代码收藏家技术教程 2025-02-16

Python批量下载ERA5数据

ERA5数据（fifth generation ECMWF atmospheric reanalysis of the global climate）是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）开发的第五代全球气候再分析数据集

1.注册账号：在官网注册账号和密码ECMWF 的 Climate Data Storehttps://cds.climate.copernicus.eu/user/register?destination=%2F%23!%2Fhome

2.获取 API 和key：先登录Climate Data Storehttps://cds.climate.copernicus.eu/how-to-api

复制黑色方框区域内的两行内容，包Url和key

3.配置.cdsapirc 文件：在C:\Users\username目录下创建一个.cdsapirc文件，将复制的Url和key粘贴到该文件中，并确保verify: 0，表示同意下载协议（这一步就是将上一步的url和keyf复制到记事本txt，然后保存到C:\Users\username目录下面，文件格式保存为.cdsapirc文件）

4.安装 cdsapi 库：打开 Anaconda Prompt，输入以下命令安装cdsapi

conda config --add channels conda-forge
conda install cdsapi

5.选择数据：登录Climate Data Store官网，搜索 ERA5，进入数据集页面后，选择Download data，然后选择所需的气象数据指标、年份、日期、时刻、空间覆盖范围和数据格式等参数，最后点击Accept terms

6.获取 API 请求代码：点击页面底部的Show API request，复制出现的代码

7.编写 Python 脚本并运行：打开 Spyder 或其他 Python 编辑器，新建一个文件，将复制的 API 请求代码粘贴到文件中。以下是一个简单的示例代码（具体代码根据官网最新的来，可能代码会有更新，跟之前的不太一样）：

#Python

import cdsapi

c = cdsapi.Client()
c.retrieve('reanalysis-era5-land', {
    'format': 'netcdf',
    'variable': 'u_component_of_wind',
        'v_component_of_wind',
        'vertical_velocity'
    'year': "2000", "2001", "2002",
        "2003", "2004", "2005",
        "2006", "2007", "2008",
        "2009", "2010", "2011",
        "2012", "2013", "2014",
        "2015", "2016", "2017",
        "2018", "2019", "2020",
        "2021", "2022", "2023",
        "2024"
    'month': '01','02'，'03'
    'day': '01',
    'time': ('00:00', '01:00', '02:00'),
}, 'D:/data/download.nc') #保存到D:/data/这个指定的文件夹