使用Python与CDSAPI批量下载ERA5再分析数据
在气象和气候研究中，ERA5再分析数据是非常重要的，它提供了全球范围内的气象变量。为了方便用户的获取，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供了CDSAPI（Climate Data Store API）接口，使得用户可以通过Python脚本批量下载ERA5数据。下面，我们将详细介绍如何通过Python和CDSAPI批量下载ERA5再分析数据的方法。
一、环境准备
在开始之前，确保你已经安装了cdsapi库。可以通过以下命令安装：
pip install cdsapi
接下来，你需要注册一个Copernicus Climate Change Service（C3S）帐户，以获取API密钥。注册完成后，你将获得一个cdsapirc文件，该文件包含你的API密钥和相关配置。将该文件放置在你的用户主目录下。
二、编写下载脚本
我们可以通过编写Python脚本来批量下载ERA5数据。以下是一个示例脚本，展示如何下载指定时间段和区域的ERA5数据。
import cdsapi
# 创建CDS API客户端
c = cdsapi.Client()
# 设置下载参数
def download_era5_data(year, month, variables, area):
c.retrieve(
'reanalysis-era5-land',
{
'product_type': 'reanalysis',
'format': 'netcdf', # 数据格式
'variable': variables, # 变量列表
'year': year, # 年份
'month': month, # 月份
'day': ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10',
'11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20',
'21', '22', '23', '24', '25', '26', '27', '28', '29', '30', '31'], # 日期
'time': ['00:00', '06:00', '12:00', '18:00'], # 时刻
'area': area, # 区域 [北纬, 西经, 南纬, 东经]
},
'ERA5_{}_{}.nc'.format(year, month) # 输出文件名
)
print('下载完成: ERA5_{}_{}.nc'.format(year, month))
# 批量下载数据
def main():
years = ['2021', '2022'] # 要下载的年份
months = ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10', '11', '12'] # 要下载的月份
variables = ['2m_temperature', 'total_precipitation'] # 要下载的变量
area = [50, -10, 40, 10] # 下载区域，示例为西欧
for year in years:
for month in months:
download_era5_data(year, month, variables, area)
if __name__ == "__main__":
main()
三、脚本解析
-
初始化CDSAPI客户端：通过
cdsapi.Client()创建CDS API客户端，以便与数据存储服务进行交互。 -
定义下载函数：
download_era5_data函数接收年份、月份、变量和区域等参数，配置好下载请求。 -
批量下载数据：在
main函数中，设定年份和月份的范围，指定要下载的变量，并通过循环调用download_era5_data函数，实现批量下载。 -
输出文件：下载的数据将保存在当前工作目录下，以“ERA5_年_月.nc”的格式命名。
四、运行脚本
保存上述代码为download_era5.py，然后在命令行运行以下命令：
python download_era5.py
运行后，脚本将自动下载指定年份和月份的ERA5再分析数据。
结语
通过使用Python与CDSAPI接口，用户可以轻松批量下载ERA5再分析数据。这种方法不仅高效，还能为后续的数据分析与建模提供便利。希望通过本教程，能够帮助更多的研究人员顺利获取他们所需的气象数据。
