全球两种主要降水数据集差异对比分析

最新推荐文章于 2025-09-30 14:54:53 发布
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本文对比分析了地球引擎中的两种主要降水数据集——TRMM和GPCP，讨论了它们在数据源、时空分辨率、记录历史和数据质量等方面的差异，以帮助研究者选择适合的降水数据集。

地球引擎（Google Earth Engine）是一个强大的云计算平台，提供了丰富的遥感数据集和分析工具，其中包括多个全球降水数据集。本文将对地球引擎中的两种主要降水数据集进行对比分析，探讨它们的差异和特点。

数据集一：TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）降水数据集
TRMM是由NASA和日本宇航局合作开展的一个卫星项目，旨在监测热带地区的降水情况。TRMM数据集提供了全球范围内的高时空分辨率降水数据，并且具有较长的数据记录历史。在地球引擎中，我们可以通过以下代码加载和可视化TRMM数据集：

var trmmCollection = ee.ImageCollection('TRMM/3B43V7')
  .filterDate(
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利用Matlab工具处理TRMM降水数据
weixin_43339605的博客
05-03 4687
TRMM全球降水数据处理前言一、TRMM降水数据二、数据处理步骤1.数据读取2.读入数据总结 前言 将TRMM降水数据的处理过程进行梳理，使用Matlab工具获取区域降水异常的变化速率和区域平均值，能够帮助实现与降水的耦合分析，本文所使用的程序以及实例数据均通过了验证。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、TRMM降水数据 这里使用的数据为TRMM_3B43数据，是包含降水量的数据集，TRMM全球降雨数据产品由美国国家....
Google Earth Engine（GEE）——全球两种主要降水数据集差异对比分析（黄河下游为例）
此星光明博客
06-01 1614
该算法旨在对所有卫星微波降水估计值进行相互校准、合并和内插，同时还包括微波校准的红外（IR）卫星估计值、降水仪分析，以及可能的其他降水估计值，以精细的时间和空间尺度对全球的TRMM和GPM时代进行估计。全球降水测量的综合多卫星检索（IMERG）是一种统一的算法，它提供来自全球降水测量星座中所有无源微波仪器的数据的降水估计。有时候我们使用不用的数据集会产生不同的结果，今天我们通过对比黄河流域下游两种降水数据的来看两者之间的差异到底如何？这里的主要难点是我们如何确定不同月份的时间日期，
下载GPCP全球月降水量数据
qq_34950486的博客
01-29 7243
GIS！下载GPCP全球月降水量数据 小菜鸡记录一下自己下载的数据 先点进去这个网站，这个网站上包含各种数据 https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.gpcp.html 下面这个EARTHDATA网站是以地图可视化的形式来下载数据的，我经常下载MODIS的数据 https://search.earthdata.nasa.gov/sear...
中国1960-2024年 逐年、逐月、逐日降雨量数据集 CHM_PRE V2 0.1度分辨率
weixin_43416590的博客
09-30 1175
这个数据集在山东省的效果如图3所示，尽管可能达不到很多人要求的1KM甚至30m分辨率，但是个人认为在申请站点数据这么麻烦的背景下，这个数据集已经是很给力了。在较大尺度研究时，比如省市尺度，这个数据已经是可以满足需求了。如果需要配合30m或者1km的其他数据使用，简单重采样或者平滑一下，个人感觉就可以了，毕竟降雨又不是土地利用之类的，几十米或者几米就有差异，一个乡镇的降雨差异可能都没有太大。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。，详细介绍可以去看官网，官网也提供了下载链接。
批量TRMM数据下载——wget实现
jh_314的博客
05-11 3121
文章目录前言一、获取TRMM数据链接文本1. PPS注册2. 获取数据链接二、查看数据下载方法1. 创建Earthdata账户2. 账户连接GES DISC3. 查看下载方法三、批量下载——wget实现1. wget下载2. 放入数据链接文件3. 创建cookie文件4. 数据下载 前言 由于课程作业的需求，我要使用TRMM的降雨量数据，这里记录批量下载TRMM数据的详细过程。 本文下载的是TRMM 3B42 V7，第7版具体介绍见README TRMM V7。 一、获取TRMM数据链接文本 1. PP
中国境内及周边2839个站点的日降水量逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）1、数据年份：1961-2022，日数据2、数据范围：中国境内及周边2839个站点的日降
yushibing717的博客
02-04 2634
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场+ 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。
全球降水数据集介绍
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水滴石穿，绳锯木断
06-10 3万+
全球降水数据集： 1、GPCP：(Global Precipitation Climatology Project，全球降水气候计划), 是由Global Precipitation Climatology Center（全球降水气候研究项目）综合了数十颗静止卫星和极轨卫星的红外和微波资料并经过全球多个台站数据校正后的卫星降水产品。数据作为热带地区降水研究的“准资料”历经几十年不断的改进与完善,
Google Earth Engine（GEE）——全球降水量 (GPM)数据集
此星光明博客
05-19 9505
今天给大家介绍数据集全球降水数据，每30分钟更新一次的数据集，适合全球大尺度计算，毕竟分辨率10Km有点太粗了。 全球降水测量 (GPM) 是一项国际卫星任务，每三个小时提供一次全球雨雪观测。GPM 综合多卫星检索 (IMERG) 是一种统一算法，它结合来自 GPM 星座中所有无源微波仪器的数据提供降雨估计。 该算法旨在在 TRMM 和 GPM 时代的精细时间和空间尺度上对所有卫星微波降水估计值以及微波校准红外 (IR) 卫星估计值、降水量规分析以及可能的其他降水估计量进行相互校准、合并和插值在全球范围
Google Earth Engine（GEE）——NASA 和UCSB对比两种降水数据的降水差异分析
此星光明博客
02-05 1252
本文需要以下几个步骤： 第 1 步：选择您的区域并导入数据 第 2 步：筛选感兴趣的期间 第 3 步：计算平均降雨量 第 4 步：将数据添加到他们的地图 数据1：GPM: Global Precipitation Measurement (GPM) v6 Dataset Availability 2000-06-01T00:00:00 - 2021-11-14T00:00:00 Dataset Provider NASA GES DISC at NASA Goddard Space Fli
（公开整理）全国各省份逐年平均降水数据集.xlsx
05-02
在深入分析这份全国各省份逐年平均降水数据集之前，我们首先需要明确几个关键概念。这份数据集记录了中国各省份随着时间变化的平均降水情况，它不仅包括了不同省份的数据，还细分到了各个城市和区县，因此具有很强的...
【全球数据】探索 MERRA-2：一份关于全球气候与天气的珍贵数据集
网络冒险家
04-22 2285
MERRA-2（现代时代研究与应用回顾分析第2版）是由NASA戈达德太空飞行中心（Goddard Space Flight Center）下属的全球建模和同化办公室（GMAO）开发的一套长期全球气候再分析数据集。作为原始MERRA数据集的升级版，MERRA-2代表了当前气候数据同化系统的最先进水平，旨在为科学研究和实际应用提供连续、一致且高精度的全球气候记录。这一数据集的历史可追溯至2014年，当时NASA为了应对气象同化技术的快速进步和新型观测数据的涌现，决定开发MERRA的升级版本。
降雨预测数据集.zip
06-23
降雨预测数据集.zip 預測颱風時期降雨量 透過雨量分布圖(RA)、雷達回波圖(RD)、紅外線雲圖(IR)等影像資料預測颱風侵襲期間的降雨量。
【PIE-Engine 数据资源】全球2.5分分辨率累积降水量数据集
Lee大哲博客
12-20 861
全球2.5分分辨率累积降水量数据集
GPCC全球降水数据集下载并使用MATLAB进行读取分析--以长江流域为例
weixin_43047707的博客
02-03 4917
GPCC降水数据集、matlab时间序列分析、周年振幅、相位、线性趋势
全球/中国降水量数据集(1940-2024年)
PPdata_Academy的博客
06-12 1674
本文介绍了一个全球/中国降水量数据集（1940-2024年），原始NC格式数据已转换为Tif格式并裁剪为中国区域。该数据集包含0.25°精度的月值数据，为研究中国降水长期变化、极端降水事件及全球变暖下的气候响应提供了重要支撑，可广泛应用于水资源评估、农业灾害预警等领域。数据源自Copernicus气候数据存储库，其易用格式显著提升了研究效率。
水文气象数据——全球地面观测降水
weixin_44906759的博客
10-29 4035
本期选择使用较为广泛的两种地面站点观测数据集GHCN和GSOD向大家介绍
中国1KM分辨率年均降水量数据集（1901-2022）
m0_63269495的博客
04-19 1070
该数据集为全国逐年平均降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901-2022年。数据格式为tiff格式。该数据集是根据全国2472个气象观测点数据进行插值获取，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。本数据集具有精度高、分辨率高、时序长等特点，具备更优的科学研究与应用潜力。数据为浮点型，降水数据单位为mm.
中国逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）
2301_77413856的博客
07-06 3120
经评估认为，CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集（CGDPA、CN05.1、CMA V2.0）有很好的一致性。数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。数据文件命名方式和使用方法。
全球降水数据产品介绍
weixin_43047707的博客
02-04 2779
降水数据产品 GPCC GPCP CMAP PREC/L 数据读取
我有两个数据集如何对比组间差异
最新发布
12-12
<think>嗯，用户问的是对比两个数据集组间差异的方法。从引用内容看，用户可能接触过一些具体场景的数据对比，比如MySQL表数据对比（引用1、3、4）和全球降水数据集对比（引用5），还提到了统计学中的方差分析（引用2）。 用户可能是个数据分析师或研究人员，需要处理实际业务中的数据集比较问题。ta的提问比较专业，但引用内容跨度较大（从SQL操作到统计方法），说明ta可能需要一个系统性的方法梳理。考虑到引用2明确提到方差分析，这应该是核心解决方案之一。 让我先整理现有知识体系： 1. 统计学方法：方差分析（ANOVA）确实是经典方案，尤其适合多组均值比较。需要确保数据满足独立性、正态性和方差齐性前提 2. 数据工程方法：对于非结构化或大规模数据，可以用哈希聚合（如引用1的MD5合并技术）或集合运算（如引用3的UNION ALL派生表） 3. 可视化方法：热力图或箱线图能直观展示分布差异 4. 距离度量：余弦相似度等算法适合高维特征对比 注意到用户特别强调“组间差异”，这提示需要区分两种情况：一是比较整个数据集的分布差异（如引用5的降水数据集对比），二是比较分组后的子集差异（如引用2的ANOVA案例）。在回复中需要明确这点。 另外引用4提到重复数据处理这个痛点，应该在注意事项里强调。用户上次的问题涉及MySQL，但这次提问更通用，所以回复要以统计方法为主，辅以工程优化技巧。 </think> 以下是针对两个数据集组间差异分析的完整方法论，结合统计检验与工程实践： ### 一、统计学方法（适用于定量分析） 1. **方差分析（ANOVA）** 用于检验三个及以上组的均值差异，假设数据满足： - 独立性 - 正态性（Shapiro-Wilk检验） - 方差齐性（Levene检验） ```r # R语言示例 data <- data.frame( Y = c(7.2, 8.1, 6.9, 9.0, 5.8, 7.5, 8.3, 6.7), Group = factor(rep(c("A","B","C"), c(3,3,2))) ) anova_result <- aov(Y ~ Group, data=data) summary(anova_result) # 查看P值 ``` *若P值<0.05则拒绝组间无差异的原假设[^2]* 2. **t检验（两组比较）** ```python # Python示例 from scipy import stats groupA = [22, 25, 28, 19, 21] groupB = [30, 32, 29, 35, 28] stats.ttest_ind(groupA, groupB) # 输出t统计量和P值 ``` 3. **非参数检验（数据不满足正态性时）** - Kruskal-Wallis检验（多组） - Mann-Whitney U检验（两组） ### 二、数据工程方法（适用于大规模数据） 1. **特征级MD5聚合对比** ```sql -- MySQL示例（引用1/3/4的优化思路） SELECT MD5(GROUP_CONCAT(col1, col2 ORDER BY id)) AS hash FROM table1 GROUP BY partition_key; ``` *通过比较分区哈希值快速定位差异分区[^1]* 2. **集合运算对比** ```sql -- 找出表A有但表B没有的数据（引用3/4） (SELECT * FROM tableA) UNION ALL (SELECT * FROM tableB) GROUP BY key_col HAVING COUNT(*) = 1; ``` ### 三、可视化方法 1. **箱线图（Boxplot）**：直观展示组间分布差异 2. **小提琴图（Violin Plot）**：结合分布密度与箱线图 3. **热力图（Heatmap）**：适用于高维数据聚类差异 ### 四、注意事项 1. **数据预处理** - 处理缺失值（填补或删除） - 数据标准化（消除量纲影响） 2. **多重检验校正** 当进行多次检验时需使用Bonferroni校正等方法控制总体错误率 3. **效应量分析** 除P值外应计算Cohen's d（两组）或η²（多组）量化差异程度 > **关键场景选择**： > - 小样本统计推断 → 方差分析/t检验 > - 千万级数据库对比 → MD5哈希聚合 > - 高维数据探索 → 可视化+聚类分析
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