使用CDS API下载ERA5-Land数据时变量名冲突问题解析-优快云博客

使用CDS API下载ERA5-Land数据时变量名冲突问题解析

问题背景

在使用ECMWF的CDS API下载ERA5-Land数据时，用户遇到了变量名冲突的问题。具体表现为当尝试下载snow_cover(雪盖)和lack_ice_depth(湖冰厚度)两个变量时，系统返回了错误信息，指出这些变量名存在歧义。

错误现象

用户在使用reanalysis-era5-single-levels数据集时，系统报错显示：

snow_cover可能指代"SNOW EVAPORATION"或"SNOW EVAPORATION VARIABLE RESOLUTION"
lack_ice_depth可能指代"LEAF AREA INDEX LOW VEGETATION"或"LEAF AREA INDEX HIGH VEGETATION"

这表明在用户请求的数据集中，这些变量名存在歧义，系统无法确定用户具体想要下载哪个变量。

根本原因

经过分析，问题的根本原因在于用户错误地选择了数据集。ERA5-Land数据实际上应该从reanalysis-era5-land数据集中获取，而不是reanalysis-era5-single-levels数据集。

这两个数据集虽然都属于ERA5系列，但包含的变量和分辨率有所不同：

reanalysis-era5-single-levels：全球大气再分析数据，分辨率约31公里
reanalysis-era5-land：专门针对陆地表面的高分辨率(9公里)再分析数据，包含更多陆地表面特定变量

解决方案

正确的做法是将请求的数据集从reanalysis-era5-single-levels改为reanalysis-era5-land。修改后的请求示例如下：

c.retrieve(
    'reanalysis-era5-land',  # 修改为正确的数据集名称
    {
        'product_type': 'reanalysis',
        'format': 'netcdf',
        'variable':[
           '10m_u_component_of_wind', '10m_v_component_of_wind', '2m_temperature',
           'surface_pressure', 'total_cloud_cover', 'total_precipitation',
           'snow_cover', 'lake_ice_depth'  # 注意正确的变量名是lake_ice_depth
        ],
        'year':str(year),
        'month':month,
        'day':list(subsub.day.values),
        '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'],
    },
    os.path.join(output_folder, f'download_{year}_{month}.nc')
)

技术建议

变量名验证：在使用CDS API时，建议先在网页界面上查看目标数据集包含哪些变量，确保使用的变量名准确无误。
数据集选择：
- 对于陆地表面变量(如雪盖、湖冰等)，优先使用reanalysis-era5-land数据集
- 对于大气变量，使用reanalysis-era5-single-levels数据集
变量名更正：注意正确的湖冰厚度变量名是lake_ice_depth，而不是用户最初使用的lack_ice_depth。
错误处理：在代码中添加适当的错误处理机制，捕获并解析CDS API返回的错误信息，可以帮助快速定位问题。

总结

在使用气候数据下载API时，选择正确的数据集和变量名至关重要。ERA5-Land数据专门针对陆地表面过程进行了优化，提供了更高分辨率的陆地变量。当遇到变量名冲突问题时，首先应检查是否使用了正确的数据集，其次确认变量名的拼写和可用性。通过正确配置这些参数，可以顺利获取所需的气候再分析数据。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考