY提供每天7个ERA5气候再分析参数的汇总值：2米空气温度、2米露点温度、总降水量、平均海平面气压、表面气压、10米u风分量和10米v风分量。此外，根据每小时的2米空气温度数据，计算出2米处的每日最低和最高空气温度。每日总降水值以每日总和给出。所有其他参数都以日平均数提供。 ERA5的数据从1979年到
探索 Google Earth Engine：连续干旱天数的计算与空间可视化
Promising_GEO的博客
10-10 1735
本文教会你在GEE上实现连续干旱天数的空间可视化，一篇很好的案例！
GEE数据集：CHIRPS Pentad高分辨率的全球网格降雨数据集
GEE水生态空间
02-10 8044
​CHIRPS Pentad:Climate Hazards Group InfraRed Precipitation With Station Data。数据集是一个记录了1981年到当前全球降雨量的数据集。CHIRPS将0.05°分辨率的卫星图像与in-situ站点数据结合，创建网格化的降雨时间序列。 ​
GEE案例——如何利用CHIRPS数据进行某一个区域的逐年逐月长时序降水量统计、绘制和下载（4种模式代码）
此星光明博客
03-03 830
使用UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY数据进行逐月或者逐年，或者多个样本点矢量集合的统计和长时序图表绘制和CSV文件导出。
如何在GEE计算某一地区降水量的偏差
2301_77925375的博客
06-01 179
4. 计算偏差: 在已经筛选后的数据上，进行数据处理和计算，例如计算两个不同的降水数据集之间的偏差，运用统计学方法如计算平均数、标准差、相关系数等.2. 裁剪数据：将数据裁剪至你所研究的地区。需要注意的是，该代码只是一个简单的范例，实际情况因为涉及多种参数设置，也许需要根据具体需求进一步优化和修改。3. 时间筛选：按照你的分析需要选择适当的时间范围, 可使用 filterDate 函数。1. 选择降水数据集：在GEE中调用适当的降水数据集，例如TRMM、GPM或IMERG。
【zz】ncl绘制气温分布图（完整的例子和详细的命令介绍）
热门推荐
sunnycch的专栏
09-02 3万+
这里几点说明： 1.ncl不支持中文显示，所有文字都是英文，但是支持很多样式的字体，参考网址http://www.ncl.ucar.edu/Document/Graphics/font_tables.shtml 2.图下方的labelbar只能在图的周围，不能放置在图内。要想显示图下方的图例，就要使用legend而不是labelbar了。 使用NCL脚本绘制一张如上图所示的png图片主要分为
NCL将mm/month转换成mm/day数据
weixin_43391708的博客
04-23 728
CRU的降水PRE数据单位为mm/month，PET数据的单位则是mm/day。建立月份数据，判断如果当年是闰年，则2月应为29天，不是28天。为了方便比较，需要将其转换为同一个量级。然后将每月的数据除以对应月的日数。首先判断每月的具体日数。
第五篇GEE中使用降水数据集求年平均降水（3）
Gee Explorer的博客
01-19 746
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。
打开.nc降水气象数据制作年降水量地图
所有专家都曾始于新手
12-18 3603
图层的单位为度，在反距离插值中也是以度为单位，比较麻烦，还是想用以m为单位的投影，这里是个bug，后续调整一下。该彩色部分是以2021年1月、2月、3月的降水数据分别作为RGB得到。因为该栅格的分辨率还是太大了，一个栅格就能覆盖一个县，若想要进行降尺度，可以做插值处理。下载的数据集为2021-2022年，因此有12+12=24个月，24个波段。想要得到廊坊市周围的数据，需要裁剪范围，在降水数据图层上导出数据。打开数据管理工具-投影和变换-定义投影。在降水数据图层上右击属性，添加投影。得到了降尺度的插值图。
Google Earth Engine（GEE）最全632个数据集在哪里找？文章末含名称！
此星光明博客
07-22 7282
在GEE当中找数据集其实很多人都会取GEE的数据中心取搜索https://developers.google.com/earth-engine/datasets， 其实很多时候我们由更为便捷的方式，除了直接在编程界面的搜索栏中输入外， 还有第三种方式，一眼就可以看到所有的数据集，太多了直接看图 GEE中最全的数据集名称都在这里，共632个数据集，想要什么数据你说？ AAFC_ACI AHN_AHN2_05M_INT AHN_AHN2_05M_NON AHN_AHN2_05M_.
Google Earth Engine ——在 GEE 中处理网格降雨数据
此星光明博客
09-23 1479
许多有用的气候和天气数据集都以网格栅格形式出现。使用它们的技术与其他遥感数据集略有不同。在这篇文章中，我将展示如何在 Google Earth Engine 中处理网格降雨数据。这篇文章还提供了一个示例，说明如何使用map/reduce编程风格有效地处理如此大的数据集。 我们将使用的线性调频脉冲（çlimateħazards组我NFRAř编P与recipitation小号塔季翁）数据在本教程。这是一个高分辨率的全球网格降雨数据集，它将卫星测量的降雨量与地面站数据结合在一个一致的长时间序列数据集中。...
Google Earth Engine（GEE）分析降水量趋势
guaicaicexu的博客
07-27 2137
今天北京下了很大的雨，来分享下如何在GEE进行降水量的趋势分析
GEE实战1：利用GEE获取流域内的月均降水量【降水量分析】
GEE水生态空间
02-19 4923
利用GEE，获取流域内的月均降水量，或者月均降水量的最大值、最小值、平均值？
GEE学习笔记 八十二：湖北旱情分析（2019年8月-9月）
无形的风专栏
10-10 4168
这个内容本来在前两周就已经写完了，只不过由于家里突发各种事情，先是老人过世，接着就是媳妇和儿子同时生病住院，各种事情忙了两周多的时间，今天就将这篇内容补充发布出来。 学习GEE不光是学习使用这一个工具，最重要的是将它运用到我们的工作生活中，利用它来验证我们遇到的各种问题，通过实践练习来加深我们对我们所学习知识的认识。在9月份我看到一篇新闻报道，原文如下： 2019年8月...
ERA5-land
最新发布
03-27
### ERA5-Land 数据集介绍 ERA5-Land 是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）通过 Copernicus Climate Change Service (C3S) 提供的一个高分辨率再分析数据集[^1]。该数据集专注于陆地表面过程，提供自 1950 年以来的历史气象数据记录。它基于全球大气再分析产品 ERA5 的驱动场开发而成，具有更高的空间分辨率和更详细的陆面模型参数化。 #### 主要特点 - **时间范围**：从 1950 年至今。 - **更新频率**：每月更新一次月均值数据；小时级数据也已可用[^2]。 - **分辨率**：水平分辨率为约 9 km × 9 km（采用 0.1°×0.1°网格），垂直方向上分为多层土壤深度。 - **变量种类**：包括但不限于总降水量 (`total_precipitation`)、2 米气温 (`2m_temperature`) 和向下短波辐射通量 (`surface_solar_radiation_downwards`)[^3]。 ### 气象数据下载方法 用户可以通过多种途径获取 ERA5-Land 数据： 1. **Climate Data Store (CDS)** CDS 是官方推荐的主要访问平台之一。注册账户后即可利用其图形界面或者命令行工具 cdsapi 进行批量自动化检索与提取操作。下面给出一段 Python 脚本作为示例来展示如何调用 API 请求特定时间段内的某几个要素文件： ```python import cdsapi c = cdsapi.Client() c.retrieve( 'reanalysis-era5-land-monthly-means', { 'variable': [ '2m_temperature', 'precipitation', 'surface_net_solar_radiation' ], 'year': ['1980'], 'month': list(map(str, range(1, 13))), 'time': '00:00', 'format': 'netcdf' }, 'download.nc') ``` 2. **Google Earth Engine (GEE)** GEE 集成了部分版本的 ERA5-Land 小时尺度资料集合，适合于需要快速可视化以及执行轻量化计算的任务场景下应用。例如加载某一区域多年逐日累积降水总量分布图可以这样实现: ```javascript var era5Land = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5_LAND/HOURLY'); // Filter the collection by date and region of interest. var filtered = era5Land.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .filterBounds(geometry); Map.addLayer(filtered.select('tp').sum(), {min:0,max:5}, 'Total Precipitation'); ``` ### 使用注意事项 当使用这些公开可得的数据资源开展科学研究或实际项目工作之前，请务必仔细阅读并遵循相应的版权许可协议条款规定。此外，在处理长时间序列的大规模栅格型地理信息系统(GIS)数据过程中可能会遇到存储容量不足等问题，则建议考虑分块读取策略或是借助云计算基础设施完成复杂运算任务。
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