本文介绍在ERA5气象数据的官方网站中,手动下载、Python代码自动批量下载逐小时、逐日与逐月的ERA5气象数据各类产品的快捷方法。 ERA5(fifth generation ECMWF atmospheric reanalysis of the global climate)是由欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)开辟和维护的一种环球范围内的高分辨率大气再分析数据集,提供了多种气象和气候变量的连续、一致和高质量的数据。ERA5基于环球观测数据、数值模型和物理参数化方案,通过数据同化和数值模拟的技术,对过去数十年(1940年至今)的天气状态进行再构建和模拟,从而生成了高时空分辨率的大气和地表变量数据。ERA5提供了广泛的气象和气候变量,包括温度、湿度、风速、降水、云量、地表辐射等。这些数据以固定的时间间隔(逐小时或逐月)和空间分辨率(从数公里到数十公里)提供,可以用于气候研究、天气分析、气候模型验证、情况监测等众多应用领域。
我们可以通过ERA5的官方网站,或者在谷歌地球引擎等平台中,下载这一气象数据。由于在谷歌地球引擎中下载这一数据相对而言比较贫苦,而且速度也并不算友好,我们这里就主要介绍一下基于其官方网站,通过手动下载、Python代码下载等2种方式,下载不同ERA5数据产品的方法。
首先,需要明确,我们一般常用的ERA5数据产品包括ERA5和ERA5-Land等2种;其中,前者ERA5包含环球全部区域,而后者ERA5-Land仅包含环球的陆地区域,但是后者的空间分辨率(最高是0.1 °)要高于前者(最高为0.25 °)。其次,在ERA5的官方网站,无论是上述的ERA5数据,照旧ERA5-Land数据,我们通过手动下载或者代码下载的方式,都只能直接下载到逐小时或逐月的气象数据;如果需要逐日的数据,大家可以在其官方网站提供的逐日统计数据计算工具中加以自动计算后手动下载,或者是在GEE中下载,再或者就是先下载逐小时的数据,然后自行撰写代码批量计算逐日或者其他时间分辨率的数据。当然,也还有一种用Python代码批量下载逐日数据的方法,但是那个方法的速度受到网络情况影响,我发现还不如我手动下载来得快,所以这里就没有介绍;之后如果用到这个代码了,就再和大家介绍一下。
同时,应该是在2024年的09月,ERA5数据官方网站做了改版,所以本文中的截图有些和目前最新的网站可能有些不一致,但是整体操纵流程是一样的。后期我也会再更新一下本文中的截图和具体细节部分。
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