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

Disponibilité de l'ensemble de données: 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
Producteur de l'ensemble de données: CEPMMT / Service Copernicus de surveillance du changement climatique

Fréquence de mise à jour: 1 jour
Tags: climat copernicus point de rosée ecmwf era5 précipitations pression réanalyse surface température météo-et-climat vent

Description

ERA5 est la cinquième génération de réanalyse atmosphérique du climat mondial du CEPMMT. La réanalyse combine des données de modèle avec des 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 climatique 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 de surface, composante U du vent à 10 m et composante V du vent à 10 m. De plus, les températures minimales et maximales quotidiennes de l'air à 2 m ont été calculées à partir des données horaires de température de l'air à 2 m. Les valeurs quotidiennes des précipitations totales sont données 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 à partir du temps réel. Vous trouverez plus d'informations et d'autres paramètres atmosphériques ERA5 dans le Copernicus Climate Data Store.

Remarque du fournisseur : Les agrégats quotidiens ont été calculés à partir des valeurs horaires ERA5 de chaque paramètre.

Bandes

Bandes

Taille des pixels : 27 830 mètres (toutes les bandes)

Nom	Unités	Marie	Max	Taille des pixels	Description
`mean_2m_air_temperature`	K	223,6*	304*	27 830 mètres	Température moyenne de l'air à 2 m de hauteur (moyenne quotidienne)
`minimum_2m_air_temperature`	K	220,7*	300,8*	27 830 mètres	Température minimale de l'air à 2 m de hauteur (minimum quotidien)
`maximum_2m_air_temperature`	K	225,8*	310,2*	27 830 mètres	Température maximale de l'air à 2 m de hauteur (maximum quotidien)
`dewpoint_2m_temperature`	K	219,3*	297,8*	27 830 mètres	Température du point de rosée à 2 m de hauteur (moyenne quotidienne)
`total_precipitation`	m	0*	0,02*	27 830 mètres	Précipitations totales (sommes quotidiennes)
`surface_pressure`	Pa	65639*	102595*	27 830 mètres	Pression de surface (moyenne quotidienne)
`mean_sea_level_pressure`	Pa	97 657,4*	103861*	27 830 mètres	Pression moyenne au niveau de la mer (moyenne quotidienne)
`u_component_of_wind_10m`	m/s	-11,4*	11,4*	27 830 mètres	Composante U du vent à 10 m (moyenne quotidienne)
`v_component_of_wind_10m`	m/s	-10,1*	10,1*	27 830 mètres	Composante V du vent à 10 m (moyenne quotidienne)

* valeur minimale ou maximale estimée

Propriétés des images

Propriétés des images

Nom	Type	Description
mois	INT	Mois des données
an	INT	Année des données
jour	INT	Jour des données

Conditions d'utilisation

Conditions d'utilisation

Veuillez reconnaître l'utilisation d'ERA5 comme indiqué dans le contrat de licence Copernicus C3S/CAMS :

5.1.1 Lorsque le licencié communique ou distribue des produits Copernicus au public, il doit informer les destinataires de la source en utilisant l'avis suivant ou tout avis similaire : "Généré à l'aide des informations du service Copernicus de surveillance du changement climatique (année)".
5.1.2 Lorsque le licencié crée ou contribue à une publication ou à une distribution contenant des produits Copernicus adaptés ou modifiés, il doit fournir l'avis suivant ou tout avis similaire : "Contient des informations modifiées du service Copernicus de surveillance du changement climatique (année)".
5.1.3 Toute publication ou distribution de ce type couverte 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 de Copernicus.

Citations

Service Copernicus de surveillance du changement climatique (C3S) (2017) : ERA5 : cinquième génération de réanalyses atmosphériques du climat mondial du CEPMMT. 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);

Configuration de Python

Pour en savoir plus sur l'API Python et sur l'utilisation de geemap pour le développement interactif, consultez la page Environnement Python.

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

Ouvrir dans l'éditeur de code

Agrégats quotidiens ERA5 : dernière réanalyse climatique produite par le CEPMMT / le service Copernicus de surveillance du changement climatique

ECMWF/ERA5/DAILY, climat,copernicus,point de rosée,ecmwf,era5,précipitations,pression,réanalyse,surface,température,météo-et-climat,vent

1979-01-02T00:00:00Z/2020-07-09T00:00:00Z

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

https://developers.google.com/earth-engine/datasets