- डेटासेट की उपलब्धता
- 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
- डेटासेट प्रोड्यूसर
- ईसीएमडब्ल्यूएफ़ / कॉपरनिकस जलवायु परिवर्तन सेवा
- डेटासेट अपडेट होने की फ़्रीक्वेंसी
- 1 दिन
- टैग
ब्यौरा
ईआरए5, ईसीएमडब्ल्यूएफ़ का पांचवीं जनरेशन का सिस्टम है. यह दुनिया भर की जलवायु का विश्लेषण करता है. फिर से विश्लेषण करने की प्रोसेस में, मॉडल किए गए डेटा को दुनिया भर से मिले डेटा के साथ जोड़ा जाता है. इससे, दुनिया भर का पूरा और एक जैसा डेटासेट तैयार होता है. ERA5 ने अपने पिछले वर्शन, ERA-Interim रीऐनलिसिस की जगह ली है.
ERA5 DAILY, ERA5 के जलवायु से जुड़े सात पैरामीटर के लिए हर दिन की कुल वैल्यू उपलब्ध कराता है: 2 मीटर की ऊंचाई पर हवा का तापमान, 2 मीटर की ऊंचाई पर ओस का तापमान, कुल बारिश, समुद्र तल का औसत दबाव, सतह का दबाव, 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का यू-कॉम्पोनेंट, और 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का वी-कॉम्पोनेंट. इसके अलावा, हर घंटे के हिसाब से दो मीटर की ऊंचाई पर हवा के तापमान के डेटा के आधार पर, दो मीटर की ऊंचाई पर हवा के रोज़ के कम से कम और ज़्यादा से ज़्यादा तापमान का हिसाब लगाया गया है. रोज़ाना होने वाले कुल वर्षण की वैल्यू, रोज़ाना के योग के तौर पर दी जाती हैं. अन्य सभी पैरामीटर, रोज़ाना के औसत के तौर पर दिए जाते हैं.
ERA5 डेटा, 1979 से लेकर रीयल-टाइम से तीन महीने पहले तक का उपलब्ध है. ज़्यादा जानकारी और ERA5 के वायुमंडलीय पैरामीटर के बारे में ज़्यादा जानकारी, Copernicus Climate Data Store पर मिल सकती है.
सेवा देने वाली कंपनी की ओर से नोट: हर पैरामीटर की ERA5 घंटे के हिसाब से वैल्यू के आधार पर, हर दिन के एग्रीगेट का हिसाब लगाया गया है.
बैंड
बैंड
पिक्सल का साइज़: 27,830 मीटर (सभी बैंड)
| नाम | इकाई | कम से कम | ज़्यादा से ज़्यादा | पिक्सल साइज़ | ब्यौरा |
|---|---|---|---|---|---|
mean_2m_air_temperature |
K | 223.6* | 304* | 27,830 मीटर | दो मीटर की ऊंचाई पर हवा का औसत तापमान (हर दिन का औसत) |
minimum_2m_air_temperature |
K | 220.7* | 300.8* | 27,830 मीटर | ज़मीन की सतह से दो मीटर ऊपर हवा का कम से कम तापमान (रोज़ का कम से कम तापमान) |
maximum_2m_air_temperature |
K | 225.8* | 310.2* | 27,830 मीटर | दो मीटर की ऊंचाई पर हवा का ज़्यादा से ज़्यादा तापमान (हर दिन का ज़्यादा से ज़्यादा तापमान) |
dewpoint_2m_temperature |
K | 219.3* | 297.8* | 27,830 मीटर | ज़मीन से दो मीटर की ऊंचाई पर ओस बनने के लिए ज़रूरी तापमान (हर दिन का औसत) |
total_precipitation |
m | 0* | 0.02* | 27,830 मीटर | कुल वर्षण (हर दिन के हिसाब से) |
surface_pressure |
पास्कल | 65,639* | 102595* | 27,830 मीटर | सतह का दबाव (हर दिन का औसत) |
mean_sea_level_pressure |
पास्कल | 97657.4* | 103861* | 27,830 मीटर | समुद्र तल पर औसत दबाव (हर दिन का औसत) |
u_component_of_wind_10m |
मी॰/से॰ | -11.4* | 11.4* | 27,830 मीटर | 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का यू-कॉम्पोनेंट (हर दिन का औसत) |
v_component_of_wind_10m |
मी॰/से॰ | -10.1* | 10.1* | 27,830 मीटर | 10 मीटर की ऊंचाई पर हवा का V-कॉम्पोनेंट (हर दिन का औसत) |
इमेज प्रॉपर्टी
इमेज प्रॉपर्टी
| नाम | टाइप | ब्यौरा |
|---|---|---|
| महीना | INT | डेटा का महीना |
| साल | INT | डेटा का साल |
| दिन | INT | डेटा का दिन |
इस्तेमाल की शर्तें
इस्तेमाल की शर्तें
कृपया Copernicus C3S/CAMS के लाइसेंस देने के लिए कानूनी समझौते में बताए गए तरीके से, ERA5 के इस्तेमाल की जानकारी दें:
- 5.1.1 अगर लाइसेंस रखने वाला व्यक्ति या कंपनी, Copernicus प्रॉडक्ट को सार्वजनिक तौर पर उपलब्ध कराती है या दूसरों को देती है, तो उसे प्रॉडक्ट पाने वाले लोगों को सोर्स के बारे में बताना होगा. इसके लिए, उसे यहां दी गई सूचना या इसी तरह की कोई अन्य सूचना इस्तेमाल करनी होगी: "Copernicus जलवायु परिवर्तन Service की जानकारी (साल) का इस्तेमाल करके जनरेट किया गया".
- 5.1.2 अगर लाइसेंस रखने वाला व्यक्ति या कंपनी, कोपरनिकस के डेटा में बदलाव करके या उसी डेटा से कुछ पब्लिश करती है या लोगों को उपलब्ध कराती है, तो उसे यह या इसी तरह की कोई सूचना देनी होगी: "इसमें कोपरनिकस क्लाइमेट चेंज सर्विस की बदली गई जानकारी शामिल है (साल)".
- 5.1.3 में बताया गया है कि 5.1.1 और 5.1.2 में शामिल किसी भी पब्लिकेशन या डिस्ट्रिब्यूशन में यह बताया गया है कि कोपरनिकस ऐटमस्फ़ियर मॉनिटरिंग सर्विस से मिली जानकारी या उसके पास मौजूद डेटा के इस्तेमाल के लिए, न तो यूरोपियन कमीशन और न ही ईसीएमडब्लूएफ़ ज़िम्मेदार है.
उद्धरण
Copernicus Climate Change Service (C3S) (2017): ERA5: Fifth generation of ECMWF atmospheric reanalyses of the global climate. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS), (ऐक्सेस करने की तारीख), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview
Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें
कोड एडिटर (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