- توفُّر مجموعة البيانات
- 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
- Dataset Producer
- المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى (ECMWF) / خدمة كوبرنيكوس لتغيّر المناخ
- وتيرة تحديث البيانات
- يوم واحد
- العلامات
الوصف
ERA5 هو الجيل الخامس من إعادة تحليل الغلاف الجوي الذي يجريه "المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى" (ECMWF) للمناخ العالمي. تجمع إعادة التحليل بين بيانات النماذج والملاحظات من جميع أنحاء العالم في مجموعة بيانات كاملة ومتسقة على مستوى العالم. يحلّ ERA5 محلّ سابقه، وهو ERA-Interim.
يوفّر ERA5 DAILY قيمًا مجمّعة لكل يوم لسبع مَعلمات لإعادة تحليل المناخ في ERA5: درجة حرارة الهواء على ارتفاع مترَين، ودرجة حرارة نقطة الندى على ارتفاع مترَين، وإجمالي الهطول، ومتوسط الضغط عند مستوى سطح البحر، والضغط السطحي، والمكوّن u للرياح على ارتفاع 10 أمتار، والمكوّن v للرياح على ارتفاع 10 أمتار. بالإضافة إلى ذلك، تم احتساب الحد الأدنى والحد الأقصى لدرجة حرارة الهواء اليومية على ارتفاع مترَين استنادًا إلى بيانات درجة حرارة الهواء على ارتفاع مترَين كل ساعة. يتم تقديم إجمالي قيم هطول الأمطار اليومية كمجموع يومي. يتم تقديم جميع المَعلمات الأخرى كمتوسطات يومية.
تتوفّر بيانات ERA5 من عام 1979 إلى ثلاثة أشهر من الوقت الفعلي. يمكنك العثور على مزيد من المعلومات والمزيد من مَعلمات الغلاف الجوي ERA5 في مستودع بيانات المناخ في Copernicus.
ملاحظة من مقدّم البيانات: تم احتساب المجاميع اليومية استنادًا إلى قيم ERA5 لكل ساعة لكل مَعلمة.
النطاقات
النطاقات
حجم البكسل: 27,830 مترًا (جميع النطاقات)
| الاسم | الوحدات | الحد الأدنى | الحد الأقصى | حجم البكسل | الوصف |
|---|---|---|---|---|---|
mean_2m_air_temperature |
K | 223.6* | 304* | 27,830 متر | متوسط درجة حرارة الهواء على ارتفاع مترَين (المتوسط اليومي) |
minimum_2m_air_temperature |
K | *220.7 | 300.8* | 27830 متر | الحد الأدنى لدرجة حرارة الهواء على ارتفاع مترَين (الحد الأدنى اليومي) |
maximum_2m_air_temperature |
K | 225.8* | 310.2* | 27830 متر | الحد الأقصى لدرجة حرارة الهواء على ارتفاع مترَين (الحد الأقصى اليومي) |
dewpoint_2m_temperature |
K | 219.3* | 297.8* | 27,830 متر | درجة حرارة نقطة الندى على ارتفاع مترَين (المتوسط اليومي) |
total_precipitation |
م | 0* | 0.02* | 27,830 متر | إجمالي هطول الأمطار (المجموع اليومي) |
surface_pressure |
باسكال | 65639* | 102595* | 27,830 متر | الضغط السطحي (المتوسّط اليومي) |
mean_sea_level_pressure |
باسكال | 97657.4* | *103861 | 27830 متر | متوسط الضغط الجوي عند مستوى سطح البحر (المتوسط اليومي) |
u_component_of_wind_10m |
م/ث | *11.4- | 11.4* | 27,830 متر | مكوّن u للرياح على ارتفاع 10 أمتار (المتوسط اليومي) |
v_component_of_wind_10m |
م/ث | -10.1* | 10.1* | 27830 متر | المكوّن العمودي لسرعة الرياح على ارتفاع 10 أمتار (المتوسط اليومي) |
خصائص الصور
خصائص الصور
| الاسم | النوع | الوصف |
|---|---|---|
| شهر | INT | شهر البيانات |
| سنة | INT | سنة البيانات |
| يوم | INT | يوم البيانات |
بنود الاستخدام
بنود الاستخدام
يُرجى الإقرار باستخدام بيانات ERA5 كما هو موضّح في اتفاقية ترخيص Copernicus C3S/CAMS:
- 5.1.1 عندما ينقل "المرخَّص له" "منتجات Copernicus" أو يوزّعها على الجمهور، عليه إبلاغ المستلمين بالمصدر باستخدام الإشعار التالي أو أي إشعار مشابه: "تم الإنشاء باستخدام معلومات خدمة Copernicus المعنية بتغيّر المناخ (السنة)".
- 5.1.2 عندما يُنشئ "المرخَّص له" منشورًا أو توزيعًا يحتوي على "منتجات كوبرنيكوس" معدَّلة أو يساهم فيه، عليه تقديم الإشعار التالي أو أي إشعار مشابه: "يحتوي على معلومات معدَّلة من خدمة كوبرنيكوس لتغيّر المناخ (السنة)".
- 5.1.3 يجب أن ينص أي نشر أو توزيع من هذا النوع مشمول بالبندَين 5.1.1 و5.1.2 على أنّ المفوضية الأوروبية و"المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى" (ECMWF) لا يتحمّلان مسؤولية أي استخدام لمعلومات خدمة Copernicus أو بياناتها.
الاقتباسات
Copernicus Climate Change Service (C3S) (2017): ERA5: Fifth generation of ECMWF atmospheric reanalyses of the global climate. "مخزن بيانات المناخ" (CDS) التابع لـ "خدمة كوبرنيكوس لتغيّر المناخ"، (تاريخ الوصول)، https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview
الاستكشاف باستخدام Earth Engine
أداة تعديل الرموز (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