ERA5 再分析数据是最新一代的再分析数据，由欧盟资助的哥白尼气候变化服务（C3S）创建，由 ECMWF 运营。同化了包括全球范围内不同区域和来源的遥感资料、地表与上层大气常规气象资料。它覆盖了 1950 年至今的历史时期，实现了实时更新，延迟约 3 个月。ERA5 在其前身 ERA-Interim 的基础上进行了大幅升级，在时间分辨率和空间分辨率上都有显著提高。

ERA5 再分析资料提供了许多种类的要素，包括 2m 温度、2m 相对湿度、海平面气压、10m 风等地面要素以及温度、相对湿度、位势高度、风场等高空要素。

⛄ERA5数据下载

本例子以ERA5 monthly averaged data on single levels from 1959 to present数据为基础，下载2017、2018、2019、2020、2021年ERA5再分析数据，并进行批处理。数据变量主要包括：

  • 2m_temperature
  • skin_temperature
  • total_precipitation

👀前期准备

进入 Climate Data Store（CDS），官方网站，注册新用户（已有请忽略）

  • 选择需要的数据，以ERA5 monthly averaged data on single levels from 1959 to present数据为例，
  • 在Download data选项卡里面产品类型Product type和变量Variable
  • 选择对应的Year、Month、Time；地理区域Geographical area；格式Format为NetCDF；
  • Terms of use 勾上对号Licence to use Copernicus Products；
  • 最下面有三种下载方式①Show API request；②Show Toolbox request；③Submit Form。

👀Python方式下载

点击Show API request，出现Python代码，是根据你选择的数据自动生成的API请求。

import cdsapi

c = cdsapi.Client()

c.retrieve(
    'reanalysis-era5-single-levels-monthly-means',
    {
        'product_type': 'monthly_averaged_reanalysis',
        'variable': [
            '2m_temperature', 'skin_temperature', 'total_precipitation',
        ],
        'year': [
            '2017', '2018', '2019',
            '2020', '2021',
        ],
        'month': [
            '01', '02', '03',
            '04', '05', '06',
            '07', '08', '09',
            '10', '11', '12',
        ],
        'time': '00:00',
        'area': [
            60, 70, 0,
            140,
        ],
        'format': 'netcdf',
    },
    'download.nc')

运行成功此代码，需要以下准备：

（1）安装cdsapi模块

pip install cdsapi

（2）此时可能运行出错

Exception: Missing/incomplete configuration file:C:\Users\Administrator/.cdsapirc

初步分析：在目标路径下缺少.cdsapirc文件，该文件里含有下载数据的url和key

解决方案：针对已注册的用户，进入How to use the CDS API网站，获得url和key

url: https://cds.climate.copernicus.eu/api/v2
key: *****************************************(已隐藏)
  • 新建txt文件，将自己的url和key复制进去，然后保存；
  • 把txt文件名改为.cdsapirc(注意有.)，同时修改文件后缀名，即把.txt后缀删除；
  • 将文件复制或剪切到之前报错的目标路径下；
  • 运行Python程序，即可成功下载。

👀IDM下载器方式下载

点击Submit Form，跳转界面到Your requests，会显示当前下载数据的请求状态，需要你耐心等待一会儿。

通过请求之后，即可通过Internet Download Manager（IDM）下载器下载（前提已安装）。

⛄ERA5数据批处理

ERA5数据批处理目标要求：

  • 读取nc文件；
  • 查看并获取nc文件中对应变量的信息；
  • 根据数据的经纬度，计算分辨率；
  • 定义投影；
  • 保存数据为tif格式。

👀流程步骤

（1）读取nc文件

安装对应的netCDF4模块

pip install netCDF4
import netCDF4 as nc
# 读取nc文件
tep_data = nc.Dataset(input_path)

（2）查看并获取nc文件中对应变量的信息

# 查看nc文件中的变量信息
print(tep_data.variables.keys())

# 获取nc文件中对应变量的信息
lon_data = tep_data.variables["longitude"][:]
lat_data = tep_data.variables["latitude"][:]

（3）根据数据的经纬度，计算分辨率

 # 影像的左上角&右下角坐标
lonmin, latmax, lonmax, latmin = [lon_data.min(), lat_data.max(), lon_data.max(), lat_data.min()]
# print(lonmin, latmax, lonmax, latmin)
    
# 分辨率计算
num_lon = len(lon_data)  
num_lat = len(lat_data)  
lon_res = (lonmax - lonmin) / (float(num_lon) - 1)
lat_res = (latmax - latmin) / (float(num_lat) - 1)
print(num_lon, num_lat)
print(lon_res, lat_res)

（4）定义投影

# 定义投影
proj = osr.SpatialReference()
proj.ImportFromEPSG(4326)  # WGS84
proj = proj.ExportToWkt()  # 重点，转成wkt格式
# print(prj)     字符串

# 定义六参数，设置影像的显示范围和分辨率
# 影像左上角横坐标：geoTransform[0]
# 影像左上角纵坐标：geoTransform[3]
# 遥感图像的水平空间分辨率为geoTransform[1]
# 遥感图像的垂直空间分辨率为geoTransform[5]
# 通常geoTransform[5] 与 geoTransform[1]相等
# 如果遥感影像方向没有发生旋转，即上北、下南，则geoTransform[2] 与 row *geoTransform[4] 为零。
geotransform = (lonmin, lon_res, 0.0, latmax, 0.0, -lat_res)

（5）保存数据为tif格式，以2m_temperature（t2m）温度为例

t2m = tep_data.variables["t2m"][:]  
# 用np.array把数据转化成数组（矩阵）类型
t2m_arr = np.asarray(t2m)
#年份
yearlist = [2017,2018,2019,2020,2021]
for i in range(len(yearlist)):
    year = yearlist[i]
    for j in range(12*i, 12*(i+1)):
        month = (j % 12) + 1
        outputpath = output_path + str(year) + "_" + str(month) + "_t2m.tif"
        write_img(outputpath, proj, geotransform, t2m_arr[j])

👀结果文件展示

2017_1_t2m.tif
2017_2_t2m.tif
2017_3_t2m.tif
2017_4_t2m.tif
2017_5_t2m.tif
2017_6_t2m.tif
...
...
2021_7_t2m.tif
2021_8_t2m.tif
2021_9_t2m.tif
2021_10_t2m.tif
2021_11_t2m.tif
2021_12_t2m.tif

以2017_1_t2m.tif结果为例，如下图：

👀完整参考代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal, osr
import numpy as np

#1.2定义写图像文件的函数
def write_img(filename, im_proj, im_geotrans, im_data):
    # 判断栅格数据的数据类型
    if 'int8' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_Byte
    elif 'int16' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_UInt16
    else:
        datatype = gdal.GDT_Float32
    # 判读数组维数
    if len(im_data.shape) == 3:
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    else:
        im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape
    # 创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)
    dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数
    dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影
    if im_bands == 1:
        dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)  # 写入数组数据
    else:
        for i in range(im_bands):
            dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])
    del dataset

def nc_totif(input_path, output_path):
    # 读取nc文件
    tep_data = nc.Dataset(input_path)
    # 获取nc文件中对应变量的信息
    lon_data = tep_data.variables["longitude"][:]
    lat_data = tep_data.variables["latitude"][:]
    # 影像的左上角&右下角坐标
    lonmin, latmax, lonmax, latmin = [lon_data.min(), lat_data.max(), lon_data.max(), lat_data.min()]
    # 分辨率计算
    num_lon = len(lon_data)  # 281
    num_lat = len(lat_data)  # 241
    lon_res = (lonmax - lonmin) / (float(num_lon) - 1)
    lat_res = (latmax - latmin) / (float(num_lat) - 1)
    # 定义投影
    proj = osr.SpatialReference()
    proj.ImportFromEPSG(4326)  # WGS84
    proj = proj.ExportToWkt()  # 重点，转成wkt格式
    # print(prj)     字符串
    geotransform = (lonmin, lon_res, 0.0, latmax, 0.0, -lat_res)
    # 获取2m温度
    t2m = tep_data.variables["t2m"][:]  # (60, 241, 281)
    t2m_arr = np.asarray(t2m)
    #年份
    yearlist = [2017,2018,2019,2020,2021]
    for i in range(len(yearlist)):
        year = yearlist[i]
        for j in range(12*i, 12*(i+1)):
            month = (j % 12) + 1
            outputpath = output_path + str(year) + "_" + str(month) + "_t2m.tif"
            write_img(outputpath, proj, geotransform, t2m_arr[j])
if __name__ == "__main__":
    # nc文件输入输出路径
    input_path = "D:/Study/Data_Process/ERA5/Code/Monthly_averaged_2017_2021.nc"
    output_path = "D:/Study/Data_Process/ERA5/Code/数据转换/"
    # 读取nc文件，转换为tif文件
    nc_totif(input_path, output_path)

笔者不才，多多交流！！！