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

데이터 세트 제공: 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
데이터 세트 제작자: ECMWF / 코페르니쿠스 기후 변화 서비스

주기: 1일
태그: 기후 copernicus 이슬점 ecmwf era5 강수량 기압 재분석 표면 온도 바람

설명

ERA5는 5세대 ECMWF 전 세계 기후 대기 재분석입니다. 재분석은 모델 데이터를 전 세계의 관측치와 결합하여 전 세계적으로 완전하고 일관된 데이터 세트를 만듭니다. ERA5는 이전 버전인 ERA-Interim 재분석을 대체합니다.

ERA5 DAILY는 2m 기온, 2m 이슬점 온도, 총 강수량, 평균 해수면 기압, 지표면 기압, 10m u-풍속 성분, 10m v-풍속 성분 등 7가지 ERA5 기후 재분석 매개변수의 일별 집계 값을 제공합니다. 또한 시간별 2m 공기 온도 데이터를 기반으로 2m에서의 일일 최저 및 최고 공기 온도가 계산되었습니다. 일일 총 강수량 값은 일일 합계로 제공됩니다. 다른 모든 매개변수는 일일 평균으로 제공됩니다.

ERA5 데이터는 1979년부터 실시간 3개월 전까지 제공됩니다. 자세한 정보와 더 많은 ERA5 대기 매개변수는 Copernicus Climate Data Store에서 확인할 수 있습니다.

제공업체 참고: 일일 집계는 각 파라미터의 ERA5 시간별 값을 기반으로 계산되었습니다.

대역

픽셀 크기
27,830미터

밴드

이름	단위	최소	최대	픽셀 크기	설명
`mean_2m_air_temperature`	K	223.6*	304*	미터	2m 높이의 평균 기온 (일일 평균)
`minimum_2m_air_temperature`	K	220.7*	300.8*	미터	2m 높이의 최소 기온 (일일 최저)
`maximum_2m_air_temperature`	K	225.8*	310.2*	미터	2m 높이의 최대 기온 (일일 최대)
`dewpoint_2m_temperature`	K	219.3*	297.8*	미터	2m 높이의 이슬점 온도 (일 평균)
`total_precipitation`	m	0*	0.02*	미터	총 강수량 (일일 합계)
`surface_pressure`	Pa	65639*	102595*	미터	표면 기압 (일일 평균)
`mean_sea_level_pressure`	Pa	97657.4*	103861*	미터	평균 해면 기압 (일일 평균)
`u_component_of_wind_10m`	m/s	-11.4*	11.4*	미터	10m 풍속의 u 구성요소 (일일 평균)
`v_component_of_wind_10m`	m/s	-10.1*	10.1*	미터	10m 풍속의 v 구성요소 (일일 평균)

* 예상 최솟값 또는 최댓값

이미지 속성

이미지 속성

이름	유형	설명
월	INT	데이터의 월
년	INT	데이터의 연도
일	INT	데이터 날짜

이용약관

이용약관

Copernicus C3S/CAMS 라이선스 계약에 명시된 대로 ERA5 사용을 확인하세요.

5.1.1 라이선스 사용자는 Copernicus 제품을 대중에게 전달하거나 배포하는 경우 수신자에게 다음과 같은 알림 또는 이와 유사한 알림을 사용하여 출처를 고지해야 합니다. 'Copernicus Climate Change Service 정보 (연도)를 사용하여 생성됨'
5.1.2 라이선스 사용자가 수정 또는 조정된 Copernicus 제품을 포함하는 출판물 또는 배포에 참여하거나 기여하는 경우 다음과 같은 알림 또는 이와 유사한 알림을 제공해야 합니다. '수정된 Copernicus Climate Change Service 정보 (연도) 포함'
5.1.1 및 5.1.2 조항에 해당하는 모든 출판물과 배포에는 유럽위원회(European Commission)나 유럽 중기 예보 센터(ECMWF)가 해당 출판물 또는 배포물에 포함된 Copernicus 정보 또는 데이터의 사용에 대해 어떠한 책임도 지지 않는다는 내용을 명시해야 합니다.

인용

Copernicus Climate Change Service (C3S) (2017): ERA5: 전 세계 기후에 대한 ECMWF 대기 재분석의 5세대. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS), (액세스 날짜), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview

Earth Engine으로 탐색

코드 편집기(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 설정

Python API 및 geemap를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은 Python 환경 페이지를 참고하세요.

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

코드 편집기에서 열기

ERA5 일별 집계 - ECMWF / 코페르니쿠스 기후 변화 서비스에서 생성한 최신 기후 재분석

ERA5는 5세대 ECMWF 전 세계 기후 대기 재분석입니다. 재분석은 모델 데이터와 전 세계의 관측치를 결합하여 전 세계적으로 완전하고 일관된 데이터 세트를 만듭니다. ERA5는 이전 버전인 ERA-Interim 재분석을 대체합니다. ERA5 DAILY는 다음 7가지 ERA5 기후 재분석 매개변수에 대해 일별 집계 값을 제공합니다. …

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