- זמינות קבוצת הנתונים
- 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
- מפיק קבוצת הנתונים
- ECMWF / Copernicus Climate Change Service
- קצב
- יום אחד
- תגים
תיאור
ERA5 הוא הדור החמישי של ניתוח האטמוספרה מחדש של ECMWF בנוגע לאקלים הגלובלי. בניתוח מחדש משולבים נתונים לפי מודל עם תצפיות מכל העולם כדי ליצור מערך נתונים מלא ועקבי ברמה הגלובלית. ERA5 מחליף את קודמו, הניתוח מחדש של ERA-Interim.
ERA5 DAILY מספק ערכים נצברים לכל יום עבור שבעה פרמטרים של ניתוח מחדש של אקלים ב-ERA5: טמפרטורת אוויר בגובה 2 מטרים, טמפרטורת נקודת הטל בגובה 2 מטרים, כמות המשקעים הכוללת, לחץ ממוצע בגובה פני הים, לחץ פני השטח, רכיב u של הרוח בגובה 10 מטרים ורכיב v של הרוח בגובה 10 מטרים. בנוסף, טמפרטורת האוויר המינימלית והמקסימלית היומית בגובה 2 מטרים חושבה על סמך נתוני טמפרטורת האוויר השעתית בגובה 2 מטרים. ערכי המשקעים היומיים הכוללים מוצגים כסכומים יומיים. כל שאר הפרמטרים מסופקים כממוצעים יומיים.
נתוני ERA5 זמינים משנת 1979 ועד שלושה חודשים לפני הזמן הנוכחי. מידע נוסף ופרמטרים אטמוספריים נוספים של ERA5 זמינים ב-Copernicus Climate Data Store.
הערת הספק: הנתונים המצטברים היומיים חושבו על סמך הערכים השעתיים של ERA5 לכל פרמטר.
תחום תדרים
תחום תדרים
גודל הפיקסל: 27,830 מטרים (כל הפסים)
| שם | יחידות | מינימום | מקסימום | גודל הפיקסל | תיאור |
|---|---|---|---|---|---|
mean_2m_air_temperature |
K | 223.6* | 304* | 27,830 מטרים | טמפרטורת האוויר הממוצעת בגובה 2 מטרים (ממוצע יומי) |
minimum_2m_air_temperature |
K | 220.7* | 300.8* | 27,830 מטרים | טמפרטורת האוויר המינימלית בגובה 2 מטרים (מינימום יומי) |
maximum_2m_air_temperature |
K | 225.8* | 310.2* | 27,830 מטרים | טמפרטורת האוויר המקסימלית בגובה 2 מטרים (הערך המקסימלי היומי) |
dewpoint_2m_temperature |
K | 219.3* | 297.8* | 27,830 מטרים | טמפרטורת נקודת הטל בגובה 2 מטרים (ממוצע יומי) |
total_precipitation |
m | 0* | 0.02* | 27,830 מטרים | סך המשקעים (סיכומים יומיים) |
surface_pressure |
Pa | 65639* | 102595* | 27,830 מטרים | לחץ על פני השטח (ממוצע יומי) |
mean_sea_level_pressure |
Pa | 97657.4* | 103861* | 27,830 מטרים | הלחץ הממוצע בגובה פני הים (ממוצע יומי) |
u_component_of_wind_10m |
מ"ש | -11.4* | 11.4* | 27,830 מטרים | רכיב הרוח u בגובה 10 מטר (ממוצע יומי) |
v_component_of_wind_10m |
מ"ש | -10.1* | 10.1* | 27,830 מטרים | רכיב הרוח V בגובה 10 מטר (ממוצע יומי) |
מאפייני תמונה
מאפייני תמונה
| שם | סוג | תיאור |
|---|---|---|
| חודש | INT | החודש שבו נאספו הנתונים |
| שנה | INT | שנת הנתונים |
| יום | INT | היום של הנתונים |
תנאים והגבלות
תנאים והגבלות
צריך לאשר את השימוש ב-ERA5 כפי שמצוין בהסכם הרישיון של Copernicus C3S/CAMS:
- 5.1.1 אם בעל הרישיון מעביר או מפיץ את מוצרי Copernicus לציבור, בעל הרישיון צריך ליידע את הנמענים לגבי המקור באמצעות ההודעה הבאה או הודעה דומה: "הופק באמצעות מידע של Copernicus Climate Change Service (שנה)".
- 5.1.2 אם בעל הרישיון יוצר או תורם לפרסום או להפצה שמכילים מוצרים מותאמים או משתנים של Copernicus, בעל הרישיון יספק את ההודעה הבאה או הודעה דומה: "מכיל מידע שונה של Copernicus Climate Change Service (שנה)".
- 5.1.3 בכל פרסום או הפצה כאלה, שכלולים בסעיפים 5.1.1 ו-5.1.2, צריך לציין שהנציבות האירופית או ECMWF לא אחראים לכל שימוש במידע של Copernicus או בנתונים שהוא מכיל.
ציטוטים ביבליוגרפיים
Copernicus Climate Change Service (C3S) (2017): ERA5: Fifth generation of ECMWF atmospheric reanalyses of the global climate. מאגר נתוני האקלים של Copernicus Climate Change Service (שירות שינויי האקלים של תוכנית קופרניקוס), (תאריך הגישה), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview
סיור עם פלטפורמת Earth Engine
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);
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