- ডেটাসেটের উপলভ্যতা
- 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
- ডেটাসেট প্রযোজক
- ECMWF / কোপার্নিকাস জলবায়ু পরিবর্তন পরিষেবা
- ক্যাডেন্স
- ১ দিন
- ট্যাগ
বিবরণ
ERA5 হল পঞ্চম প্রজন্মের ECMWF বায়ুমণ্ডলীয় পুনর্বিশ্লেষণ যা বিশ্বব্যাপী জলবায়ু পর্যবেক্ষণের সাথে মডেল ডেটা একত্রিত করে একটি বিশ্বব্যাপী সম্পূর্ণ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটাসেটে পরিণত করে। ERA5 তার পূর্বসূরী, ERA-অন্তর্বর্তীকালীন পুনর্বিশ্লেষণকে প্রতিস্থাপন করে।
ERA5 DAILY সাতটি ERA5 জলবায়ু পুনর্বিশ্লেষণ পরামিতির জন্য প্রতিটি দিনের জন্য সমষ্টিগত মান প্রদান করে: 2m বায়ু তাপমাত্রা, 2m শিশিরবিন্দু তাপমাত্রা, মোট বৃষ্টিপাত, গড় সমুদ্রপৃষ্ঠের চাপ, পৃষ্ঠের চাপ, বাতাসের 10m u-উপাদান এবং বাতাসের 10m v-উপাদান। অতিরিক্তভাবে, 2m এ দৈনিক সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ বায়ু তাপমাত্রা প্রতি ঘণ্টায় 2m বায়ু তাপমাত্রার তথ্যের উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়েছে। দৈনিক মোট বৃষ্টিপাতের মান দৈনিক যোগফল হিসাবে দেওয়া হয়েছে। অন্যান্য সমস্ত পরামিতি দৈনিক গড় হিসাবে দেওয়া হয়েছে।
ERA5 ডেটা ১৯৭৯ সাল থেকে রিয়েল-টাইম থেকে তিন মাস পর্যন্ত পাওয়া যায়। আরও তথ্য এবং ERA5 বায়ুমণ্ডলীয় পরামিতিগুলি কোপার্নিকাস জলবায়ু ডেটা স্টোরে পাওয়া যাবে।
সরবরাহকারীর নোট: প্রতিটি প্যারামিটারের ERA5 ঘন্টার মানের উপর ভিত্তি করে দৈনিক সমষ্টি গণনা করা হয়েছে।
ব্যান্ড
পিক্সেল আকার
২৭৮৩০ মিটার
ব্যান্ড
| নাম | ইউনিট | ন্যূনতম | সর্বোচ্চ | পিক্সেল আকার | বিবরণ |
|---|---|---|---|---|---|
mean_2m_air_temperature | ত | ২২৩.৬* | ৩০৪* | মিটার | ২ মিটার উচ্চতায় গড় বায়ু তাপমাত্রা (দৈনিক গড়) |
minimum_2m_air_temperature | ত | ২২০.৭* | ৩০০.৮* | মিটার | ২ মিটার উচ্চতায় সর্বনিম্ন বায়ু তাপমাত্রা (দৈনিক সর্বনিম্ন) |
maximum_2m_air_temperature | ত | ২২৫.৮* | ৩১০.২* | মিটার | ২ মিটার উচ্চতায় সর্বোচ্চ বায়ু তাপমাত্রা (দৈনিক সর্বোচ্চ) |
dewpoint_2m_temperature | ত | ২১৯.৩* | ২৯৭.৮* | মিটার | ২ মিটার উচ্চতায় শিশিরবিন্দু তাপমাত্রা (দৈনিক গড়) |
total_precipitation | মি | ০* | ০.০২* | মিটার | মোট বৃষ্টিপাত (দৈনিক পরিমাণ) |
surface_pressure | পা | ৬৫৬৩৯* | ১০২৫৯৫* | মিটার | পৃষ্ঠের চাপ (দৈনিক গড়) |
mean_sea_level_pressure | পা | ৯৭৬৫৭.৪* | ১০৩৮৬১* | মিটার | সমুদ্রপৃষ্ঠের গড় চাপ (দৈনিক গড়) |
u_component_of_wind_10m | মে/সেকেন্ড | -১১.৪* | ১১.৪* | মিটার | বাতাসের ১০ মিটার ইউ-কম্পোনেন্ট (দৈনিক গড়) |
v_component_of_wind_10m | মে/সেকেন্ড | -১০.১* | ১০.১* | মিটার | বাতাসের ১০ মি ভি-উপাদান (দৈনিক গড়) |
ছবির বৈশিষ্ট্য
ছবির বৈশিষ্ট্য
| নাম | আদর্শ | বিবরণ |
|---|---|---|
| মাস | আইএনটি | তথ্যের মাস |
| বছর | আইএনটি | তথ্যের বছর |
| দিন | আইএনটি | তথ্যের দিন |
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
কোপার্নিকাস C3S/CAMS লাইসেন্স চুক্তিতে বর্ণিত ERA5 ব্যবহারের জন্য অনুগ্রহ করে স্বীকার করুন:
- ৫.১.১ যেখানে লাইসেন্সধারী জনসাধারণের কাছে কোপার্নিকাস পণ্য যোগাযোগ বা বিতরণ করেন, সেখানে লাইসেন্সধারী নিম্নলিখিত বা অনুরূপ কোনও বিজ্ঞপ্তি ব্যবহার করে উৎসের প্রাপকদের অবহিত করবেন: "কোপার্নিকাস জলবায়ু পরিবর্তন পরিষেবা তথ্য (বছর) ব্যবহার করে তৈরি"।
- ৫.১.২ যেখানে লাইসেন্সধারী অভিযোজিত বা পরিবর্তিত কোপার্নিকাস পণ্য সম্বলিত প্রকাশনা বা বিতরণ করেন বা অবদান রাখেন, সেখানে লাইসেন্সধারীকে নিম্নলিখিত বা অনুরূপ কোনও বিজ্ঞপ্তি প্রদান করতে হবে: "পরিবর্তিত কোপার্নিকাস জলবায়ু পরিবর্তন পরিষেবা তথ্য (বছর) রয়েছে"।
- ৫.১.৩ ধারা ৫.১.১ এবং ৫.১.২ এর আওতায় থাকা যেকোনো প্রকাশনা বা বিতরণে বলা থাকবে যে, কোপার্নিকাসের তথ্য বা ডেটা ব্যবহারের জন্য ইউরোপীয় কমিশন বা ইসিএমডব্লিউএফ কেউই দায়ী নয়।
উদ্ধৃতি
কোপার্নিকাস ক্লাইমেট চেঞ্জ সার্ভিস (C3S) (2017): ERA5: ECMWF-এর পঞ্চম প্রজন্মের বৈশ্বিক জলবায়ুর বায়ুমণ্ডলীয় পুনর্বিশ্লেষণ। কোপার্নিকাস ক্লাইমেট চেঞ্জ সার্ভিস ক্লাইমেট ডেটা স্টোর (CDS), (প্রবেশের তারিখ), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview
আর্থ ইঞ্জিনের সাহায্যে ঘুরে দেখুন
কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)
// 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
কোলাব (পাইথন)
# 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