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,...
完成注册后，需要在我们注册时填写的邮箱中激活一下账号，如下图所示。 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。 ...
这里以“ERA5-Land hourly data from 1950 to present”数据集为例,下载全球范围2022年5月份的2m温度数据。进入具体数据集后,点击“download data”,然后选择要下载的变量,以及年、月、日、小时等时间。 下载范围可以设置全部区域或按经纬度裁剪,下载文件可选GRIB或NetCDF格式,全部设置完成后点击提交。 **4. **...
下载:———机构:Copernicus Climate Data Store | Copernicus Climate Data Store下载网址:https://cds.climate.copernicus.eu/#!/home数据名:EAR5-Land monthly averaged data from 1950 to present 数据的空间分辨率为 1° 。点击进入后,选择download data,勾选要下载的变量和产品类型,如下两图所示: 选择好所需...
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。如下图所示。 接...
listdir(download_path)) # 循环遍历所有日期,下载数据 for date in dates: # 创建输出文件名 output_file = os.path.join(download_path, date + '.nc') # 创建ERA5数据集对象 url = 'http://data.ecmwf.int/opendata/DATASET_NAME/era5/' + variable_name + '/hourly/' + date + '/' + date...
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...
🔍首先,在Dataset中搜索“ERA5-Land monthly averaged data from 1950 to present”这个数据集。🔍📥接着,点击“Download”下载数据。在Product type选项中,选择第一个“月平均数据”(旁边是按小时计算的月平均数据)。📥📋然后,选择你要下载的变量。例如,p4是不同深度的土壤湿度,p5是地表感热/潜热通量和...
例如,可以搜索“ERA5-Land hourly data from 1940 to present”数据集。 设置下载要素并提交请求:选择要下载的变量,如2m温度;选择年、月、日、小时等时间范围;设置下载范围,可以选择全部区域或按经纬度裁剪;选择下载文件格式,如NetCDF或GRIB;全部设置完成后,点击“Submit Form”提交请求。 下载数据:提交请求后,...
download_file_from_era5(request, filepath) # 创建一个函数来执行实际下载 def download_file_from_era5(request, filepath): print(f"Downloading data to {filepath}...") client = cdsapi.Client() client.retrieve("derived-era5-pressure-levels-daily-statistics", request).download(filepath) ...