era5逐日数据怎么下载

ERA5（欧洲中期天气预报中心第五代再分析产品）是由欧洲中期天气预报中心提供的全球气候数据集，包含详细的逐日、逐小时甚至逐十分钟的数据。以下是下载ERA5逐日数据的一般步骤：

1. **访问网站**：首先，访问Copernicus Climate Data Store (CDS) 网站：https://cds.climate.copernicus.eu 。这里提供了大量的气候变化数据，包括ERA5。

2. **登录注册**：如果你还不是用户，需要注册一个账号并登录以便下载。

3. **搜索ERA5**：在搜索框中输入 "ERA5" 或者具体变量名称，如温度、降水等，筛选出逐日数据集。

4. **选择数据集**：找到合适的逐日数据集后，了解每个文件的描述，确认覆盖范围、分辨率和起止时间是否满足需求。

5. **设置下载参数**：在数据预览页面，可以调整下载范围（经度、纬度）、时间范围和文件格式。

6. **创建订单**：点击"Download data"按钮，填写必要的信息并确认订单，注意可能会有数据使用政策限制。

7. **下载数据**：订单确认后，你会收到一封电子邮件，其中包含下载链接。点击链接或使用账户管理界面下载数据。

8. **处理数据**：下载的可能是压缩文件，需要解压后才能查看内容。一些数据还需要进一步处理成你需要的格式。

相关问题

era5数据逐日批量下载

### 实现ERA5数据的逐日批量下载

为了实现ERA5数据的逐日批量下载，在IT环境中可以采用多种方法和技术来完成这一目标。常用的方式之一是通过欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的气候数据中心(CDS)API接口。

CDS API允许用户编写脚本来自动化数据请求过程，从而支持大规模的数据检索操作[^1]。下面是一个Python脚本的例子，展示了如何利用该API执行每日ERA5数据的批处理下载：

import cdsapi
import datetime

start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-01-31'

def daterange(start_date, end_date):
    for n in range(int((end_date - start_date).days)):
        yield start_date + datetime.timedelta(n)

client = cdsapi.Client()

for single_date in daterange(datetime.datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d"),
                             datetime.datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d")):
    client.retrieve(
        'reanalysis-era5-pressure-levels',
        {
            'product_type': 'reanalysis',
            'format': 'netcdf',  # Supported format: grib and netcdf. Default is grib.
            'variable': [
                'temperature', 'u_component_of_wind', 'v_component_of_wind',
            ],
            'pressure_level': [
                '1', '2', '3',
                '5', '7', '10',
                '20', '30', '50',
                '70', '100', '125',
                '150', '175', '200',
                '225', '250', '300',
                '350', '400', '450',
                '500', '550', '600',
                '650', '700', '750',
                '775', '800', '825',
                '850', '875', '900',
                '925', '950', '975',
                '1000',
            ],
            'year': str(single_date.year),
            'month': f"{single_date.month:02}",
            'day': f"{single_date.day:02}",
            'time': [
                '00:00', '01:00', '02:00',
                '03:00', '04:00', '05:00',
                '06:00', '07:00', '08:00',
                '09:00', '10:00', '11:00',
                '12:00', '13:00', '14:00',
                '15:00', '16:00', '17:00',
                '18:00', '19:00', '20:00',
                '21:00', '22:00', '23:00'
            ],
            'area': [
                70, -130, 30,
                -60,
            ],  # North/West/South/East. Default: global
            'grid': [1.0, 1.0],  # Latitude/longitude grid: east-west (longitudinal) and north-south resolution in degrees. default:0.25 x 0.25
        },
        f'era5_data_{str(single_date)}.nc')

此代码片段定义了一个日期范围迭代器`daterange()`函数用于遍历指定时间段内的每一天，并调用了CDS客户端对象中的`retrieve()`方法来进行实际的数据获取工作。每次循环都会针对特定的一天发起一次新的请求并保存文件名为带有日期标记的结果文件[^1]。

python era5land 逐日数据

ERA5-Land 是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的高分辨率陆面再分析数据集。它提供了全球范围内的陆面变量数据，包括温度、降水量、土壤湿度等，时间分辨率可以达到逐小时或逐日。ERA5-Land 数据集在气候研究、水文模型、生态系统分析等领域有广泛应用。

以下是一些关于 Python 处理 ERA5-Land 逐日数据的基本步骤：

1. **数据下载**：
可以通过 Copernicus Climate Data Store (CDS) 下载 ERA5-Land 数据。使用 Python 的 CDS API 可以方便地下载数据。

2. **数据读取**：
下载的数据通常是 NetCDF 格式，可以使用 xarray 库读取和处理。

3. **数据处理**：
处理逐日数据可能涉及到时间序列分析、空间插值、数据裁剪等操作。

4. **数据可视化**：
可以使用 matplotlib 或 cartopy 等库进行数据可视化。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 Python 下载和读取 ERA5-Land 逐日数据：

import cdsapi
import xarray as xr

# 下载数据
c = cdsapi.Client()
c.retrieve(
    'reanalysis-era5-land',
    {
        'variable': '2m_temperature',
        'year': '2020',
        'month': '01',
        'day': [
            '01', '02', '03',
            '04', '05', '06',
            '07', '08', '09',
            '10', '11', '12',
            '13', '14', '15',
            '16', '17', '18',
            '19', '20', '21',
            '22', '23', '24',
            '25', '26', '27',
            '28', '29', '30',
            '31'
        ],
        'time': '00:00',
        'format': 'netcdf',
        'area': [
            70, -130, 20,
            -60
        ],
    },
    'era5land_daily.nc')

# 读取数据
ds = xr.open_dataset('era5land_daily.nc')
print(ds)