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ERA5數據簡介和數據案例展示

1、分辨率：數據的分辨率為0.25度，提供了月、日、小時數據集。數據案例展示：案例一：2米空氣溫度：通過ERA5數據，可以獲取全球各地的2米空氣溫度每日匯總值，以及每日最高和最低空氣溫度。這些數據對于研究氣候變化、極端天氣事件等具有重要意義。

era5（ErA5和land數據氣溫差別）
（圖片來源網絡，侵刪）

2、ERA5是ECMWF全球氣候第五代大氣再分析數據。此數據集將模型信息與世界各地的觀測數據整合，形成全球完整一致的數據集，取代了ERA-Interim再分析。ERA5 DAILY數據集提供7個氣候再分析參數的每日匯總值：2米空氣溫度、2米露點溫度、總降水量、平均海平面氣壓、表面氣壓、10米u分量風和10米v分量風。

3、使用ERA5數據時，關鍵步驟是理解這些系數的運用。scale_factor是一個統一的比例，add_offset是需要添加的常數，這種設計旨在節省存儲空間，通過將double型數據轉換為整型，文件大小可顯著減小。在使用時，只需將數據乘以scale_factor并加上add_offset即可，這展示了數據處理人員的創新思維。

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（圖片來源網絡，侵刪）

4、ERA5數據的使用方法個例介紹如下：數據獲取：訪問歐洲中期天氣預報中心的官方網站或相關數據分發平臺。根據研究需求，選擇所需的時間段、空間范圍以及變量類型。下載相應的ERA5數據文件，通常這些文件會以NetCDF格式存儲。數據查看與理解：使用ncdump工具或其他支持NetCDF格式的軟件查看下載的數據文件。

5、ERA5是ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）生產的全球氣候大氣再分析數據集，涵蓋了1950年1月至今的數據。該數據集提供了大量每小時的大氣、陸地和海洋氣候變量估計值，覆蓋30公里網格的地球，解析大氣至80公里高度，包含所有變量在降低空間和時間分辨率時的不確定性信息。

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ERA5數據下載(三種方式)

1、本文闡述ERA5數據的三種下載方式：網頁端、Python+IDM批量、以及使用era5cli庫下載。首先，通過CDS網頁端下載數據。注冊登錄網站后，通過搜索框查詢所需數據。設置下載要素，包括變量、年、月、日、小時等，選擇GRIB或NetCDF格式，提交請求后，自動跳轉至數據下載頁面。其次，利用Python+IDM批量下載數據。

2、基于Python下載通過官方網站注冊賬號并賦予權限后，訪問ERA5數據下載頁面。下載CDNAPI庫，配置環境，編寫Python腳本。根據需求調整腳本參數，如數據類型、時間范圍與空間覆蓋，執行腳本以自動下載數據。數據默認保存于Python腳本所在目錄。

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3、在數據頁面中，選擇數據類型、時間范圍和空間范圍。 下拉頁面選擇“Show API request”，復制關鍵信息。 利用Python腳本批量下載數據。參考已有資源，例如： 批量下載ERA5數據（Python+IDM）_菩提有樹的博客-CSDN博客_era5下載。該方法以1979-2021年所有月份數據為例進行了說明。

ERA5(歐洲中期天氣預報中心)再分析數據集介紹與下載

1、ERA5是ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）生產的全球氣候大氣再分析數據集，涵蓋了1950年1月至今的數據。該數據集提供了大量每小時的大氣、陸地和海洋氣候變量估計值，覆蓋30公里網格的地球，解析大氣至80公里高度，包含所有變量在降低空間和時間分辨率時的不確定性信息。

era5（ErA5和land數據氣溫差別）
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2、ERA5-Land數據集提供每小時與每月的徑流深信息，是基于ECMWF ERA5氣候再分析的陸面部分重分析而成。通過將模型數據與全球各地的觀測結果結合，形成全球一致且完整的數據集。此數據集分為地表徑流、地下徑流和總徑流三部分，總徑流是前兩者之和。

3、在WRF中使用ERA5再分析數據的步驟如下：注冊并獲取API信息：訪問Climate Copernicus網站并注冊賬號。前往Climate Data Store API部分，獲取個人的url和key。將這些信息保存在一個名為.cdsapirc的文本文件中。選擇并下載ERA5數據：根據WRF對氣象數據變量的需求，從Datasets頁面找到相應的ERA5數據集。

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關于Matlab讀取ERA5數據后數據儲存的認識

Matlab在處理ERA5大氣再分析數據時，其數據儲存和處理方式對于理解與應用至關重要。首先，Matlab通過三個關鍵矩陣——經度矩陣（lon）、緯度矩陣（lat）和變量矩陣（X）來構建繪圖，如contourf（lon， lat， X），它們之間需保持一一對應關系。

WRF中使用ERA5再分析數據

在WRF中使用ERA5再分析數據的流程如下：注冊并獲取訪問憑證：注冊Climate Copernicus賬號。通過Climate Data Store API獲取必要的訪問憑證，并將API URL和key復制到名為.cdsapirc的文本文件中。選擇并下載數據集：確定WRF所需的氣象變量，參考官方用戶手冊。

在WRF項目中，我需要應用最新的ERA5再分析數據集進行實例研究。首先，你需要注冊Climate Copernicus賬號，通過Climate Data Store API獲取必要的訪問憑證。將API URL和key復制到名為.cdsapirc的文本文件中，以便后續調用。在選擇變量時，WRF對氣象數據有特定需求，可以參考官方用戶手冊來確定所需的變量。

以2021年6月25日北京的冰雹為例，模擬配置包括9-3km的分辨率，利用ERA5再分析數據驅動，通過模式區域的精細配置，HAILCAST模型成功模擬了冰雹的最大直徑。當模擬的反射率超過55dBz時，模型顯示有較大可能性產生冰雹。

問題：使用ERA5氣象數據時，metgrid.exe報錯“Error in ext_pkg_write_field”。解決方法：清理磁盤空間后重新運行ungrib.exe和metgrid.exe。內存分配失敗：問題：運行wrf.exe時，顯示“rsl_malloc failed allocating xxx bytes”。解決方法：重啟電腦通常可以解決問題。

高空數據：根據WRF模擬的需求，選擇ERA5的hourly data on pressure levels作為高空數據。配置好API后，開始下載所需數據。地面數據：同樣地，選擇ERA5 hourly data on single levels作為地面數據，并配置API進行下載。數據放置與鏈接：數據放置：將下載完成的EC數據放置在WRF的DATA文件夾中，以便后續處理。

全球氣象柵格數據ERA5下載:下載軟件與Python下載

下載ERA5數據可通過其官方網站或谷歌地球引擎平臺。由于后者下載流程較為復雜且速度相對不理想，本文主要聚焦于通過官方網站實現手動下載與Python代碼批量下載的方法。下載準備進行ERA5數據下載前，確保已注冊官方網站賬號。通過點擊右上角登錄按鈕，選擇注冊或登錄賬號，完成注冊后，確保通過郵箱激活賬號。

本文闡述ERA5數據的三種下載方式：網頁端、Python+IDM批量、以及使用era5cli庫下載。首先，通過CDS網頁端下載數據。注冊登錄網站后，通過搜索框查詢所需數據。設置下載要素，包括變量、年、月、日、小時等，選擇GRIB或NetCDF格式，提交請求后，自動跳轉至數據下載頁面。其次，利用Python+IDM批量下載數據。

ERA5整合模型數據與全球各地觀測數據，形成全球完整、一致的數據集，取代了ERA-Interim再分析。ERA5 DAILY提供每天7個參數的匯總值，包括2m空氣溫度、2m露點溫度、總降水量、平均海平面氣壓、表面氣壓、10m的u風分量和10m的v風分量。每日總降水值以每日總和給出，所有其他參數均提供日平均數。

關于era5和ErA5和land數據氣溫差別的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。