输入数据: 如果官网下载的nc文件,其命名可能是data_stream-oper_stepType-instant_*.nc 用下载代码下载的仅为2024040102.nc或2024040102_high.nc 都是可以直接用ERA5_processer.py进行处理 # 下载高空数据示例# 所需的变量和高度层进入ERA5_downloader.py手动修改pythonERA5_downloader.py\--start_date2023-04-01...
随后，登录账号即可；如下图所示。 接下来，我们回到刚刚的数据首页中，选择“Download data”选项；如下图所示。随后，选择当前数据产品对应的产品类型，一般情况下，我们选择第一个，也就是“Reanalysis”选项就可以。 随后，选择我们需要的气象数据指标；可以在“Popular”这一栏选择用户常用的热门...
随后,登录账号即可;如下图所示。 接下来,我们回到刚刚的数据首页中,选择“Download data”选项;如下图所示。随后,选择当前数据产品对应的产品类型,一般情况下,我们选择第一个,也就是“Reanalysis”选项就可以。 随后,选择我们需要的气象数据指标;可以在“Popular”这一栏选择用户常用的热门指标,...
data_t2m_mean <- data.frame() data_t2m_max <- data.frame() data_t2m_min <- data.frame() for (i in 1:528){ nc_t2m <- brick(ncfile[i],varname = 't2m') data_t2m <- raster::extract(nc_t2m,HHH_Points) data_t2m <- t(data_t2m) #设置时间格式 date0 <- sapply(rownames(da...
损坏问题已于2021年4月14日解决。建议在2021-04-15年度之前已经下载过这些字段的用户重新下载。 以下是邮件提醒: 扫描二维码或复制链接查看具体损坏字段信息 https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/ERA5+CDS%3A+Data+corruption#ERA5CDS:Datacorruption-Listofcorruptedfields —END—...
ERA-5数据是由ECMWF推出的一套再分析数据,其空间分辨率能达到0.25度,ERA5-Land可以达到0.1度。这个数据对做遥感、气象都很有用处。 不过由于是逐小时的数据导致数据量巨大,庞大的数据量使得我们下载、存储以及处理都成为很大的问题。 最近ECMWF推出了Climate Data Store(CDS) Toolbox ,可在线处理ERA-5, ERA5-Land...
接下来,我们回到刚刚的数据首页中,选择“Download data”选项;如下图所示。随后,选择当前数据产品对应的产品类型,一般情况下,我们选择第一个,也就是“Reanalysis”选项就可以。 随后,选择我们需要的气象数据指标;可以在“Popular”这一栏选择用户常用的热门指标,也可以自己依据需要在下面的类别中搜索。如...
ERA5 Data Downloader and Converter This repository provides tools for downloading ERA5 datasets via the Climate Data Store (CDS) API and processing them into formats suitable for machine learning. Users can flexibly select different meteorological variables for their training dataset. Files Overview ...
①ERA5 hourly data on single levels from 1959 topresent (ERA5自1959年至今的每小时单级数据)可以搜索到XX年XX月XX日XX时的气象数据; 这里题主查询的所需数据: 找寻过程中发现所需的相对湿度不在其中,然后在下面②中获取; ②ERA5 hourly data on pressure levels from 1959 to present ...
era5_data 喜爱 0 ERA5数据的2018年04-04和09-08两天的数据,用于FourCastNet算法的推理可视化数据 z zzm_5309 4枚 CC0 ERA5天气预报科学计算 0 6 2023-05-20 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 2018-04-04_n6_precip.npy 2018-09-08_n32.npy 2018-04-04_n6.npy 2018-04-04_n6_precip....