第四篇GEE中使用降水数据集求年平均降水（1+2）

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已于 2024-12-05 16:47:51 修改

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分类专栏： Google Earth Engine 文章标签： javascript

于 2024-01-15 10:35:58 首次发布

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一、主要信息

（一）数据提供者

JAXA Earth Observation Research Center

（二）数据集

" JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/reanalysis "数据集和

"JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/operational"数据集

（三）可用时间

2000年03月01日00：00：00–至今

（四）空间分辨率和时间分辨率

11132米、3小时

（五）所含主要波段

如下表

" JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/reanalysis "数据集

名字	单位	最小值	最大值	描述
hourlyPrecipRate	毫米/小时	0	200.31	逐小时降水率快照
hourlyPrecipRateGC	毫米/小时	0	200	根据雨量计调整的每小时降水率快照
observationTimeFlag	小时	-72.52	14.97	从文件开始时间开始的相对时间到微波辐射计（成像仪/测深仪）观测的时间
gaugeQualityInfo	计数/天	0	82	当状态为 “临时”，1 表示已调整，0 表示未调整。当状态为“永久”时，像素值为每日像素中用于调整的仪表数的平均值。

"JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/operational"数据集

名字	单位	最小值	最大值	描述
hourlyPrecipRate	毫米/小时	0	204.88	逐小时降水率快照
hourlyPrecipRateGC	毫米/小时	0	200.36	根据雨量计调整的每小时降水率快照
observationTimeFlag	小时	-124.72	16.06	从文件开始时间开始的相对时间到微波辐射计（成像仪/测深仪）观测的时间

二、数据集的使用

（一）具体代码

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们的可用时间范围。）

//3.JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/reanalysis and JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/operational

//将JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/reanalysis数据集存在dataset1中

var dataset1 = ee.ImageCollection('JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/reanalysis')

                  .filter(ee.Filter.date('2000-03-01', '2014-03-12'))

                  .filterBounds(roi);

                 

//将JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/operational数据集存在dataset2中

var dataset2 = ee.ImageCollection('JAXA/GPM_L3/GSMaP/v6/operational')

                  .filter(ee.Filter.date('2014-03-01', '2023-12-25'))

                  .filterBounds(roi);

// 合并数据集

var mergedDataset = dataset1.merge(dataset2);

//创建一个变量precipitation，用于存储从mergedDataset中选择的名为'hourlyPrecipRate'的降水率图层

var precipitation = mergedDataset.select('hourlyPrecipRate');

//将名为roi的图层添加到地图中，roi表示感兴趣区域

Map.addLayer(roi);

//以roi为中心，将地图视图设置为缩放级别7

Map.centerObject(roi,7);

// 定义空间和时间范围

var startyear = 2000;

var endyear = 2023;

//使用ee.Date.fromYMD方法创建了一个起始日期，其中年、月和日分别由startyear、1和1指定

var startdate = ee.Date.fromYMD(startyear, 1, 1);

//使用ee.Date.fromYMD方法创建了一个结束日期，其中年、月和日分别由endyear、12和1指定。

var enddate = ee.Date.fromYMD(endyear, 12, 1);

// 创建了一个包含起始年份到结束年份范围的年份列表

var years = ee.List.sequence(startyear, endyear);

// 使用filterDate方法根据起始日期和结束日期筛选出在该时间范围内的降水数据，

//并使用sort方法按照'系统时间开始'属性进行逆序排序。

var P = precipitation.filterDate(startdate, enddate)

  .sort('system:time_start', false);

// 计算每年的降水量，创建了一个名为yearlyP的图像集合，其中每个图像代表每年的降水量。

//通过map方法遍历年份列表，对每一年的降水数据进行求和并设置相关属性。

var yearlyP = ee.ImageCollection.fromImages(

  years.map(function(y) {

    var w = P.filter(ee.Filter.calendarRange(y, y, 'year')).sum();

    return w.set('year', y)

      .set('date', ee.Date.fromYMD(y, 1, 1))

      .set('system:time_start', ee.Date.fromYMD(y, 1, 1));

  })

);

// 预定义了图表的标题、横轴标题和纵轴标题。

var title = {

  title: 'Yearly precipitation',

  hAxis: { title: 'Time' },

  vAxis: { title: 'Precipitation (mm)' },

};

//创建了一个图表，通过ui.Chart.image.seriesByRegion方法以区域为单位绘制图像集合的时间序列。

var chart = ui.Chart.image.seriesByRegion({

    imageCollection: yearlyP,

    regions: roi,

    reducer: ee.Reducer.mean(),

    scale: 2500,

    xProperty: 'system:time_start',

    seriesProperty: 'SITE'

  })

  .setOptions(title)

  .setChartType('ScatterChart');

// 打印图表，将其输出显示在控制台上

print(chart);