ERA5 Daily Aggregates - Latest Climate Reanalysis Produced by ECMWF / Copernicus Climate Change Service

Verfügbarkeit des Datasets

1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z

Ersteller des Datasets

EZMW / Copernicus Climate Change Service

Earth Engine-Snippet

ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5/DAILY")

Intervall

1 Tag

Tags

climate copernicus dewpoint ecmwf era5 precipitation pressure reanalysis surface temperature weather-and-climate wind

Beschreibung

ERA5 ist die fünfte Generation der atmosphärischen Reanalyse des globalen Klimas durch das EZMW. Bei der Reanalyse werden Modelldaten mit Beobachtungen aus der ganzen Welt zu einem global vollständigen und konsistenten Dataset kombiniert. ERA5 ersetzt die Vorgängerversion, die ERA-Interim-Reanalyse.

ERA5 DAILY bietet aggregierte Werte für jeden Tag für sieben ERA5-Parameter der Klimareanalyse: Lufttemperatur in 2 m Höhe, Taupunkttemperatur in 2 m Höhe, Gesamtniederschlag, mittlerer Luftdruck auf Meereshöhe, Luftdruck an der Oberfläche, U-Komponente des Windes in 10 m Höhe und V-Komponente des Windes in 10 m Höhe. Außerdem wurden die täglichen Mindest- und Höchstwerte der Lufttemperatur in 2 m Höhe anhand der stündlichen Daten zur Lufttemperatur in 2 m Höhe berechnet. Die täglichen Gesamtniederschlagswerte werden als tägliche Summen angegeben. Alle anderen Parameter werden als Tagesdurchschnitte angegeben.

ERA5-Daten sind von 1979 bis drei Monate nach der Echtzeit verfügbar. Weitere Informationen und weitere atmosphärische ERA5-Parameter finden Sie im Copernicus Climate Datenspeicher.

Hinweis des Anbieters: Die Tagesaggregate wurden anhand der stündlichen ERA5-Werte der einzelnen Parameter berechnet.

Bänder

Bänder

Pixelgröße: 27.830 Meter (alle Bänder)

Name	Einheiten	Min.	Max.	Pixelgröße	Beschreibung
mean_2m_air_temperature	K	223,6*	304*	27.830 Meter	Durchschnittliche Lufttemperatur in 2 m Höhe (Tagesdurchschnitt)
minimum_2m_air_temperature	K	220,7*	300,8*	27.830 Meter	Mindestlufttemperatur in 2 m Höhe (Tagesminimum)
maximum_2m_air_temperature	K	225,8*	310,2*	27.830 Meter	Höchstlufttemperatur in 2 m Höhe (Tagesmaximum)
dewpoint_2m_temperature	K	219,3*	297,8*	27.830 Meter	Taupunkttemperatur in 2 m Höhe (Tagesdurchschnitt)
total_precipitation	m	0*	0,02*	27.830 Meter	Gesamtniederschlag (Tageswerte)
surface_pressure	Pa	65.639*	102.595*	27.830 Meter	Luftdruck an der Oberfläche (Tagesdurchschnitt)
mean_sea_level_pressure	Pa	97.657,4*	103.861*	27.830 Meter	Mittlerer Luftdruck auf Meereshöhe (Tagesdurchschnitt)
u_component_of_wind_10m	m/s	-11,4*	11,4*	27.830 Meter	U-Komponente des Windes in 10 m Höhe (Tagesdurchschnitt)
v_component_of_wind_10m	m/s	-10,1*	10,1*	27.830 Meter	V-Komponente des Windes in 10 m Höhe (Tagesdurchschnitt)

* geschätzter Mindest- oder Höchstwert

Bildattribute

Bildeigenschaften

Name	Typ	Beschreibung
Monat	INT	Monat der Daten
Jahr	INT	Jahr der Daten
Tag	INT	Tag der Daten

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Bitte geben Sie die Verwendung von ERA5 gemäß der Copernicus C3S/CAMS-Lizenzvereinbarung an:

• 5.1.1 Wenn der Lizenznehmer Copernicus-Produkte öffentlich kommuniziert oder verbreitet, muss er die Empfänger über die Quelle informieren, indem er die folgende oder eine ähnliche Mitteilung verwendet: „Erstellt mit Informationen des Copernicus Klimawandel Service (Jahr)“.
• 5.1.2 Wenn der Lizenznehmer eine Veröffentlichung oder Verbreitung erstellt oder dazu beiträgt, die angepasste oder geänderte Copernicus-Produkte enthält, muss er die folgende oder eine ähnliche Mitteilung verwenden: „Enthält geänderte Informationen des Copernicus Climate Change Service (Jahr)“.
• 5.1.3 In jeder solchen Veröffentlichung oder Verbreitung gemäß den Klauseln 5.1.1 und 5.1.2 muss angegeben werden, dass weder die Europäische Kommission noch das EZMW für eine Verwendung der darin enthaltenen Copernicus-Informationen oder ‑Daten verantwortlich ist.

Zitationen

Zitationen:

• Copernicus Climate Change Service (C3S) (2017): ERA5: Fifth generation of ECMWF atmospheric reanalyses of the global climate. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS), (Datum des Zugriffs), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview

Die Earth Engine nutzen

Wichtig: Die Earth Engine ist eine Plattform für die wissenschaftliche Analyse und Visualisierung von Geo-Datasets im Petabyte-Bereich, sowohl für die Öffentlichkeit als auch für Unternehmen und Behörden. Die Earth Engine kann kostenlos für Forschungs-, Bildungs- und gemeinnützige Zwecke verwendet werden. Registrieren Sie sich für den Zugriff auf die Earth Engine, um loszulegen.

Code-Editor (JavaScript)

// Example script to load and visualize ERA5 climate reanalysis parameters in
// Google Earth Engine

// Daily mean 2m air temperature
var era5_2mt = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                   .select('mean_2m_air_temperature')
                   .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));
print(era5_2mt);

// Daily total precipitation sums
var era5_tp = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                  .select('total_precipitation')
                  .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Daily mean 2m dewpoint temperature
var era5_2d = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                  .select('dewpoint_2m_temperature')
                  .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Daily mean sea-level pressure
var era5_mslp = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                    .select('mean_sea_level_pressure')
                    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Daily mean surface pressure
var era5_sp = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                  .select('surface_pressure')
                  .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Daily mean 10m u-component of wind
var era5_u_wind_10m = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                          .select('u_component_of_wind_10m')
                          .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Convert pressure levels from Pa to hPa - Example for surface pressure
var era5_sp = era5_sp.map(function(image) {
  return image.divide(100).set(
      'system:time_start', image.get('system:time_start'));
});

// Visualization palette for total precipitation
var visTp = {
  min: 0.0,
  max: 0.1,
  palette: ['ffffff', '00ffff', '0080ff', 'da00ff', 'ffa400', 'ff0000']
};

// Visualization palette for temperature (mean, min and max) and 2m dewpoint
// temperature
var vis2mt = {
  min: 250,
  max: 320,
  palette: [
    '000080', '0000d9', '4000ff', '8000ff', '0080ff', '00ffff', '00ff80',
    '80ff00', 'daff00', 'ffff00', 'fff500', 'ffda00', 'ffb000', 'ffa400',
    'ff4f00', 'ff2500', 'ff0a00', 'ff00ff'
  ]
};

// Visualization palette for u- and v-component of 10m wind
var visWind = {
  min: 0,
  max: 30,
  palette: [
    'ffffff', 'ffff71', 'deff00', '9eff00', '77b038', '007e55', '005f51',
    '004b51', '013a7b', '023aad'
  ]
};

// Visualization palette for pressure (surface pressure, mean sea level
// pressure) - adjust min and max values for mslp to min:990 and max:1050
var visPressure = {
  min: 500,
  max: 1150,
  palette: [
    '01ffff', '058bff', '0600ff', 'df00ff', 'ff00ff', 'ff8c00', 'ff8c00'
  ]
};


// Add layer to map
Map.addLayer(
    era5_tp.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), visTp,
    'Daily total precipitation sums');
Map.addLayer(
    era5_2d.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), vis2mt,
    'Daily mean 2m dewpoint temperature');
Map.addLayer(
    era5_2mt.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), vis2mt,
    'Daily mean 2m air temperature');
Map.addLayer(
    era5_u_wind_10m.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), visWind,
    'Daily mean 10m u-component of wind');
Map.addLayer(
    era5_sp.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), visPressure,
    'Daily mean surface pressure');

Map.setCenter(21.2, 22.2, 2);

Python einrichten

Weitere Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Example script to load and visualize ERA5 climate reanalysis parameters in
# Google Earth Engine

# Daily mean 2m air temperature
era5_2mt = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('mean_2m_air_temperature')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)
display(era5_2mt)

# Daily total precipitation sums
era5_tp = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('total_precipitation')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Daily mean 2m dewpoint temperature
era5_2d = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('dewpoint_2m_temperature')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Daily mean sea-level pressure
era5_mslp = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('mean_sea_level_pressure')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Daily mean surface pressure
era5_sp = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('surface_pressure')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Daily mean 10m u-component of wind
era5_u_wind_10m = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('u_component_of_wind_10m')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Convert pressure levels from Pa to hPa - Example for surface pressure
era5_sp = era5_sp.map(
    lambda image: image.divide(100).set(
        'system:time_start', image.get('system:time_start')
    )
)

# Visualization palette for total precipitation
vis_tp = {
    'min': 0.0,
    'max': 0.1,
    'palette': ['ffffff', '00ffff', '0080ff', 'da00ff', 'ffa400', 'ff0000'],
}

# Visualization palette for temperature (mean, min and max) and 2m dewpoint
# temperature
vis_2mt = {
    'min': 250,
    'max': 320,
    'palette': [
        '000080',
        '0000d9',
        '4000ff',
        '8000ff',
        '0080ff',
        '00ffff',
        '00ff80',
        '80ff00',
        'daff00',
        'ffff00',
        'fff500',
        'ffda00',
        'ffb000',
        'ffa400',
        'ff4f00',
        'ff2500',
        'ff0a00',
        'ff00ff',
    ],
}

# Visualization palette for u- and v-component of 10m wind
vis_wind = {
    'min': 0,
    'max': 30,
    'palette': [
        'ffffff',
        'ffff71',
        'deff00',
        '9eff00',
        '77b038',
        '007e55',
        '005f51',
        '004b51',
        '013a7b',
        '023aad',
    ],
}

# Visualization palette for pressure (surface pressure, mean sea level
# pressure) - adjust min and max values for mslp to 'min':990 and 'max':1050
vis_pressure = {
    'min': 500,
    'max': 1150,
    'palette': [
        '01ffff',
        '058bff',
        '0600ff',
        'df00ff',
        'ff00ff',
        'ff8c00',
        'ff8c00',
    ],
}


# Add layer to map
m = geemap.Map()
m.add_layer(
    era5_tp.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_tp,
    'Daily total precipitation sums',
)
m.add_layer(
    era5_2d.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_2mt,
    'Daily mean 2m dewpoint temperature',
)
m.add_layer(
    era5_2mt.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_2mt,
    'Daily mean 2m air temperature',
)
m.add_layer(
    era5_u_wind_10m.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_wind,
    'Daily mean 10m u-component of wind',
)
m.add_layer(
    era5_sp.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_pressure,
    'Daily mean surface pressure',
)

m.set_center(21.2, 22.2, 2)
m

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ERA5 Daily Aggregates – Latest Climate Reanalysis Produced by ECMWF / Copernicus Climate Change Service

ERA5 ist die fünfte Generation der atmosphärischen Reanalyse des globalen Klimas durch das EZMW. Bei der Reanalyse werden Modelldaten mit Beobachtungen aus der ganzen Welt zu einem global vollständigen und konsistenten Dataset kombiniert. ERA5 ersetzt die Vorgängerversion, die ERA-Interim-Reanalyse. ERA5 DAILY bietet aggregierte Werte für jeden Tag für sieben ERA5-Parameter der Klimareanalyse: …

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1979-01-02T00:00:00Z/2020-07-09T00:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets