ERA5计算空气密度

### 使用 ERA5 数据计算空气密度的方法

空气密度 \(\rho\) 可以通过理想气体状态方程来估算：

\[ \rho = \frac{P}{R_{\text{specific}} T} \]

其中 \( P \) 是大气压力 (Pa)，\( R_{\text{specific}} \) 是干空气的特定气体常数 (\(287.058~J/(kg·K)\))，以及 \( T \) 是绝对温度 (K)[^1]。

#### 获取所需参数
为了利用上述公式，需要从 ERA5 数据集中获取两个主要变量：
- 地面气压（Surface pressure），记作 PSFC，在 GRIB 编码中为 133。
- 温度（Temperature），通常表示为 TT 或者 TEMP。对于地面附近的气温，可以使用两米高度处的气温（2m temperature）[^2]。

需要注意的是，ERA5 提供的地表气压是直接测量值而不是其对数值；因此不需要考虑 LOGSFP 这样的特殊变量。

#### Python 示例代码
下面是一个简单的 Python 脚本示例，展示如何读取 NetCDF 文件中的 ERA5 数据并计算空气密度：

import numpy as np
from netCDF4 import Dataset

def calculate_air_density(pressure, temp):
    """Calculate air density using ideal gas law."""
    specific_gas_constant_dry_air = 287.058  # J/kg/K
    return pressure / (specific_gas_constant_dry_air * temp)

# Load data from a sample ERA5 file.
nc_file_path = 'path_to_era5_data.nc'
dataset = Dataset(nc_file_path)

psfc = dataset.variables['sp'][:]  # Surface Pressure in Pa
t2m = dataset.variables['t2m'][:]  # Temperature at 2 meters above ground level in K

air_density = calculate_air_density(psfc, t2m)
print(f'Calculated Air Density: {np.mean(air_density)} kg/m³')

此脚本假设存在名为 `sp` 的变量代表表面气压，单位为帕斯卡(Pa), 并且有另一个叫 `t2m` 的变量存储了离地表约两米高的平均温度(Kelvin)。实际文件名和路径需替换为你自己的 ERA5 下载链接或本地位置。