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1 数据介绍
2 代码解析
3 完整代码
4 运行结果 降雨数据在遥感分析中是一个重要的因素，GEE 中有许多相关的降雨量数据以供研究。本文分享以 CHIRPS 网格化降雨量数据为例，进行时间序列分析，统计研究区年降雨量，以及将年降雨量导出至 csv 中。
1 数据介绍
气候灾…目录
1 数据介绍
2 代码解析
3 完整代码
4 运行结果 降雨数据在遥感分析中是一个重要的因素，GEE 中有许多相关的降雨量数据以供研究。本文分享以 CHIRPS 网格化降雨量数据为例，进行时间序列分析，统计研究区年降雨量，以及将年降雨量导出至 csv 中。
1 数据介绍
气候灾害组织红外降水站数据 (CHIRPS) 是一个 30 多年的准全球降雨数据集。 这是一个高分辨率的全球网格降雨数据集，它将卫星测量的降水量与地面站数据结合在一个一致的长期时间序列数据集中。该数据从 1981 年开始提供，对于计算降雨偏差和干旱监测非常有用。
CHIRPS 将 0.05° 分辨率卫星图像与现场站数据相结合，创建网格降雨时间序列，用于趋势分析和季节性干旱监测。 数据集ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD") 2 代码解析
（1）导入降雨量网格化数据：
// 导入数据
var chirps = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/PENTAD');
（2）导入研究区shp数据：
// 导入研究区shp数据
var bangalore = table;
Map.addLayer(bangalore);
Map.centerObject(bangalore, 8);
（3）创建2017年总降雨量数据图：
CHIRPS 数据集是一个包含全局图像的图像集合，其中包含每五天（5 天）的图像以及这 5 天内的总降雨量。我们可以将集合过滤为一年的图像，然后应用sum()来获取单个图像，其中每个像素是一年中所有图像的降雨量总和。以下代码计算 2017 年的总降雨量。
// 设置年份
var year = 2017;
var startDate = ee.Date.fromYMD(year, 1, 1);
var endDate = startDate.advance(1, 'year');
