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

Veri Kümesi Kullanılabilirliği: 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
Veri Kümesi Üreticisi: ECMWF / Copernicus İklim Değişikliği Hizmeti

Sıklık: 1 Gün
Etiketler: climate copernicus dewpoint ecmwf era5 precipitation pressure reanalysis surface temperature wind

Açıklama

ERA5, küresel iklimin ECMWF tarafından yapılan beşinci nesil atmosferik yeniden analizidir. Yeniden analiz, model verilerini dünyanın dört bir yanındaki gözlemlerle birleştirerek küresel olarak eksiksiz ve tutarlı bir veri kümesi oluşturur. ERA5, önceki sürümü olan ERA-Interim yeniden analizinin yerini almıştır.

ERA5 DAILY, yedi ERA5 iklim yeniden analizi parametresi için her günün toplu değerlerini sağlar: 2 m hava sıcaklığı, 2 m çiğ noktası sıcaklığı, toplam yağış, ortalama deniz seviyesi basıncı, yüzey basıncı, 10 m rüzgarın u bileşeni ve 10 m rüzgarın v bileşeni. Ayrıca, 2 m yükseklikteki günlük minimum ve maksimum hava sıcaklığı, saatlik 2 m hava sıcaklığı verilerine göre hesaplanmıştır. Günlük toplam yağış değerleri, günlük toplamlar olarak verilir. Diğer tüm parametreler günlük ortalamalar olarak sağlanır.

ERA5 verileri 1979'dan itibaren gerçek zamanlı olarak üç ay boyunca kullanılabilir. Daha fazla bilgi ve daha fazla ERA5 atmosferik parametre için Copernicus Climate Data Store'u ziyaret edin.

Sağlayıcının Notu: Günlük toplamlar, her parametrenin ERA5 saatlik değerlerine göre hesaplanmıştır.

Bantlar

Bantlar

Piksel boyutu: 27.830 metre (tüm bantlar)

Ad	Birimler	Min.	Maks.	Piksel Boyutu	Açıklama
`mean_2m_air_temperature`	K	223,6*	304*	27.830 metre	2 m yükseklikteki ortalama hava sıcaklığı (günlük ortalama)
`minimum_2m_air_temperature`	K	220,7*	300,8*	27.830 metre	2 m yükseklikteki minimum hava sıcaklığı (günlük minimum)
`maximum_2m_air_temperature`	K	225,8*	310,2*	27.830 metre	2 m yükseklikteki maksimum hava sıcaklığı (günlük maksimum)
`dewpoint_2m_temperature`	K	219,3*	297,8*	27.830 metre	2 m yükseklikteki çiğ noktası sıcaklığı (günlük ortalama)
`total_precipitation`	dk.	0*	0,02*	27.830 metre	Toplam yağış (günlük toplamlar)
`surface_pressure`	Pa	65.639*	102.595*	27.830 metre	Yüzey basıncı (günlük ortalama)
`mean_sea_level_pressure`	Pa	97.657,4*	103.861*	27.830 metre	Ortalama deniz seviyesi basıncı (günlük ortalama)
`u_component_of_wind_10m`	m/sn	-11,4*	11.4*	27.830 metre	10 m rüzgarın u bileşeni (günlük ortalama)
`v_component_of_wind_10m`	m/sn	-10,1*	10,1*	27.830 metre	10 m rüzgarın v bileşeni (günlük ortalama)

* tahmini min. veya maks. değer

Resim Özellikleri

Görüntü Özellikleri

Ad	Tür	Açıklama
ay	MÜD	Verilerin bulunduğu ay
yıl	MÜD	Verilerin yılı
gün	MÜD	Verilerin günü

Kullanım Şartları

Kullanım Şartları

Lütfen Copernicus C3S/CAMS Lisans Sözleşmesi'nde belirtildiği şekilde ERA5 kullanımını onaylayın:

5.1.1 Lisans Sahibi, Copernicus Ürünleri'ni kamuya ilettiği veya dağıttığı durumlarda, aşağıdaki veya benzer bir bildirimi kullanarak alıcıları kaynak hakkında bilgilendirecektir: "Copernicus Climate Change Service bilgileri (Yıl) kullanılarak oluşturulmuştur".
5.1.2 Lisans Sahibi, uyarlanmış veya değiştirilmiş Copernicus Ürünleri içeren bir yayın ya da dağıtım oluşturduğunda veya buna katkıda bulunduğunda aşağıdaki veya benzer bir bildirimi sağlayacaktır: "Değiştirilmiş Copernicus Climate Change Service bilgileri içerir (Yıl)".
5.1.3 5.1.1 ve 5.1.2 maddeleri kapsamındaki yayın veya dağıtımlarda, Copernicus bilgilerinin ya da içerdiği verilerin kullanımından Avrupa Komisyonu veya ECMWF'nin sorumlu olmadığı belirtilir.

Alıntılar

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), (erişim tarihi), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview

Earth Engine ile Keşif

Kod Düzenleyici (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 kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

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

Kod Düzenleyici'de aç

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

ERA5 Daily Aggregates - Latest Climate Reanalysis Produced by ECMWF / Copernicus Climate Change Service Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

Açıklama

Bantlar

Resim Özellikleri

Kullanım Şartları

Alıntılar

Earth Engine ile Keşif

Kod Düzenleyici (JavaScript)

Colab (Python)

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