Descargar datos diarios de Precipitación CHIRPS usando Google Earth Engine

Como les comenté en el artículo anterior, este fue mi primer año como docente en el curso de Hidrología general en la Universidad Privada del Norte. En el curso me hicieron muchas preguntas, algunas muy frecuentes sobre la obtención de mediciones remotas por satélite, como son los valores a cierta escala temporal, ya sea horaria, diaria, mensual y anual. Sabemos que en hidrología, cada escala temporal tendrá un uso particular dentro de estos estudios, como por ejemplo la escala horaria que definen el comportamiento de las curvas Intensidad –  Duración - Frecuencia (IDF); la escala diaria nos sirve para encontrar las precipitaciones a diferentes tiempos de retorno usando algunas fórmulas probabilísticas en Hidrología Estadística; la escala mensual nos sirve como base para crear modelos de precipitación - escorrentía como el GR2m, valores de escorrentía mensual , y por último la escala anual nos da una idea de la cantidad de lluvia que puede caer en una zona durante un año.

El gran problema de mi país Perú, así como en varios lugares del mundo es la falta de datos de precipitación a escala temporal y geográfica.

Esto a hace imposible tener estimaciones de los valores de precipitación en muchos sitios. Actualmente SENAMHI, ha estado desarrollando algunos estudios de datos grillados como es el estudio PISCO, el cual consiste en información grillada de precipitación y temperatura por cada 10km cuadrados, esta es unagran ayuda para localizar zonas donde no se cuentan con registros de estas variables climatológicas. Este estudio usa la información de registros de estaciones pluviométrica en tierra y los datos de precipitación de Rainfall Estimates from Rain Gauge and Satellite Observations CHIRPS.

En esta publicación, comparto la metodología para obtener datos de precipitación de CHIRPS a paso diario dentro de una cuenca, esta información puede ser útil para algunos investigadores que necesiten realizar modelos de precipitación - escorrentía como es el modelo SWAT.

mas info de CHIRPS:

comparto el codigo en GGE:

// Curso de Gooogle Earth Engine

// 13-12-2021

// Autor: Ing. Abel Carmona Arteaga

// Ingeniero Mecánico de Fluidos (2020)

// Magister en Recursos Hídricos - UNALM (2019)

//Disponibilidad del conjunto de datos

//1981-01-01T00:00:00 - 2021-06-30T00:00:00

//Tamaño de pixel:10 Km.

//Definir el titulo

var TituloMapa = ui.Label({

 value: 'cuenca hasta estacion santa rosa', // Titulo del mapa

 style: {position: 'top-center', // Posicion

 fontWeight: 'bold', // Negrita

 fontSize: '20px'}}); // Tamaño de fuente

Map.add(TituloMapa); 

var param = {

 T1:'1982-01-01',  

 T0:'1981-01-01',  

   }

var Estacion = ee.FeatureCollection('users/abeljamiro/Santa_Rosa') 

// Recopile datos y filtre por fechas totales

var Precipitacion = ee.ImageCollection('UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY');

// Colecciones de datos de viento para todos los años, un valor por hora.

// aquí es donde puede cambiar las fechas.

var collection01 = ee.ImageCollection(Precipitacion.filterDate(param.T0, param.T1));

// Recortar a la región especificada

var clipped01 = collection01.mean().clip(Estacion)

// Gráficos //

// Series de tiempo a largo plazo

var TS1 = ui.Chart.image.seriesByRegion({

  imageCollection: collection01,

  regions: Estacion, 

  reducer: ee.Reducer.mean(), 

  band: 'precipitation', 

  scale: 5000, 

  xProperty: 'system:time_start', 

  seriesProperty: 'Subbasin'})

  .setOptions({

   title: 'P(mm) a paso diario CHIRPS ',

   hAxis: {title: 'Intervalo de tiempo'},

   vAxis: {title: 'P (mm)'}}

   )

  ;  

print(TS1);