ERA5是ECMWF对全球气候的第五代大气再分析。再分析将模型数据与来自世界各地的观测数据结合起来，形成一个全球完整的、一致的数据集。ERA5取代了其前身ERA-Interim再分析，ERA5数据一般为Grid和NetCDF格式。ERA5是一套质量很高的在分析资料！！！
ERA5数据直接提供了逐小时、逐月的在分析资料，但是daily资料下载有点说法。
下载方式：
1. 最粗暴的方式
就是把逐小时的资料全部下载下来，然后自己计算逐日平均。
Copernicus Climate Data Store |
但是把，这样下载时间成本、储存成本和再处理成本有点高。。。
2. 官方提供了daily的统计资料哦
先把官网甩出来~：
Log in |
ERA5 DAILY提供每天7个ERA5气候再分析参数的汇总值：2米空气温度、2米露点温度、总降水量、平均海平面气压、表面气压、10米u风分量和10米v风分量。此外，根据每小时的2米空气温度数据，计算出2米处的每日最低和最高空气温度。每日总降水质以每日总和给出。所有其他参数都以日平均数提供。
根据你想要的选择合适之后，点击RUN便会生成.nc数据，点击下载就行。
但是还是有个问题啊，每个变量每个月都得点击一次，这也太麻烦了！！！
3. 用脚本批量下载
下面主要介绍如何用
linux
下载，windows下载可见这篇博客，博主写的很详细了！！！
ERA5逐日资料下载方法-数据资料-气象家园_气象人自己的家园
step1：
安装CDS API，大佬可以直接参阅官网提供的AAPI进行下载：
How to use the CDS API |
如果大佬们懒得开，我就简单bb两句怎么搞：
首先，创建
.cdsapirc 文件并填入url和key
vim $HOME/.cdsapirc
然后键入i进入写入模式，填写你自己的url和key，类似于：，自己的url和key在此网站中：How to use the CDS API | Copernicus Climate Data Store，将右侧黑框中的url和key复制过来即可，注意需要先登录才会显示自己的url和key。
然后，使用pip安装就行了
pip install cdsapi
step2：
运行downloadERA5Daily.py就行 这个脚本代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
@author:Tong
import time
import cdsapi
import requests
import multiprocessing
# CDS API script to use CDS service to retrieve daily ERA5* variables and iterate over
# all months in the specified years.
# Requires:
# 1) the CDS API to be installed and working on your system
# 2) You have agreed to the ERA5 Licence (via the CDS web page)
# 3) Selection of required variable, daily statistic, etc
# Output:
# 1) separate netCDF file for chosen daily statistic/variable for each month
# Uncomment years as required
# For valid keywords, see Table 2 of:
# https://datastore.copernicus-climate.eu/documents/app-c3s-daily-era5-statistics/C3S_Application-Documentation_ERA5-daily-statistics-v2.pdf
# select your variable; name must be a valid ERA5 CDS API name.
# Select the required statistic, valid names given in link above
c = cdsapi.Client()#timeout=300
years = [ str(id1) for id1 in range(1959,2016) ]
months =[ '%02d' % id2 for id2 in range(1,13) ]
var = "2m_temperature"
stat = "daily_mean"
def Download(iyear, imonth):
t000=time.time()
result = c.service(
"tool.toolbox.orchestrator.workflow",
params={
"realm": "c3s",
"project": "app-c3s-daily-era5-statistics",
"version": "master",
"kwargs": {
"dataset": "reanalysis-era5-single-levels",
"product_type": "reanalysis",
"variable": var,
"statistic": stat,
"year": iyear,
"month": imonth,
"time_zone": "UTC+00:0",
"frequency": "1-hourly",
# Users can change the output grid resolution and selected area
# "grid": "1.0/1.0",
# "area":{"lat": [10, 60], "lon": [65, 140]}
"workflow_name": "application"
# set name of output file for each month (statistic, variable, year, month
file_name = stat + "_" + var + iyear + imonth + ".nc"
location = result[0]['location']
res = requests.get(location, stream=True)
print("Writing data to " + file_name)
with open(file_name, 'wb') as fh:
for r in res.iter_content(chunk_size=1024):
fh.write(r)
fh.close()
print('***样本%s 保存结束, 耗时: %.3f s / %.3f mins****************' % (file_name,(time.time() - t000), (time.time() - t000) / 60))
if __name__ == "__main__":
t0 = time.time()
# ===================================================================================
print('*****************程序开始*********************')
for yr in years:
for mn in months:
Download(yr, mn)
print('***********************程序结束, 耗时: %.3f s / %.3f mins****************' % (
(time.time() - t0), (time.time() - t0) / 60))
第一步：为python安装下载ECMWF数据必需的库包：cdsapi
1、登录ECMWF，下载秘钥key
由网址https://www.ecmwf.int/登陆EC账号，再进入https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to
将界面右侧蓝框中的内容复制保存为txt，并命名为.cdsapirc，保存在 C:\Users\username.cdsapirc，
2、以spyder为例，安装cdsapi库包
以管理员身份进入AnacondaPrompt,进入要安装库包的环
一、数据下载
在网站上注册后，点击Datasets，以“ERA5-Land”搜索，选择“ERA5-Land hourly data from 1950 to present”
1. 手动下载每小时数据
点击Download data，选择需要的时间和地理范围，点击Submit Form，可以在Your Requests中查看请求
今天开完组会，小小放松一下哈哈，更新一下许久没更新的CSDN（登陆太少，好多私信和评论都没回复，尴尬哈哈）
我之前下载JRA-55的monthly数据，上ftp用手点！用手点！！！[破音] 太惨了，简直惨绝人寰。
最近要用到daily数据，手点是不可能的，这辈子都不可能的。我搜了一下，好像没看到介绍用服务器批量下载JRA-55的资料（之前有类似的帖子，但都是转载官网的，说什么编shell脚本，连接ftp，我水平有限，没做出来...），因此决定开个坑介绍一下如何用python脚本（内附脚本）对JRA-55
二、登录后获取下载key
https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to
如图右侧红色框中的内容复制保存为TXT文件，并重命名为“.cdsapirc”，注意前面有点，保存在 C:\Users\username\.cdsapirc，（WINDOWS系统），username指当前电脑登录账户。
三、安装cdsapi库
以pycharm为例：
在pycharm中依次打开：File>setting
1.下载准备
为了验证MPI算法的准确性，下载ERA5波谱数据，作为海浪的初猜谱进行输入。下载哨兵1 SAR数据，作为SAR图像谱数据。
ECMWF波谱数据链接
1.1 创建ECMWF账户
下载该数据首先要创建账户。点击下面链接，网页上方创建新账户。
ECMWF创建
ECMWF数据有两种下载方式，一是可以在网站直接请求下载，这种下载方式适用于直接存储在CDS目录中的数据。具体下载方式看以下链接
CDS在线目录数据下载
另一种下载方式是利用python，通过API对其进行请求。可以下载未在CDS在线目录中的数
for year in range(2015, 2020):
for month in range(1, 13):
days = [f"{day:02d}" for day in range(1, 32)]
for day in days:
date = f"{year}{month:02d}{day}"
c.retrieve(
"reanalysis-era5-single-levels",
"product_type": "reanalysis",
"format": "netcdf",
"variable": variables,
"year": str(year),
"month": f"{month:02d}",
"day": f"{day:02d}",
"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"],
f"{output_dir}/era5_{date}.nc",
except:
print(f"Failed to retrieve data for {date}")
这个代码会下载 2015-2019 年每天的 2 米温度、海平面气压和总降水量数据，每小时一个时间步长。你可以根据需要修改下载参数。注意，你需要先安装 `cdsapi` 模块，可以使用 `pip install cdsapi` 命令来安装。此外，由于 ERA5 数据集中存在一些缺失值和错误值，因此可能会出现下载失败的情况，你需要自行处理这些情况。
