- Disponibilité de l'ensemble de données
- 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
- Producteur de l'ensemble de données
- ECMWF / Service Copernicus sur le changement climatique
- Fréquence de mise à jour
- 1 jour
- Tags
Description
ERA5 est la cinquième génération de réanalyse atmosphérique du CEPMMT sur le climat mondial. La réanalyse combine les données du modèle avec les observations du monde entier dans un ensemble de données complet et cohérent à l'échelle mondiale. ERA5 remplace son prédécesseur, la réanalyse ERA-Interim.
ERA5 DAILY fournit des valeurs agrégées pour chaque jour pour sept paramètres de réanalyse du climat ERA5 : température de l'air à 2 m, température du point de rosée à 2 m, précipitations totales, pression moyenne au niveau de la mer, pression en surface, composante u du vent à 10 m et composante v du vent à 10 m. De plus, les températures de l'air quotidiennes minimales et maximales à 2 mètres ont été calculées à partir des données horaires de température de l'air à 2 mètres. Les valeurs quotidiennes des précipitations totales sont indiquées sous forme de sommes quotidiennes. Tous les autres paramètres sont fournis sous forme de moyennes quotidiennes.
Les données ERA5 sont disponibles de 1979 à trois mois après le temps réel. Pour en savoir plus et découvrir d'autres paramètres atmosphériques ERA5, consultez le Copernicus Climate Data Store.
Remarque du fournisseur : Les agrégats quotidiens ont été calculés sur la base des valeurs horaires ERA5 de chaque paramètre.
Bandes
Taille des pixels
27 830 mètres
Bandes
| Nom | Unités | Min | Max | Taille des pixels | Description |
|---|---|---|---|---|---|
mean_2m_air_temperature |
K | 223,6* | 304* | mètres | Température moyenne de l'air à 2 m de hauteur (moyenne quotidienne) |
minimum_2m_air_temperature |
K | 220,7* | 300,8* | mètres | Température de l'air minimale à 2 mètres de hauteur (minimum quotidien) |
maximum_2m_air_temperature |
K | 225,8* | 310.2* | mètres | Température maximale de l'air à 2 mètres de hauteur (maximum quotidien) |
dewpoint_2m_temperature |
K | 219,3* | 297,8* | mètres | Température du point de rosée à 2 m de hauteur (moyenne quotidienne) |
total_precipitation |
m | 0* | 0,02* | mètres | Précipitations totales (sommes quotidiennes) |
surface_pressure |
Pa | 65639* | 102595* | mètres | Pression en surface (moyenne quotidienne) |
mean_sea_level_pressure |
Pa | 97657.4* | 103861* | mètres | Pression moyenne au niveau de la mer (moyenne quotidienne) |
u_component_of_wind_10m |
m/s | -11.4* | 11.4* | mètres | Composante U du vent à 10 m (moyenne quotidienne) |
v_component_of_wind_10m |
m/s | -10,1* | 10.1* | mètres | Composante V du vent à 10 m (moyenne quotidienne) |
Propriétés de l'image
Propriétés des images
| Nom | Type | Description |
|---|---|---|
| mois | INT | Mois des données |
| année | INT | Année des données |
| jour | INT | Jour des données |
Conditions d'utilisation
Conditions d'utilisation
Veuillez confirmer l'utilisation d'ERA5 comme indiqué dans le contrat de licence Copernicus C3S/CAMS :
- 5.1.1 Lorsque le Titulaire de licence communique ou distribue des Produits Copernicus au public, il doit informer les destinataires de la source en utilisant la mention suivante ou toute mention similaire : "Généré à l'aide des informations du service Copernicus sur le changement climatique (année)".
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- 5.1.3 Toute publication ou distribution visée par les clauses 5.1.1 et 5.1.2 doit indiquer que ni la Commission européenne ni le CEPMMT ne sont responsables de l'utilisation possible des informations ou des données Copernicus qu'elle contient.
Citations
Copernicus Climate Change Service (C3S) (2017) : ERA5 : cinquième génération de réanalyses atmosphériques du CEPMMT sur le climat mondial. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS), (date d'accès), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview
Explorer avec Earth Engine
Éditeur de code (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