1、目标

利用GEE，获取流域内的年降水量。

以科罗拉多河流域为例进行分析，流域范围如下：

2、降水数据集

利用GEE中的CHIRPS Pentad数据集。

CHIRPS Pentad:Climate Hazards Group InfraRed Precipitation With Station Data

该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。

Earth Engine Data Catalog 包括许多其他网格化降水数据集，例如ERA5和GPM——每个数据集都具有不同的空间和时间分辨率和方法。各个数据集产品的技术与上述数据集技术大致相同。

CHIRP 的主要计算时间步长是pentad。Pentad 代表 5 天的分组。一个日历月有 6 个 pentad：5 个 5 天的 pentad 和 1 个 pentad 以及该月剩余的 3 到 6 天。五角星在每个月初重置。我们将使用 CHIRPS pentad 数据集。请注意，CHIRPS 也以每日时间步长提供，该时间步长是通过分解五元组数据来计算的。除非您特别需要每日数据，否则您应该使用 pentad 数据集。

详见博文 GEE数据集：CHIRPS Pentad高分辨率的全球网格降雨数据集

3、python代码

python代码如下：

############## 1-流域分析范围 ##############Map = geemap.Map()
Map.add_basemap('HYBRID')# 导入流域范围
basin_shp = '../world_basins/worldrivers2/colorado.shp'
basin_bj = geemap.shp_to_ee(basin_shp)
roi = basin_bj.geometry()
# 添加显示
Map.addLayer(ee.Image().paint(roi, 0, 2), {'palette':'red'}, 'roi')
Map.centerObject(basin_bj)
Map############## 2-年降水量分析 ############### 加载降水数据集，获取年降水量
chirps = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY') \.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') \.sum()year2020_fall = chirps.clip(roi)vis_pre = {'min':100, 'max':800, 'palette':['white', 'blue', 'darkblue', 'red', 'purple']
}Map.addLayer(year2020_fall, vis_pre, '2020 precipitation')

结果显示如下：

4、小结

利用sum()函数进行年降水量的统计，获取年降水总量。
还可以利用mean()函数进行年均降水量分析，利用min()、max()分别实现年内最小降水量和最大降水量的分析。

参考：

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-CSDN博客
https://mygeoblog.com/2018/09/28/yearly-precipitation/

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