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

Disponibilidad del conjunto de datos: 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
Proveedor del conjunto de datos: ECMWF / Copernicus Climate Change Service

Cadencia: 1 día
Etiquetas: clima copernicus punto de rocío ecmwf era5 precipitación presión reanálisis superficie temperatura viento

Descripción

ERA5 es el reanálisis atmosférico de quinta generación del ECMWF del clima global. El reanálisis combina los datos del modelo con las observaciones de todo el mundo en un conjunto de datos coherente y completo a nivel global. El ERA5 reemplaza a su predecesor, el reanálisis ERA-Interim.

ERA5 DAILY proporciona valores agregados para cada día de siete parámetros de reanálisis climático de ERA5: temperatura del aire a 2 m, temperatura del punto de rocío a 2 m, precipitación total, presión media a nivel del mar, presión superficial, componente U del viento a 10 m y componente V del viento a 10 m. Además, se calcularon las temperaturas mínimas y máximas diarias del aire a 2 m en función de los datos de temperatura del aire a 2 m por hora. Los valores diarios de precipitación total se proporcionan como sumas diarias. Todos los demás parámetros se proporcionan como promedios diarios.

Los datos de ERA5 están disponibles desde 1979 hasta tres meses antes del tiempo real. Puedes encontrar más información y más parámetros atmosféricos de ERA5 en Copernicus Climate Data Store.

Nota del proveedor: Los agregados diarios se calcularon en función de los valores horarios de ERA5 de cada parámetro.

Bandas

Tamaño de píxel
27830 metros

Bandas

Nombre	Unidades	Mín.	Máx.	Tamaño de los píxeles	Descripción
`mean_2m_air_temperature`	K	223.6*	304*	metros	Temperatura del aire promedio a 2 m de altura (promedio diario)
`minimum_2m_air_temperature`	K	220.7*	300.8*	metros	Temperatura del aire mínima a 2 m de altura (mínima diaria)
`maximum_2m_air_temperature`	K	225.8*	310.2*	metros	Temperatura máxima del aire a 2 m de altura (máximo diario)
`dewpoint_2m_temperature`	K	219.3*	297.8*	metros	Temperatura del punto de rocío a 2 m de altura (promedio diario)
`total_precipitation`	m	0*	0.02*	metros	Precipitación total (sumas diarias)
`surface_pressure`	Pa	65639*	102595*	metros	Presión en la superficie (promedio diario)
`mean_sea_level_pressure`	Pa	97657.4*	103861*	metros	Presión media a nivel del mar (promedio diario)
`u_component_of_wind_10m`	m/s	-11.4*	11.4*	metros	Componente U del viento a 10 m (promedio diario)
`v_component_of_wind_10m`	m/s	-10.1*	10.1*	metros	Componente V del viento a 10 m (promedio diario)

* Valor mínimo o máximo estimado

Propiedades de imágenes

Propiedades de imágenes

Nombre	Tipo	Descripción
mes	INT	Mes de los datos
año	INT	Año de los datos
día	INT	Día de los datos

Condiciones de Uso

Condiciones de Uso

Confirma el uso de ERA5 como se indica en el Acuerdo de licencia de Copernicus C3S/CAMS:

5.1.1 Cuando el Licenciatario comunique o distribuya Productos de Copernicus al público, deberá informar a los destinatarios sobre la fuente con el siguiente aviso o uno similar: "Generado con información del Servicio de Cambio Climático de Copernicus (año)".
5.1.2 Cuando el Licenciatario realice o contribuya a una publicación o distribución que contenga Productos de Copernicus adaptados o modificados, deberá proporcionar el siguiente aviso o uno similar: "Contiene información modificada del Servicio de Cambio Climático de Copernicus (año)".
5.1.3 En toda publicación o distribución cubierta por las cláusulas 5.1.1 y 5.1.2, se indicará que ni la Comisión Europea ni el ECMWF son responsables del uso que se pueda hacer de la información o los datos de Copernicus que contenga.

Citas

Copernicus Climate Change Service (C3S) (2017): ERA5: Quinta generación de reanálisis atmosféricos del ECMWF del clima global. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS), (fecha de acceso), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview

Explora con Earth Engine

Editor de código (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);

Configuración de Python

Consulta la página Entorno de Python para obtener información sobre la API de Python y el uso de geemap para el desarrollo interactivo.

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

ECMWF/ERA5/DAILY, climate,copernicus,dewpoint,ecmwf,era5,precipitation,pressure,reanalysis,surface,temperature,wind

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

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

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

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