本教程介绍如何使用Python下载和处理欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的ERA5气象再分析数据，涵盖所需库安装、数据获取及预处理方法。
### Python下载并处理ERA5数据知识点详解
#### 1. ERA5数据介绍及获取方法
ERA5是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的再分析数据集之一，以其高精度和广泛的数据覆盖受到气象学研究者的青睐。该数据集提供全球范围内每小时的气候数据，包括但不限于地表温度、风速等变量。本任务将重点放在如何使用Python下载ERA5数据以及后续的数据处理流程上。
#### 2. 创建账户和配置CDS API
为了能够通过Python脚本下载ERA5数据，首先需要在Copernicus Climate Data Store (CDS)官网注册一个账号。完成注册后，用户会收到一封包含激活链接的邮件。按照指示完成账号激活，并设置密码。接下来，需配置CDS API以实现自动化数据下载。
- **步骤1：** 登录到CDS官网，在How to use the CDS API页面找到个人URL和KEY信息。
- **步骤2：** 使用命令提示符或终端在用户的主目录下创建`.cdsapirc`文件，并填入个人的URL和KEY：
```bash
echo url: YOUR_URL > .cdsapirc
echo key: YOUR_KEY >> .cdsapirc
```
其中，`YOUR_URL` 和 `YOUR_KEY` 需替换为实际信息。
#### 3. 安装必要库和依赖
为了顺利执行下载与数据处理操作，需安装一些必要的Python库。这些包括`cdsapi`, `xarray`, `matplotlib`, `netCDF4`以及`scipy`. 这些库可以通过pip进行安装：
```bash
pip install cdsapi xarray matplotlib netCDF4 scipy
```
#### 4. 编写下载脚本
编写Python脚本来自动化下载ERA5数据。下面提供一个示例脚本，用于下载1997年特定时间段内的2米温度数据。
```python
import cdsapi
def download_era5_land_data(year, start_month, end_month, file_name_prefix):
下载指定年份和月份范围内的 ERA5-Land 数据。
参数:
year: 字符串，要下载的年份。
start_month: 整数，开始月份（包含）。
end_month: 整数，结束月份（包含）。
file_name_prefix: 字符串，下载文件前缀。
# 初始化 CDS API 客户端
c = cdsapi.Client()
# 生成月份范围列表，并格式化为两位数字字符串
months = [f{month:02d} for month in range(start_month, end_month + 1)]
# 调用CDS API的retrieve方法下载数据
c.retrieve(
reanalysis-era5-land,
{
variable: [2m_temperature],
year: year,
month: months,
day: list(range(1,32)),
time: [f{hour:02d}:00 for hour in range(24)],
},
f{file_name_prefix}_{year}_{start_month:02d}-{end_month:02d}.nc
)
# 下载1997年1月至6月的数据
download_era5_land_data(1997, 1, 6, era5_data)
# 下载1997年7月至12月的数据
download_era5_land_data(1997, 7, 12, era5_data)
```
#### 5. 数据处理与可视化
一旦数据下载完成，下一步是对数据进行处理。这里我们将关注如何计算日平均气温，并绘制气温变化曲线。
- **步骤1：** 使用`xarray`读取下载的NetCDF文件。
- **步骤2：** 对每天的所有小时数据求平均值以得到每日平均温度。
- **步骤3：** 用`matplotlib`绘制日均温的时间序列图。
```python
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取上半年和下半年的下载数据文件
ds = xr.open_dataset(era5_data_1997_01-06.nc)
ds2 = xr.open_dataset(era5_data_1997_07-12.nc)
# 合并两个数据集
ds = xr.concat([ds, ds2], dim=time)
# 计算日平均温度
daily_avg_temp = ds[t2m].resample(time=D).mean()
# 绘制气温变化趋势图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(daily_avg_temp.time.values, daily_avg_temp.values)
plt.title(Daily Average Temperature at Nanjing University of Information Science and Technology in 1997)
plt.xlabel(Date)
plt.ylabel(Temperature (°C))
plt.grid(True)
plt.show()
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