使用CDSAPI下载ERA5数据设置grid分辨率

最新推荐文章于 2025-03-20 16:29:29 发布
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分类专栏： Tools # Python-Data Processing 文章标签： python
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使用ERA5官方网站生成Python脚本下载数据时，默认采用原始网格分辨率0.25*0.25，无法设置下载分辨率大小。若要改变网格分辨率，可在请求中添加相关设置，且指定的网格分辨率值须是原始分辨率的倍数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用ERA5官方网站生成python脚本进行数据下载时，不能设置下载分辨率大小。在默认情况下，使用原始网格分辨率0.25*0.25。如果要改变网格分辨率，可以在请求中添加

‘grid’: ‘res/res',

其中，res为目标分辨率。值得注意的是，制定网格分辨率的值必须是原始网格分辨率的倍数

【PyGIS】使用cdsapi下载ERA5和ERA5_land逐小时数据并读取
```On Earth, Be Water, By Coding```
07-03 1978
再分析将模型数据与来自世界各地的观测数据结合起来，使用物理定律形成一个全球完整和一致的数据集。这一原理被称为数据同化，其基础是数值天气预报中心所使用的方法，即每隔若干小时（欧洲中期天气预报中心为12小时），将先前的预报与最新的观测结果以最佳方式结合起来，以产生对大气状态的新的最佳估计，称为分析，根据分析，发布更新的、改进的预报。再分析以相同的方式工作，但分辨率降低，以允许提供跨越几十年的数据集。再分析没有发布及时预报的限制，因此有更多的时间来收集观测结果，并且在时间上进一步回溯时，允许摄取原始观测结果的改进
python处理era5_ERA5数据python下载教程（Windows用户）
weixin_35651855的博客
02-10 2330
具体的教程官网有提供，想看详细信息可以参考：https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/How+to+install+and+use+CDS+API+on+Windows这里提供一个简单的教程供大家参考：1.注册账号：https://cds.climate.copernicus.eu/#!/home2.安装python，这里提供一下下载链接：https://p...
ERA5数据下载详细笔记
09-24
该文档详细介绍了最新数值预报产品ERA5的详细下载步骤。ERA5是欧洲中期天气预报中心最新产品，该文档结合网上相关资料，亲自实践，确定可以下载后，将整个过程详细记录并整理成文档。其中，还加入了自动选择区域与格网分辨率的代码。
ERA5 数据介绍
m0_72141699的博客
03-20 2647
ERA5 是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的第五代全球大气再分析数据集，广泛应用于气象、气候、环境等领域的研究。ERA5 数据库本身包含多个不同的产品和数据集，涵盖不同空间分辨率、时间尺度和物理变量。
ERA5的下载,era5数据下载
09-10
ERA-5的数据下载方法，可用于气象学等相关专业，每一步都有详细说明。
ERA5再分析资料下载
小朱小朱绝不认输的博客
08-09 7050
最近使用分辨率更高的ERA5再分析资料，分辨率为0.25x0.25，记录一下下载的过程。 1. 注册登录 首先搜索ERA5，打开ERA5网站。 需要登录账号，没有账号的先注册。 1）填写信息 提交注册后网站提示将发送邮件给你填写的邮箱 2）打开邮件中的第一个链接设置账号密码 设置完成后，网页提示密码已设置完成，并自动登录。 同时可以看到相关的ERA5的介绍以及下载。 可以看到右边有ERA5 documentation。 这里有如何下载ERA5的介绍。 2.配置CDS API密钥 需要配置apiKey信息。
ERA5数据自动下载设置——官网API
qq_43900422的博客
06-19 1443
ERA5是气象再分析数据集，质量较好。下载大批ERA5数据时，可以用API请求进行自动下载。
python 利用cdsapi下载ERA5日尺度数据
horizon012的博客
04-28 1572
Python ERA5 日尺度 数据下载
Python + CDSAPI 批量下载ERA5再分析数据
cxtuuu的博客
10-07 7922
*Copernicus Programme（哥白尼计划）**是欧盟发起的地球监测计划**ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecast）**是欧洲中期天气预报中心，一个组织/机构Copernicus Programme中有多个项目，每个项目交给专门的组织负责，其中**CAMS（Copernicus Atmosphere Monitoring Service，大气监测服务）
dd39b51d2a9b1f1716981d125db7867a_python气象_气象_气象数据ERA5的下载教程_
10-04
本教程将聚焦于如何使用Python来下载气象数据，特别是ERA5数据集。ERA5是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的一个全球高分辨率再分析产品，包含了丰富的气象参数，如温度、湿度、风速、风向等，对研究气候变化、...
python 利用cdsapi下载ERA5数据
horizon012的博客
07-18 1658
python下载ERA5数据集
ECMWF ERA5数据集下载api cdsapi
09-06
Climate Data Store，The Climate Data Store Application Program Interface is a service providing programmatic access to CDS data. https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to
ERA5的下载2.docx
02-17
针对第一版本的ERA5数据下载，有一些童鞋提出操作失败，故又把一些更加详细的细节添加进去，以确保看此教程能成功下载ERA5数据。
使用CDS下载ERA5数据（保姆级教程）
Astronaut的博客
05-12 7760
使用CDS下载ERA5数据（注：Linux系统） 1、注册cds api账号： 参考网站：https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to 注册并登陆成功后网站右侧的脚本框内会出现专属于您的url 和 key。 把脚本框内容复制到~/.cdsapirc之中。 vi ~/.cdsapirc ###输入脚本内容 ：wq 2、下载cds api代理： pip install cdsapi 3、使用cds api代理下载数据 转到ERA5数据下载网站：https://c
ERA5数据
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wuwenhuanwu的专栏
03-08 1万+
ERA5数据一 ERA51.CDS磁盘上的ERA5数据2.MARS磁带上的ERA5数据二 ERA5-Land 目前，ERA5数据集由ERA5，ERA5.1和ERA5-Land组成。ERA5替代了ERA-Interim再分析数据。 ERA5是综合的再分析资料，时间跨度从1979年（很快将追溯到1950年）到近实时，它在上层大气和近地表尽可能的同化了很多的观测数据。ERA5大气模型与陆地表面模型和波浪模型相耦合。 ERA5支持扩展（初步版本）：目前可获取从1950年-1978年的数据，与ERA5分离开（19
气象海洋数据下载——ERA5再分析——CDS-python
qq_41627642的博客
07-23 1万+
1、 欧洲中期天气预报中新ERA5再分析数据简介 下载网址 ERA5是一种综合性的再分析数据，ECMWF的Integrated Forecast System (IFS)的4D-Var data assimilation 和 CY41R2 模型预报产生的。ERA5数据集包含一个高分辨率(hourly，31km，0.2815degrees，“HRES”)和一个分辨率降低的十个集合（hourly，63km，0.5625degrees，“EDA”）。ERA5大气模型与陆面模型和波浪模型耦合，支持1979-至今的实
ERA5数据下载之CDS-Beta升级后，下载与解码避坑指南
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09-20 1522
解决方法：需要进入中，进入目标数据集，勾选Terms of use中的accepted。
【Python】2024年8月，使用CDS批量下载ERA5数据驱动WRF
sys0709的博客
08-22 2236
更新cdsapi第三方库（需要python在3.8及以上）：打开cmd中输入pip install cdsapi>=0.7.0（可能需要先更新pip，这个我忘记截图了），运行后没有啥提示，直接跳出运行应该就没问题。修改原来的.cdsapirc文件，如果还没有的话按照以下步骤在HOME目录下创建，注意修改文件属性。创建一个新的CDS-Beta账户，如果已经有ECMWF账户了就直接登录，没有就注册。不用IDM下载速度非常慢……但是没有用IDM下载，因为会有以下报错：。按照提示的内容进入下面网站：。
Python批量下载ERA5数据
最新发布
04-25
<think>好的，我需要帮助用户解决如何使用Python批量下载ERA5数据的问题。首先，用户已经提供了两篇引用内容，其中提到了配置cdsapi库和编写Python脚本的方法。我需要整理这些信息，确保步骤清晰，并且提供正确的代码示例。 首先，用户需要注册和获取API密钥。根据引用[1]和[2]，这包括在CDS官网注册账号，并复制API密钥到.rc文件中。这部分需要详细说明，因为这是使用cdsapi的前提条件。 接下来是安装cdsapi库。引用[1]提到如果还没有Python环境，需要安装Anaconda。这里可能需要提醒用户使用pip或conda安装cdsapi，但具体的安装命令需要正确无误，比如`pip install cdsapi`。 然后是编写Python脚本。引用[2]中的代码示例看起来有些问题，比如变量部分的逗号使用不正确，年份、月份、日期的格式可能也有错误。我需要修正这些语法错误，确保参数格式正确，例如使用列表表示多个变量，年份用字符串列表，月份和日期正确分隔。 另外，用户可能需要批量下载多个年份或多个变量的数据，所以代码中的参数应该用列表形式，比如'year': ['2000','2001']，而不是用双引号和逗号分隔的字符串。同时，保存路径需要正确指定，可能还需要处理多个文件保存的问题，比如按年份或变量命名文件。 还需要注意时间参数的正确格式，比如'time'应该是列表，每个时间点用字符串表示，例如['00:00', '01:00']。此外，用户可能需要循环多个请求，处理多个年份或月份的下载，避免一次性请求过大导致失败。 最后，提醒用户运行脚本前确保CDS账户已授权，并且网络连接正常。可能还需要提到错误处理，比如请求失败时的重试机制，或者分批次下载的建议。 总结步骤应该是：注册获取API密钥、安装库、编写脚本并修正代码示例中的错误、注意事项。需要确保代码示例正确，参数正确使用列表，路径正确，并给出可能的扩展建议，如循环下载多个年份。同时，根据用户之前的引用，可能需要参考最新的官方文档，因为代码可能有更新，所以建议用户查看最新示例。</think>以下是通过Python实现ERA5数据批量下载的完整解决方案： ### 一、准备工作流程 1. **注册CDS账户** - 访问[Climate Data Store](https://cds.climate.copernicus.eu/)注册账号 - 在用户设置页面获取API密钥[^1] 2. **配置密钥文件** ```shell # Windows系统在C:\Users\用户名\.cdsapirc # Linux/Mac在~/.cdsapirc url: https://cds.climate.copernicus.eu/api/v2 key: 你的UID:你的API密钥 ``` 3. **安装依赖库** ```python pip install cdsapi netCDF4 ``` ### 二、核心代码实现 ```python import cdsapi c = cdsapi.Client() # 批量下载2000-2020年每日数据示例 for year in map(str, range(2000, 2021)): c.retrieve( 'reanalysis-era5-land', { 'product_type': 'reanalysis', 'format': 'netcdf', 'variable': [ '2m_temperature', 'surface_pressure', '10m_u_component_of_wind', '10m_v_component_of_wind' ], 'year': year, 'month': [f'{m:02d}' for m in range(1,13)], # 全年数据 'day': [f'{d:02d}' for d in range(1,32)], # 全月天数 'time': [f'{h:02d}:00' for h in range(0,24)],# 全天时次 }, f'ERA5_{year}_LandData.nc' # 按年份保存文件 ) ``` ### 三、关键参数说明 1. **时间参数配置** ```python 'time': ['00:00', '06:00', '12:00', '18:00'] # 每日四时次采样 ``` 2. **空间范围设置** ```python 'area': [55, 70, 15, 140], # 北/西/南/东坐标 (适用于中国区域) ``` 3. **网格分辨率调节** ```python 'grid': [0.25, 0.25], # 0.25°×0.25°网格 ``` ### 四、优化建议 1. **分块下载策略** - 按季度下载避免超时：`'month': ['01','02','03']` - 单次请求不超过100GB[^2] 2. **异常处理机制** ```python from tenacity import retry, stop_after_attempt @retry(stop=stop_after_attempt(3)) def safe_retrieve(): c.retrieve(...) ``` ### 五、数据处理技巧 ```python import xarray as xr ds = xr.open_dataset('ERA5_2020_LandData.nc') # 提取华东区域数据 east_china = ds.sel(latitude=slice(25,35), longitude=slice(115,125)) ```
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