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

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)

era5数据逐小时转逐日cdo

Era5是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的高分辨率大气和海洋观测资料，它提供了逐小时的气象数据。如果你想要将Era5的逐小时数据转换成逐日数据，可以使用Climate Data Operators (CDO)这款开源工具。CDO提供了一套命令行界面的工具，用于处理气候和地球科学数据。

以下是使用CDO将Era5逐小时数据转换为逐日平均的基本步骤：

1. **安装CDO**：首先需要下载并安装CDO软件，可以在其官方网站或其他支持的平台上找到相应的版本。

2. **导入数据**：使用`cdload`命令从原始文件（通常是NetCDF格式）加载Era5的数据到CDO的工作区。

   cdo cdload,monthly input.hourly.nc output.daily.nc

这里`monthly`选项表示对每个小时的数据取平均值来生成每日数据。

3. **检查和选择变量**：如果只需要特定的变量，可以用`selvar`或`seluse`来筛选。

4. **保存结果**：最后，使用`cdo save`命令将处理后的数据保存为新的文件。

   cdo save,nc output.daily.nc daily_output.nc