- डेटासेट की उपलब्धता
- 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- ईसीएमडब्ल्यूएफ़ / कॉपरनिकस क्लाइमेट चेंज सर्विस
- डेटासेट अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी
- 1 दिन
- टैग
ब्यौरा
ERA5, दुनिया भर के मौसम का विश्लेषण करने के लिए, ECMWF का पांचवां जनरेशन है. फिर से विश्लेषण करने की प्रोसेस में, मॉडल किए गए डेटा को दुनिया भर से मिले डेटा के साथ जोड़ा जाता है. इससे, दुनिया भर का पूरा और एक जैसा डेटासेट तैयार होता है. ERA5, ERA-Interim reanalysis की जगह लेता है.
ERA5 DAILY, ERA5 के सात क्लाइमेट रीऐनलिसिस पैरामीटर के लिए, हर दिन की एग्रीगेट की गई वैल्यू उपलब्ध कराता है: 2 मीटर की ऊंचाई पर हवा का तापमान, 2 मीटर की ऊंचाई पर ओस बिंदु का तापमान, कुल बारिश, समुद्र तल पर औसत दबाव, सतह का दबाव, 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का यू-कॉम्पोनेंट, और 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का वी-कॉम्पोनेंट. इसके अलावा, हर घंटे के हिसाब से 2 मीटर की ऊंचाई पर हवा के तापमान के डेटा के आधार पर, रोज़ाना कम से कम और ज़्यादा से ज़्यादा तापमान का हिसाब लगाया गया है. रोज़ाना होने वाले कुल वर्षण की वैल्यू, रोज़ाना के योग के तौर पर दी जाती हैं. अन्य सभी पैरामीटर, हर दिन के औसत के तौर पर दिए जाते हैं.
ERA5 का डेटा, 1979 से लेकर मौजूदा समय से तीन महीने पहले तक का उपलब्ध है. ज़्यादा जानकारी और ERA5 के ज़्यादा ऐटमस्फ़ियर पैरामीटर, Copernicus Climate Data Store पर देखे जा सकते हैं.
डेटा देने वाली कंपनी का नोट: हर पैरामीटर के लिए, हर घंटे की ERA5 वैल्यू के आधार पर, हर दिन के हिसाब से एग्रीगेट किए गए डेटा का हिसाब लगाया गया है.
बैंड
पिक्सल का साइज़
27,830 मीटर
बैंड
| नाम | इकाइयां | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल का साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
mean_2m_air_temperature |
K | 223.6* | 304* | मीटर | दो मीटर की ऊंचाई पर हवा का औसत तापमान (हर दिन का औसत) |
minimum_2m_air_temperature |
K | 220.7* | 300.8* | मीटर | दो मीटर की ऊंचाई पर हवा का कम से कम तापमान (रोज़ का कम से कम तापमान) |
maximum_2m_air_temperature |
K | 225.8* | 310.2* | मीटर | दो मीटर की ऊंचाई पर हवा का ज़्यादा से ज़्यादा तापमान (हर दिन का ज़्यादा से ज़्यादा तापमान) |
dewpoint_2m_temperature |
K | 219.3* | 297.8* | मीटर | दो मीटर की ऊंचाई पर ओस बनने के लिए ज़रूरी तापमान (हर दिन का औसत) |
total_precipitation |
m | 0* | 0.02* | मीटर | कुल बारिश (हर दिन के हिसाब से) |
surface_pressure |
पास्कल | 65639* | 102595* | मीटर | सतह का दबाव (हर दिन का औसत) |
mean_sea_level_pressure |
पास्कल | 97657.4* | 103861* | मीटर | समुद्र तल पर औसत वायुमंडलीय दबाव (हर दिन का औसत) |
u_component_of_wind_10m |
मी॰/से॰ | -11.4* | 11.4* | मीटर | 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का u-कॉम्पोनेंट (रोज़ का औसत) |
v_component_of_wind_10m |
मी॰/से॰ | -10.1* | 10.1* | मीटर | 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का v-कॉम्पोनेंट (हर दिन का औसत) |
इमेज प्रॉपर्टी
सैटलाइट इमेज के डेटासेट की विशेषताएं
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| महीना | INT | डेटा का महीना |
| वर्ष | INT | डेटा का साल |
| दिन | INT | डेटा का दिन |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
कृपया Copernicus C3S/CAMS के लाइसेंस समझौते में बताए गए तरीके से, ERA5 के इस्तेमाल की पुष्टि करें:
- 5.1.1 अगर लाइसेंस रखने वाला व्यक्ति या कंपनी, Copernicus प्रॉडक्ट को सार्वजनिक तौर पर उपलब्ध कराती है या दूसरों को देती है, तो उसे प्रॉडक्ट पाने वाले लोगों को सोर्स के बारे में बताना होगा. इसके लिए, उसे यहां दी गई सूचना या इसी तरह की कोई अन्य सूचना इस्तेमाल करनी होगी: "Copernicus Climate Change Service की जानकारी (साल) का इस्तेमाल करके जनरेट किया गया".
- 5.1.2 अगर लाइसेंस पाने वाला व्यक्ति या इकाई, कोपरनिकस के डेटा में बदलाव करके या उसी डेटा से कुछ पब्लिश करती है या लोगों को उपलब्ध कराती है, तो उसे यह या इसी तरह की कोई सूचना देनी होगी: "इसमें Copernicus Climate Change Service की बदली गई जानकारी (साल) शामिल है".
- 5.1.3 में बताया गया है कि 5.1.1 और 5.1.2 में शामिल किसी भी पब्लिकेशन या डिस्ट्रिब्यूशन में यह बताया गया है कि कोपरनिकस ऐटमस्फ़ियर मॉनिटरिंग सर्विस से मिली जानकारी या उसके पास मौजूद डेटा के इस्तेमाल के लिए, न तो यूरोपियन कमीशन और न ही ईसीएमडब्लूएफ़ ज़िम्मेदार है.
उद्धरण
कोपरनिकस क्लाइमेट चेंज सर्विस (सी3एस) (2017): ईआरए5: यह ईसीएमडब्ल्यूएफ़ के वैश्विक जलवायु के वायुमंडलीय रीऐनलिसिस की पांचवीं जनरेशन है. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS), (date of access), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (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