Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

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

Ketersediaan Set Data: 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
Penyedia Set Data: ECMWF / Copernicus Climate Change Service

Rangkaian Langkah Penjualan: 1 Hari
Tag: climate copernicus dewpoint ecmwf era5 precipitation pressure reanalysis surface temperature wind

Deskripsi

ERA5 adalah analisis ulang atmosfer ECMWF generasi kelima untuk iklim global. Analisis ulang menggabungkan data model dengan pengamatan dari seluruh dunia ke dalam set data yang lengkap dan konsisten secara global. ERA5 menggantikan pendahulunya, analisis ulang ERA-Interim.

ERA5 DAILY memberikan nilai gabungan untuk setiap hari untuk tujuh parameter analisis ulang iklim ERA5: suhu udara 2 m, suhu titik embun 2 m, total presipitasi, tekanan permukaan laut rata-rata, tekanan permukaan, komponen angin u 10 m, dan komponen angin v 10 m. Selain itu, suhu udara minimum dan maksimum harian pada ketinggian 2 m telah dihitung berdasarkan data suhu udara 2 m per jam. Nilai total presipitasi harian diberikan sebagai jumlah harian. Semua parameter lainnya disediakan sebagai rata-rata harian.

Data ERA5 tersedia dari tahun 1979 hingga tiga bulan dari waktu real-time. Informasi selengkapnya dan parameter atmosfer ERA5 lainnya dapat ditemukan di Copernicus Climate Data Store.

Catatan Penyedia: Agregasi harian telah dihitung berdasarkan nilai per jam ERA5 dari setiap parameter.

Band

Ukuran Piksel
27830 meter

Band

Nama	Unit	Min	Maks	Ukuran Piksel	Deskripsi
`mean_2m_air_temperature`	K	223,6*	304*	meter	Suhu udara rata-rata pada ketinggian 2 m (rata-rata harian)
`minimum_2m_air_temperature`	K	220,7*	300.8*	meter	Suhu udara minimum pada ketinggian 2 m (minimum harian)
`maximum_2m_air_temperature`	K	225,8*	310.2*	meter	Suhu udara maksimum pada ketinggian 2 m (maksimum harian)
`dewpoint_2m_temperature`	K	219,3*	297,8*	meter	Suhu titik embun pada ketinggian 2 m (rata-rata harian)
`total_precipitation`	m	0*	0,02*	meter	Total presipitasi (jumlah harian)
`surface_pressure`	Pa	65639*	102595*	meter	Tekanan permukaan (rata-rata harian)
`mean_sea_level_pressure`	Pa	97657.4*	103861*	meter	Tekanan permukaan laut rata-rata (rata-rata harian)
`u_component_of_wind_10m`	m/d	-11,4*	11,4*	meter	Komponen angin u 10 m (rata-rata harian)
`v_component_of_wind_10m`	m/d	-10,1*	10.1*	meter	Komponen angin v 10 m (rata-rata harian)

* perkiraan nilai min atau maks

Properti Gambar

Properti Gambar

Nama	Jenis	Deskripsi
bulan	INT	Bulan data
tahun	INT	Tahun data
hari	INT	Hari data

Persyaratan Penggunaan

Persyaratan Penggunaan

Harap konfirmasi penggunaan ERA5 sebagaimana dinyatakan dalam Perjanjian lisensi Copernicus C3S/CAMS:

5.1.1 Jika Penerima Lisensi mengomunikasikan atau mendistribusikan Produk Copernicus kepada publik, Penerima Lisensi harus memberi tahu penerima tentang sumbernya dengan menggunakan pemberitahuan berikut atau pemberitahuan serupa: "Dibuat menggunakan informasi Copernicus Climate Change Service (Tahun)".
5.1.2 Jika Penerima Lisensi membuat atau berkontribusi pada publikasi atau distribusi yang berisi Produk Copernicus yang diadaptasi atau dimodifikasi, Penerima Lisensi harus memberikan pemberitahuan berikut atau pemberitahuan serupa: "Berisi informasi Copernicus Climate Change Service yang dimodifikasi (Tahun)".
5.1.3 Setiap publikasi atau distribusi yang tercakup dalam klausul 5.1.1 dan 5.1.2 harus menyatakan bahwa baik Komisi Eropa maupun ECMWF tidak bertanggung jawab atas penggunaan apa pun yang mungkin dilakukan terhadap informasi atau Data Copernicus yang ada di dalamnya.

Kutipan

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), (tanggal akses), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview

Mengeksplorasi dengan Earth Engine

Editor Kode (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);

Penyiapan Python

Lihat halaman Lingkungan Python untuk mengetahui informasi tentang Python API dan penggunaan geemap untuk pengembangan interaktif.

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

Buka di Editor Kode

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

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

ERA5 Daily Aggregates - Latest Climate Reanalysis Produced by ECMWF / Copernicus Climate Change Service Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Deskripsi

Band

Properti Gambar

Persyaratan Penggunaan

Kutipan

Mengeksplorasi dengan Earth Engine

Editor Kode (JavaScript)

Colab (Python)

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