如何在Google Earth Engine中对CHIRPS逐日降水做区域累积并生成图表

1. 核心实现流程 #

• 第一步：定义研究基础参数，包括研究区ROI（可导入自有矢量资产、使用GEE内置矢量数据集或手动绘制几何要素）、研究时间起止范围。
• 第二步：加载CHIRPS Daily公开数据集，按预设的时间范围、ROI范围过滤数据集，筛选降水计算所需的precipitation波段。
• 第三步：通过迭代遍历的方式计算逐日累积降水，为每景累积降水影像保留原日期的时间属性，生成日步长的累积降水影像集合。
• 第四步：对每景累积降水影像做ROI范围内的区域统计，按需求选择平均值、总和、最大值等统计维度，生成时间序列统计结果。
• 第五步：调用GEE内置的图表工具，将时间序列统计结果渲染为折线图，自定义图表标题、坐标轴标签即可得到所需的降水累积变化图表。

2. 可直接运行的示例代码 #

// 1. 自定义研究参数，可根据需求替换
var roi = ee.Geometry.Rectangle([100, 20, 110, 30]); // 示例研究区范围
var startDate = '2023-01-01'; // 研究起始日期
var endDate = '2023-12-31'; // 研究结束日期

// 2. 加载并过滤CHIRPS逐日降水数据集
var chirpsCol = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY')
              .filterDate(startDate, endDate)
              .filterBounds(roi)
              .select('precipitation');

// 3. 计算逐日累积降水影像集合
var cumulativePrecip = chirpsCol.iterate(function(image, list) {
  // 取上一节点的累积值，叠加当日降水量得到当前累积值
  var previousCum = ee.Image(ee.List(list).get(-1));
  var currentCum = image.add(previousCum).set('system:time_start', image.get('system:time_start'));
  return ee.List(list).add(currentCum);
}, ee.List([ee.Image(0).set('system:time_start', ee.Date(startDate).millis())]));
// 移除初始的0值占位影像，得到目标时间范围内的累积集合
var cumulativeCol = ee.ImageCollection(ee.List(cumulativePrecip).remove(0));

// 4. 生成并打印日步长累积降水变化图表
var precipChart = ui.Chart.image.series({
  imageCollection: cumulativeCol,
  region: roi,
  reducer: ee.Reducer.mean(), // 如需计算区域总累积可替换为ee.Reducer.sum()
  scale: 5000 // CHIRPS原生分辨率为5km
}).setOptions({
  title: '研究区逐日累积降水量变化',
  hAxis: {title: '日期'},
  vAxis: {title: '累积降水量(mm)'},
  lineWidth: 2,
  pointSize: 3
});
print(precipChart);

3. 注意事项 #

• 若需要可视化逐像元的累积降水空间分布，可调用Map.addLayer方法添加累积影像集合的指定时间节点影像到地图画布，自定义颜色条即可。
• 如果需要导出栅格形式的逐日累积降水产品，可以调用Export.image.toDrive方法批量导出集合内的影像。
• 若研究区范围大、时间跨度长，可以适当调高scale参数降低计算量，避免GEE报内存超限错误。
• 统计指标可以根据研究需求调整，除了区域平均、总和，也可选择最大值、最小值等统计维度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matteo Giomo