以S2S数据为例进行说明。 下载S2S数据的两种方式 s2s数据下载ecmwf网址: https://apps.ecmwf.int/datasets/data/s2s/levtype=sfc/type=cf/. 直接利用web获得数据 在... 查看原文 利用Python调用ECMWF欧洲中心API批量下载数据 这种下载数据的方法进行小结,其中包含在这过程中遇到的一些小问题,以及一些解决方案。希望...
In recent years, studies have put forth various theories on the role of oceanic equatorial Rossby waves (OERW) in the subseasonal‐to‐seasonal (S2S) predictability of the Indian Ocean (IO). While much of the scientific literature uses data fromin‐situ, satellite, and/or reanalysis datasets,...
主要结论如下:(1)虽然两个S2S模式都能预测出中国夏季平均降水及降水标准差的空间分布,但仍然存在不同程度的偏差,且ECMWF模式的预报明显优于CMA模式.ECMWF模式的预测相对于观测值在南方地区(southern China,SC)的北侧略高而南侧略低,而CMA模式则明显低估了整个SC地区两者的幅度.ECMWF模式和CMA模式的多成员集合平均分别...
ZhouY,YangB,ChenHS,etal,2019.EffectsoftheMadden-Julianoscillationon2-mairtemperaturepredictionoverChinaduringbo-realwinterintheS2Sdatabase[J].ClimateDynamics,52:6671-6689.DOI:https://doi.org/10.1007/s00382-018-4538-z. 蔡宏珂,郑嘉雯,毛雅琴,等,2022.六个气候系统模式对西南地区2m温度的预报检验分析[...
1 概况根据2014年中国气象局与欧洲中期天气预报中心(ECMWF)签署的"数值天气预报研究与开发——次季节一季节(S2S)预测"项目合作纪要,应ECMWF地球系统可预报性研究部首席科学家,S2S计划委员会主席Frederic Vitart邀请,国家气候中心气候模式室颉卫华于2016年2月15日赴ECMWF...
Motivated by the increasing needs for reliable seasonal climate forecasts for enhanced living and protection of property, this study evaluates the predictive skill of the European Center for Medium-range Weather Forecast's Sub-seasonal to Seasonal (ECMWF-S2S) precipitation forecasts during the peak of...
这么看看,感觉好像包含的内容好像倒也蛮丰富的。 我能得到什么 当然是免费且高质量的ECMWF数值预报结果啊! 通过:https://data.ecmwf.int/forecasts 就可以获取下载数据的链接了,目前从23号的就开始有预报产品了。 大家可以通过官方文档的说明下载自己有需要的数据产品,具体如下:...
While many programming languages can be used to access and visualise the data, ECMWF has prepared a set of Jupyter notebooks to help users familiar with Python and Jupyter discover the open dataset. They can also reproduce the plots from our open forecast charts using our open-source software ...
The prediction skill and predictability of MJO are assessed using 44 members ensemble hindcast (16years data; 2001–2016) of CFSv2 based extended range prediction (ERP) system of IITM as well as 10 member ensemble hindcast (16years data; 2001–2016) of ECMWF S2S dataset. The MJO is ...
过去三年,机器学习在天气和气候科学中的应用蓬勃发展,许多领域都进行了探索。机器学习工具可以从大量的数据中表示复杂任务,有望改善地球科学的许多问题。 因此,ECMWF已开始探索复杂机器学习技术在很多相关领域的应用。ECMWF在2021年组织了两次机器学习研讨会,并计划在2022年5月举办第一次机器学习培训课程。