批量下载完整代码如下,此处下载“reanalysis-era5-single-levels”数据集1980~2022年2m温度数据,每年数据存放一个文件中。 import cdsapi from subprocess import call def idmDownloader(task_url, folder_path, file_name): """ IDM下载器 :param task_url: 下载任务地址 :param folder_path: 存放文件夹 :param...
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...
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ERA5数据(fifth generation ECMWF atmospheric reanalysis of the global climate)是由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)开发的第五代全球气候再分析数据集 1.注册账号:在官网注册账号和密码ECMWF 的 Climate Data Storehttps://cds.climate.copernicus.eu/user/register?destination=%2F%23!%2Fhome ...
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def download_era5_data(year, month, day, download_dir): dataset ="derived-era5-pressure-levels-daily-statistics" request = { "product_type":"reanalysis", "variable": ["geopotential"], "year": year, "month": [month], "day": [day], ...
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需要注册,以single-levels数据集为例:https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=download,在下载页面选择需要下载的变量、时间范围、以及地理范围,在页面最下方可以看到CDS API的下载格式,该格式可用于python代码进行下载: ...
日更新至字典中 dic['year']=str(y)dic['month']=str(m).zfill(2)dic['day']=[str(d).zfill(2)fordinrange(1,day_num+1)]filename='E:\\Data\\ERA5\\1979-2020\\2m_temperature\\'+str(y)+str(m).zfill(2)+'.nc'# 文件存储路径 c.retrieve('reanalysis-era5-single-levels',dic,file...