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

ECMWF/ERA5/DAILY
Disponibilidad del conjunto de datos
1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
Proveedor del conjunto de datos
Fragmento para Earth Engine
ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5/DAILY")
Cadencia
1 día
Etiquetas
climate copernicus dewpoint ecmwf era5 precipitation pressure reanalysis surface temperature weather-and-climate wind

Descripción

ERA5 es la quinta generación de reanálisis atmosférico del ECMWF del clima global. El reanálisis combina datos del modelo con observaciones de todo el mundo en un conjunto de datos globalmente completo y coherente. 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 en la superficie, componente u del viento a 10 m y componente v del viento a 10 m. Además, se calculó la temperatura del aire mínima y máxima diaria a 2 m en función de los datos de temperatura del aire a 2 m por hora. Los valores de precipitación total diaria se indican como sumas diarias. Todos los demás parámetros se proporcionan como promedios diarios.

Los datos de ERA5 están disponibles desde 1979 hasta tres meses desde el tiempo real. Puedes encontrar más información y más parámetros atmosféricos de ERA5 en el Almacén de Datos Climáticos de Copernicus.

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

Bandas

Bandas

Tamaño de los píxeles: 27,830 metros (todas las bandas)

Nombre Unidades Mín. Máx. Tamaño de los píxeles Descripción
mean_2m_air_temperature K 223.6* 304* 27,830 metros

Temperatura del aire promedio a 2 m de altura (promedio diario)

minimum_2m_air_temperature K 220.7* 300.8* 27,830 metros

Temperatura del aire mínima a 2 m de altura (mínimo diario)

maximum_2m_air_temperature K 225.8* 310.2* 27,830 metros

Temperatura del aire máxima a 2 m de altura (máximo diario)

dewpoint_2m_temperature K 219.3* 297.8* 27,830 metros

Temperatura del punto de rocío a 2 m de altura (promedio diario)

total_precipitation m 0* 0.02* 27,830 metros

Precipitación total (sumas diarias)

surface_pressure Pa 65639* 102595* 27,830 metros

Presión en la superficie (promedio diario)

mean_sea_level_pressure Pa 97657.4* 103861* 27,830 metros

Presión media a nivel del mar (promedio diario)

u_component_of_wind_10m m/s -11.4* 11.4* 27,830 metros

Componente u del viento a 10 m (promedio diario)

v_component_of_wind_10m m/s -10.1* 10.1* 27,830 metros

Componente v del viento a 10 m (promedio diario)

* Valor mín. o máx. estimado

Propiedades de imágenes

Propiedades de la imagen

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

Reconoce el uso de ERA5 como se indica en el Contrato de Licencia de C3S/CAMS de Copernicus:

  • 5.1.1 Cuando el Licenciatario comunique o distribuya Productos de Copernicus al público, deberá informar a los destinatarios de 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 Cualquier publicación o distribución de este tipo cubierta por las cláusulas 5.1.1 y 5.1.2 deberá indicar 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

Citas:

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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