Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

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

Phạm vi cung cấp tập dữ liệu: 1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
Nhà cung cấp tập dữ liệu: ECMWF / Dịch vụ Biến đổi Khí hậu Copernicus

Tần suất: 1 ngày
Thẻ: climate copernicus dewpoint ecmwf era5 precipitation pressure reanalysis surface temperature wind

Mô tả

ERA5 là thế hệ thứ năm của ECMWF về việc phân tích lại khí quyển của khí hậu toàn cầu. Phân tích lại kết hợp dữ liệu mô hình với số liệu quan trắc trên khắp thế giới thành một tập dữ liệu hoàn chỉnh và nhất quán trên toàn cầu. ERA5 thay thế phiên bản tiền nhiệm là ERA-Interim.

ERA5 DAILY cung cấp các giá trị tổng hợp cho mỗi ngày đối với 7 thông số phân tích lại khí hậu ERA5: nhiệt độ không khí ở độ cao 2m, nhiệt độ điểm sương ở độ cao 2m, tổng lượng mưa, áp suất trung bình mực nước biển, áp suất bề mặt, thành phần u của gió ở độ cao 10m và thành phần v của gió ở độ cao 10m. Ngoài ra, nhiệt độ không khí tối thiểu và tối đa hằng ngày ở độ cao 2 m đã được tính dựa trên dữ liệu nhiệt độ không khí hằng giờ ở độ cao 2 m. Tổng lượng mưa hằng ngày được cung cấp dưới dạng tổng số hằng ngày. Tất cả các thông số khác được cung cấp dưới dạng giá trị trung bình hằng ngày.

Dữ liệu ERA5 có sẵn từ năm 1979 đến 3 tháng kể từ thời gian thực. Bạn có thể xem thêm thông tin và các thông số khí quyển ERA5 khác tại Kho dữ liệu khí hậu Copernicus.

Lưu ý của nhà cung cấp: Dữ liệu tổng hợp hằng ngày được tính dựa trên các giá trị hằng giờ ERA5 của từng thông số.

Băng tần

Kích thước pixel
27830 mét

Băng tần

Tên	Đơn vị	Tối thiểu	Tối đa	Kích thước pixel	Mô tả
`mean_2m_air_temperature`	nghìn	223,6*	304*	mét	Nhiệt độ không khí trung bình ở độ cao 2 m (trung bình hằng ngày)
`minimum_2m_air_temperature`	nghìn	220,7*	300.8*	mét	Nhiệt độ không khí tối thiểu ở độ cao 2 m (mức tối thiểu hằng ngày)
`maximum_2m_air_temperature`	nghìn	225,8*	310.2*	mét	Nhiệt độ không khí tối đa ở độ cao 2 m (mức tối đa hằng ngày)
`dewpoint_2m_temperature`	nghìn	219.3*	297,8*	mét	Nhiệt độ điểm sương ở độ cao 2 m (trung bình hằng ngày)
`total_precipitation`	m	0*	0,02*	mét	Tổng lượng mưa (tổng lượng mưa hằng ngày)
`surface_pressure`	Pa	65639*	102595*	mét	Áp suất bề mặt (trung bình hằng ngày)
`mean_sea_level_pressure`	Pa	97657,4*	103861*	mét	Áp suất trung bình mực nước biển (trung bình hằng ngày)
`u_component_of_wind_10m`	mét/giây	-11,4*	11,4*	mét	Thành phần gió u ở độ cao 10 mét (trung bình hằng ngày)
`v_component_of_wind_10m`	mét/giây	-10,1*	10.1*	mét	Thành phần gió v ở độ cao 10 m (trung bình hằng ngày)

* giá trị tối thiểu hoặc tối đa ước tính

Thuộc tính hình ảnh

Thuộc tính hình ảnh

Tên	Loại	Mô tả
tháng	SLC	Tháng của dữ liệu
năm	SLC	Năm của dữ liệu
ngày	SLC	Ngày của dữ liệu

Điều khoản sử dụng

Điều khoản sử dụng

Vui lòng xác nhận việc sử dụng ERA5 như nêu trong Thoả thuận cấp phép Copernicus C3S/CAMS:

5.1.1 Trường hợp Bên được cấp phép truyền đạt hoặc phân phối Sản phẩm Copernicus cho công chúng, Bên được cấp phép phải thông báo cho người nhận về nguồn bằng cách sử dụng thông báo sau hoặc bất kỳ thông báo tương tự nào: "Được tạo bằng thông tin của Dịch vụ Biến đổi khí hậu Copernicus (Năm)".
5.1.2 Trường hợp Bên được cấp phép tạo hoặc đóng góp cho một ấn phẩm hoặc bản phân phối có chứa Sản phẩm Copernicus đã được điều chỉnh hoặc sửa đổi, Bên được cấp phép phải cung cấp thông báo sau hoặc bất kỳ thông báo tương tự nào: "Có chứa thông tin đã được sửa đổi của Dịch vụ Biến đổi khí hậu Copernicus (Năm)".
5.1.3 Mọi hoạt động xuất bản hoặc phân phối thuộc phạm vi điều khoản 5.1.1 và 5.1.2 đều phải nêu rõ rằng cả Uỷ ban Châu Âu và ECMWF đều không chịu trách nhiệm về bất kỳ hoạt động nào sử dụng thông tin hoặc Dữ liệu của Copernicus trong đó.

Trích dẫn

Dịch vụ Biến đổi khí hậu Copernicus (C3S) (2017): ERA5: Thế hệ thứ năm của các phân tích lại khí quyển ECMWF về khí hậu toàn cầu. Kho dữ liệu khí hậu (CDS) của Dịch vụ biến đổi khí hậu Copernicus, (ngày truy cập), https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview

Khám phá bằng Earth Engine

Trình soạn thảo mã (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);

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap cho quá trình phát triển tương tác.

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

Mở trong Trình soạn thảo mã

ERA5 Daily Aggregates – Bản phân tích lại khí hậu mới nhất do ECMWF / Dịch vụ Biến đổi khí hậu Copernicus tạo ra

ERA5 là thế hệ thứ năm của ECMWF về việc phân tích lại khí quyển của khí hậu toàn cầu. Phân tích lại kết hợp dữ liệu mô hình với các quan sát từ khắp nơi trên thế giới thành một tập dữ liệu hoàn chỉnh và nhất quán trên toàn cầu. ERA5 thay thế phiên bản tiền nhiệm là ERA-Interim reanalysis. ERA5 DAILY cung cấp các giá trị tổng hợp cho từng ngày đối với 7 tham số phân tích lại khí hậu ERA5: …

ECMWF/ERA5/DAILY, khí hậu,copernicus,điểm sương,ecmwf,era5,lượng mưa,áp suất,phân tích lại,bề mặt,nhiệt độ,gió

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

-90 -180 90 180

Google Earth Engine

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