pf-grid-tiles

Hugging Face2026-06-25 更新2026-06-26 收录

农业生态降水分析

卫星降水遥感验证

数据链接：

https://huggingface.co/datasets/snesbitt/pf-grid-tiles 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

本数据集提供了来自NASA降水测量任务（TRMM和GPM卫星）星载雷达的高分辨率（0.05°）年降水气候学数据。它整合了TRMM降水雷达（1997-2014年）和GPM双频降水雷达（2014年至今）的观测数据，生成了一个覆盖南北纬68度以内区域的长期气候态产品。数据集以Zarr v3格式存储，包含81个变量，由三个数据成员（GPM、TRMM以及两者的合并数据COMBINED）各自衍生出的27个核心量化指标构成。这些指标不仅包括年降水量、平均降水率、降水频率和条件降水强度，还进一步区分了对流性和层状性降水，并提供了相应的累积量、频率、强度以及降水面积分数。此外，数据集还包含了对流降水像素的20/30/40 dBZ回波顶高度、不同强度阈值（≥25, 50, 75, 100 mm/hr）的降水频率、以及基于滴谱反演得到的近地面微物理参数（ε, Nw, Dm）。数据采用CF约定的经纬度坐标，网格大小为2721（纬度）×7200（经度）。该数据集适用于气候分析、水文建模、极端降水研究、卫星产品验证以及理解全球降水系统的时空分布和微物理特征。需要注意的是，由于TRMM和GPM雷达的探测灵敏度不同，在记录中可能存在不连续性，特别是在轻降水频发的区域。

This dataset provides high-resolution (0.05°) annual precipitation climatology data from spaceborne radars of NASAs Precipitation Measurement Missions (TRMM and GPM satellites). It integrates observations from the TRMM Precipitation Radar (1997-2014) and the GPM Dual-frequency Precipitation Radar (2014-present), generating a long-term climatological product covering regions within 68 degrees north and south latitude. The dataset is stored in Zarr v3 format and contains 81 variables, consisting of 27 core quantitative indicators derived from each of the three data members (GPM, TRMM, and their combined data COMBINED). These indicators include annual precipitation, average precipitation rate, precipitation frequency, and conditional precipitation intensity, with further distinctions between convective and stratiform precipitation, along with corresponding accumulations, frequencies, intensities, and precipitation area fractions. Additionally, the dataset includes echo top heights at 20/30/40 dBZ for convective precipitation pixels, precipitation frequencies at different intensity thresholds (≥25, 50, 75, 100 mm/hr), and near-surface microphysical parameters (ε, Nw, Dm) derived from drop size distribution retrievals. The data uses CF-convention latitude-longitude coordinates with a grid size of 2721 (latitude) × 7200 (longitude). This dataset is suitable for climate analysis, hydrological modeling, extreme precipitation studies, satellite product validation, and understanding the spatiotemporal distribution and microphysical characteristics of global precipitation systems. It should be noted that discontinuities may exist in the records due to differences in detection sensitivity between TRMM and GPM radars, especially in regions with frequent light precipitation.

创建时间：

2026-06-15

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称：High Resolution Precipitation Climatologies from NASA Precipitation Measurement Missions
许可证：CC-BY-4.0
作者：Stephen W. Nesbitt，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校气候、气象与大气科学系
交互式地图查看器：https://huggingface.co/spaces/snesbitt/pf-grid-tiles-app

数据内容

该数据集提供了来自NASA降水测量任务的 TRMM（热带降雨测量任务，Ku波段降水雷达，1997–2014年）和 GPM（全球降水测量，Ku波段双频降水雷达，2014年至今）的 年度、0.05°分辨率 降水气候学数据。

数据集存储为 Zarr v3 格式的 pf_tiles.zarr 文件，包含 81个变量，覆盖 ±68° 纬度范围，网格为 0.05°（纬度 2721 × 经度 7200），共三个成员：GPM、TRMM 和 COMBINED（GPM与TRMM的合并，TRMM在极区 ±38° 以外贡献为零）。

变量说明

每个成员包含以下27个量（以 {GPM,TRMM,COMBINED}_<quantity> 命名）：

变量名	定义	单位
`*_rain`	年降水量累积 = 无条件平均降水率 × 8766 小时/年	mm/year
`*_rate`	无条件平均降水率 = 总降水 / 总观测次数	mm/hr
`*_freq`	降水频率 = 降水次数 / 总观测次数	fraction
`*_intensity`	条件平均降水率 = 总降水 / 降水次数	mm/hr
`*_raining_views`	有降水的像素观测次数	count
`*_views`	雷达像素观测总次数	count
`*_conv_rain`	对流性年降水量累积	mm/year
`*_strat_rain`	层状性年降水量累积	mm/year
`*_conv_freq`	对流性降水频率	fraction
`*_strat_freq`	层状性降水频率	fraction
`*_conv_intensity`	对流性条件降水率	mm/hr
`*_strat_intensity`	层状性条件降水率	mm/hr
`*_conv_rain_frac`	对流性降水占总降水比例	fraction
`*_conv_pixel_frac`	对流性像素面积比例	fraction
`_echotop20`/`_echotop30`/`*_echotop40`	对流性20/30/40 dBZ回波顶高度（均值）	m
`_freq_gt25`/`_freq_gt50`/`_freq_gt75`/`_freq_gt100`	近地表降水率 ≥ 25/50/75/100 mm/hr 的频率	fraction
`_eps_conv`/`_eps_strat`	对流性/层状性像素近地表DSD ε 均值	—
`_nw_conv`/`_nw_strat`	对流性/层状性近地表Nw（归一化截距）均值	dBNw
`_dm_conv`/`_dm_strat`	对流性/层状性近地表Dm（质量加权平均直径）均值	mm

对流性与层状性的分类基于雷达2A产品中的 typePrecip 标识。回波顶高度和DSD参数（ε, Nw, Dm）取自近地表无杂波门；回波顶高度采用Hirose-2023风格几何质量控制，仅针对对流性像素计算。每个均值均存储为 Σ/N 形式，确保 COMBINED 成员正确合并。

方法与数据源

方法：每个观测到的雷达像素直接从轨道扫描带网格化，因此 views 字段统计了所有采样次数，降水场与该分母保持一致。
数据源字段：近地表降水率（precipRateNearSurface）来自雷达算法的近地表降雨估计；回波顶和DSD参数来自三维反射率和 FS/SLV DSD反演。

任务	仪器	产品名称	版本
GPM	双频降水雷达（DPR, Ku波段）	`GPM_2ADPR` (FS swath, Ku)	V07
TRMM	降水雷达（PR）	`GPM_2APR`	V07

GPM 锁定至 V07 版本以保证版本一致性；TRMM PR 仅为 V07 版本。

敏感性说明

TRMM 降水雷达的最小可探测反射率约为 17–18 dBZ，而 GPM 的 DPR 更灵敏（约 12 dBZ），能探测到更多弱降水。这可能导致 TRMM 和 GPM 记录之间（以及 COMBINED 成员内部）存在不连续性，尤其在弱降水频繁的区域最为明显。

引用信息

Nesbitt, S. W. (2026). High Resolution Precipitation Climatologies from NASA Precipitation Measurement Missions [Data set]. Department of Climate, Meteorology & Atmospheric Sciences, University of Illinois Urbana-Champaign / Hugging Face. https://doi.org/10.57967/hf/9189

DOI: https://doi.org/10.57967/hf/9189

联系与致谢

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自NASA降水测量任务中的星载雷达观测数据，涵盖了TRMM降水雷达（Ku波段，1997–2014年）和GPM双频降水雷达（DPR，Ku波段，2014年至今）的长期记录。构建过程中，每个雷达像素直接从轨道扫描带投影至统一的0.05°经纬网格，并基于每次观测的‘近地表降水率’字段计算降水累积量、频率、强度等核心变量。通过将GPM与TRMM的观测结果合并（COMBINED成员），在TRMM仅覆盖±38°纬度的条件下实现了更广泛的空间代表性。数据集以Zarr v3格式存储，包含81个变量，涵盖了降水、对流与层状降水分类、雷达回波顶高及雨滴谱参数等信息。

特点

该数据集的核心特色在于其高空间分辨率（0.05°，约5.5公里）与长时序覆盖，能够精细刻画热带及亚热带地区的降水气候特征。它提供了降水累积量、无条件/条件降水率、降水频率、对流与层状降水分量及其比例等27个定量指标，并包含20、30、40 dBZ回波顶高以及雨滴谱参数（ε、Nw、Dm），为理解降水微物理过程提供了独特视角。特别值得关注的是，数据集收录了极端降水事件（≥25、50、75、100 mm/hr）的发生频率，有助于探究强降水的气候学特征。此外，数据以Zarr存储格式支持高效并行读取与分布式计算。

使用方法

用户可通过Python的xarray库轻松访问该数据集，使用`xr.open_zarr('pf_tiles.zarr', consolidated=True)`即可加载全部变量。数据集按GPM、TRMM及COMBINED三个成员组织，每个成员包含27个降水相关变量，用户可根据研究需要选择特定成员或变量进行分析。对于需关注版本一致性的用户，当前数据采用V07版本，未来V08 DPR覆盖完整档案后将进行迁移。由于TRMM与GPM的雷达灵敏度存在差异（GPM更低可探测阈值为12 dBZ），在分析轻降水区域时需注意潜在的不连续性。数据集支持全球±68°纬度范围的降水气候研究，可通过交互式地图查看器（Hugging Face Space）进行可视化探索。

背景与挑战

背景概述

高分辨率降水气候数据集是气候学与遥感领域的关键基础资源，其精细化程度深刻影响对全球水循环及极端降水事件的理解。pf-grid-tiles数据集由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校气候、气象与大气科学系的Stephen W. Nesbitt团队于2026年创建，依托NASA降水测量任务（TRMM与GPM）星载雷达近三十年的观测数据，构建了空间分辨率达0.05°的逐年降水气候场。该数据集整合了热带降雨测量任务（TRMM, 1997–2014）与全球降水测量任务（GPM, 2014至今）的Ku波段降水雷达与双频降水雷达数据，提供了包含降水累积量、频率、强度、对流与层状分离信息及雨滴谱参数等81个变量，为理解全球降水气候学特征、改进气候模式参数化方案及评估卫星降水产品提供了高精度基准。其发布显著推动了热带与副热带降水气候学、山地降水梯度及季节内变率等方向的研究，成为NASA降水测量任务数据应用的重要里程碑。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于生成全球尺度、长期连续且物理一致的超高分辨率降水气候场。传统降水产品受限于地面站点稀疏与低分辨模式，难以捕捉复杂地形（如喜马拉雅山脉）与海洋区域的降水空间异质性。构建过程中的主要挑战包括：1）异源传感器辐射一致性校正——TRMM雷达最小可探测反射率（约17–18 dBZ）与GPM DPR（约12 dBZ）存在显著灵敏度差异，导致光降水探测能力的系统性差异，尤其在COMBINED成员中产生非物理间断；2）轨道数据到规则网格的均匀采样密度控制——需确保每像元降水统计基于足够样本量，避免高纬度与低采样频次区域的伪方差膨胀；3）雷达体扫几何畸变对对流参数（如回波顶高、雨滴谱）的提取影响——采用Hirose-2023几何质量控制方案消除近地面杂波干扰，但极地轨道观测倾角限制仍使降水频率参数在±38°以外仅依赖GPM数据，形成气候态的空间偏移风险。此外，V07版本产品的时效性挑战在于GPM DPR V08/V10再处理更新不完整，需在未来统一迁移至最新版本以确保记录一致性。

常用场景

经典使用场景

pf-grid-tiles数据集源自NASA降水测量任务的星载雷达观测数据，融合了TRMM（1997–2014）与GPM（2014年至今）双星雷达的长时间序列记录，以0.05°的高空间分辨率呈现全球±68°纬度范围内的降水气候态。该数据集最经典的使用场景是作为高分辨率降水气候学研究的基础，广泛用于揭示热带和副热带地区降水空间分布、季节循环及年际变率的精细结构，尤其适用于地形复杂区域（如安第斯山脉、喜马拉雅山麓）的降水梯度分析，以及海洋与陆地降水特征的对比研究。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列经典工作，例如Nesbitt与Anders（2009）首次利用TRMM PR构建超高分辨率降水气候态，揭示了安第斯山脉东侧降水梯度的地形强迫机制；Bookhagen与Burbank（2006）基于TRMM数据解析了喜马拉雅区域降雨-地形耦合关系，开创了构造地貌学与降水气候学的交叉研究范式。近期，V07版本数据支撑了Hirose（2023）对流云回波顶高的几何质量控制算法，并催生了GPM与TRMM拼接产品的跨平台一致性校正方法，为NASA未来星载雷达任务（如AOS）提供设计基准。

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