本文介紹在 ERA5 氣象數(shù)據(jù)的官方網(wǎng)站中， 手動(dòng) 下載、 Python 代碼自動(dòng)批量下載 逐小時(shí) 、 逐日 與 逐月 的 ERA5 氣象數(shù)據(jù)各類產(chǎn)品的快捷方法。

ERA5 （fifth generation ECMWF atmospheric reanalysis of the global climate）是由 歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心 （European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF ）開發(fā)和維護(hù)的一種全球范圍內(nèi)的高分辨率 大氣再分析數(shù)據(jù)集 ，提供了多種氣象和氣候變量的連續(xù)、一致和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。 ERA5 基于全球觀測(cè)數(shù)據(jù)、數(shù)值模型和物理參數(shù)化方案，通過數(shù)據(jù)同化和數(shù)值模擬的技術(shù)，對(duì)過去數(shù)十年（ 1940 年至今）的天氣狀況進(jìn)行再構(gòu)建和模擬，從而生成了高時(shí)空分辨率的大氣和地表變量數(shù)據(jù)。 ERA5 提供了廣泛的氣象和氣候變量，包括溫度、濕度、風(fēng)速、降水、云量、地表輻射等。這些數(shù)據(jù)以固定的時(shí)間間隔（ 逐小時(shí) 或 逐月 ）和空間分辨率（從數(shù)公里到數(shù)十公里）提供，可以用于氣候研究、天氣分析、氣候模型驗(yàn)證、環(huán)境監(jiān)測(cè)等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。

我們可以通過 ERA5 的 官方網(wǎng)站 ，或者在 谷歌地球引擎 等平臺(tái)中，下載這一氣象數(shù)據(jù)。由于在谷歌地球引擎中下載這一數(shù)據(jù)相對(duì)而言比較麻煩，而且速度也并不算友好，我們這里就主要介紹一下基于其 官方網(wǎng)站 ，通過 手動(dòng)下載 、 Python代碼下載 等 2 種方式，下載不同 ERA5 數(shù)據(jù)產(chǎn)品的方法。

首先，需要明確，我們一般常用的 ERA5 數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括 ERA5 和 ERA5-Land 等 2 種；其中，前者 ERA5 包含全球全部區(qū)域，而后者 ERA5-Land 僅包含全球的 陸地 區(qū)域，但是后者的空間分辨率（最高是 0.1 °）要高于前者（最高為 0.25 °）。其次，在 ERA5 的官方網(wǎng)站，無論是上述的 ERA5 數(shù)據(jù)，還是 ERA5-Land 數(shù)據(jù)，我們通過 手動(dòng)下載 或者 代碼下載 的方式，都只能直接下載到 逐小時(shí) 或 逐月 的氣象數(shù)據(jù)；如果需要 逐日 的數(shù)據(jù)，大家可以在其官方網(wǎng)站提供的 逐日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算工具 中加以自動(dòng)計(jì)算后手動(dòng)下載，或者是在 GEE 中下載，再或者就是先下載 逐小時(shí) 的數(shù)據(jù)，然后自行撰寫代碼批量計(jì)算 逐日 或者 其他時(shí)間分辨率 的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，也還有一種用 Python 代碼批量下載 逐日 數(shù)據(jù)的方法，但是那個(gè)方法的速度受到網(wǎng)絡(luò)情況影響，我發(fā)現(xiàn)還不如我手動(dòng)下載來得快，所以這里就沒有介紹；之后如果用到這個(gè)代碼了，就再和大家介紹一下。

同時(shí)，應(yīng)該是在 2024 年的 09 月， ERA5 數(shù)據(jù)官方網(wǎng)站做了改版，所以本文中的截圖有些和目前最新的網(wǎng)站可能有些不一致，但是整體操作流程是一樣的。后期我也會(huì)再更新一下本文中的截圖和具體細(xì)節(jié)部分。

0 準(zhǔn)備工作

需要注意，只要不是選擇用上述 逐日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算工具 來下載數(shù)據(jù)，那么無論我們選擇 手動(dòng)下載 數(shù)據(jù)，還是用 Python 代碼 批量下載 數(shù)據(jù)，都需要進(jìn)行本部分的操作。

首先，我們找到需要下載的數(shù)據(jù)首頁(yè)，如下圖所示。

其次，如果我們沒有登錄的話，需要在上圖右上角所示的位置登錄或者注冊(cè)一下賬號(hào)。如下圖所示，我這里就新注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)。

完成注冊(cè)后，需要在我們注冊(cè)時(shí)填寫的郵箱中激活一下賬號(hào)，如下圖所示。

隨后，登錄賬號(hào)即可；如下圖所示。

接下來，我們回到剛剛的數(shù)據(jù)首頁(yè)中，選擇“ Download data ”選項(xiàng)；如下圖所示。隨后，選擇當(dāng)前數(shù)據(jù)產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品類型，一般情況下，我們選擇第一個(gè)，也就是“ Reanalysis ”選項(xiàng)就可以。

隨后，選擇我們需要的氣象數(shù)據(jù)指標(biāo)；可以在“ Popular ”這一欄選擇用戶常用的熱門指標(biāo)，也可以自己依據(jù)需要在下面的類別中搜索。如下圖所示。

接下來，選擇我們需要的年份和日期、時(shí)刻。這里需要注意，對(duì)于不同的 ERA5 產(chǎn)品，其能一次性下載的數(shù)量也是不同的；如下圖所示，我這張圖下載的是 ERA5 數(shù)據(jù)，它就可以一次性選擇 多年 、 多月 的數(shù)據(jù)；但是后面我下載 ERA5-Land 數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)就不能多選年份和月份了，也就是說一次性只能下載 一年中一個(gè)月 的數(shù)據(jù)。這個(gè)可能是由于， ERA5-Land 數(shù)據(jù)的空間分辨率比較高，數(shù)據(jù)量更大，導(dǎo)致官方限制了 ERA5-Land 數(shù)據(jù)的一次性下載的限額。

隨后，選擇我們要下載的數(shù)據(jù)的空間覆蓋范圍，并選擇下載的數(shù)據(jù)格式（建議選擇 NetCDF 格式）如下圖所示。

隨后，選擇下圖中左上方的“ Accept terms ”選項(xiàng)。

至此，我們就完成了數(shù)據(jù)下載的準(zhǔn)備部分工作。

1 手動(dòng)下載

首先，我們介紹一下手動(dòng)下載的方法。手動(dòng)下載其實(shí)就很簡(jiǎn)單了，在完成上一個(gè)“ Accept terms ”選項(xiàng)步驟之后，上圖右下角就會(huì)變成下圖右下角所示的“ Submit Form ”選項(xiàng)；選擇這一項(xiàng)即可。這個(gè)的意思是，將我們前面配置好的下載信息作為一個(gè)請(qǐng)求，發(fā)給服務(wù)器，服務(wù)器只要處理好這個(gè)請(qǐng)求，我們就可以開始下載了。

隨后，可以在新的界面中，看到我們剛剛發(fā)起的這個(gè)請(qǐng)求；如下圖所示。需要注意的是，此時(shí)我們只是將請(qǐng)求發(fā)送給了官方網(wǎng)站的服務(wù)器，服務(wù)器還需要一段時(shí)間來處理我們的請(qǐng)求。

如下圖所示，在提交了一個(gè)請(qǐng)求之后，我們可以用前文的方法再提交其他的請(qǐng)求；這些請(qǐng)求都在“ Your requests ”界面中有所顯示。

當(dāng)服務(wù)器處理完畢我們的請(qǐng)求后，可以看到請(qǐng)求列表右側(cè)出現(xiàn)了“ Download ”選項(xiàng)，點(diǎn)擊它就可以下載數(shù)據(jù)了。

一般情況下，服務(wù)器處理我們請(qǐng)求的時(shí)間是不一定的，受到所要下載數(shù)據(jù)的大小、服務(wù)器繁忙情況等影響；如下圖所示，我這兩個(gè)請(qǐng)求，一個(gè)是不到 200 MB 的數(shù)據(jù)，一個(gè)是不到 20 MB 的數(shù)據(jù)，分別經(jīng)過了將近 1 個(gè)小時(shí)、 20 分鐘才請(qǐng)求完畢、可以下載，這個(gè)速度不算很快。

2 基于Python下載

接下來，我們介紹一下基于 Python 代碼 批量下載 數(shù)據(jù)的方法。

首先，我們進(jìn)入這個(gè) 網(wǎng)頁(yè) ；這里需要注意，進(jìn)入這個(gè)網(wǎng)頁(yè)后，首先需要通過如下的超鏈接，重新注冊(cè)一下；我感覺這個(gè)步驟的意義就是將我們注冊(cè)好的 ERA5 官方網(wǎng)站賬號(hào)再賦一個(gè) API 權(quán)限。

其中，如下圖所示，這里的“ Current password ”也要輸入。

隨后，我們進(jìn)入這個(gè) 網(wǎng)站 ，并找到如下圖所示的網(wǎng)頁(yè)位置，將右側(cè)黑色區(qū)域內(nèi)的全部信息復(fù)制一下。

接下來，我們還需要配置一下 Python 代碼中，用以下載 ERA5 數(shù)據(jù)的一個(gè)第三方庫(kù) cdsapi ，也就是 ERA5 官方開發(fā)的、專門用來供 Python 代碼下載 ERA5 數(shù)據(jù)的庫(kù)。

配置 cdsapi 庫(kù)也是很簡(jiǎn)單的。我們直接在 Python 環(huán)境的命令行中分別輸入如下代碼即可（如果大家沒有 conda 環(huán)境的話，可以用 pip 來安裝，具體方法參考 ERA5 的官方網(wǎng)站即可）。其中，第一句代碼用于在 conda 的配置文件中添加一個(gè)新的軟件源 channel ，即 conda-forge ； conda-forge 是一個(gè)社區(qū)驅(qū)動(dòng)的軟件源，提供了廣泛的開源軟件包，包括這個(gè) cdsapi 庫(kù)。第二句代碼就是下載 cdsapi 庫(kù)。

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

運(yùn)行上述代碼，如下圖所示。

我在第一次配置 cdsapi 庫(kù)的時(shí)候，出現(xiàn)了如下圖所示的報(bào)錯(cuò)；這種問題一般就是沒有管理員權(quán)限導(dǎo)致的。

因此，選擇用管理員權(quán)限打開命令行，如下圖所示。

隨后，就配置好了 cdsapi 庫(kù)；如下圖所示。

接下來，我們需要找到 .cdsapirc 文件，并將前面我們復(fù)制的 url 和 key 復(fù)制到其中。這里需要注意，這個(gè) .cdsapirc 文件，原理上在配置完畢 cdsapi 庫(kù)后，會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)在我們電腦中的 C:\Users\用戶名 文件夾內(nèi)；如下圖所示。

但是實(shí)際上，有的時(shí)候我們?cè)谏鲜鑫募�夾內(nèi)是看不到這個(gè)文件的；這樣的話，我們可以在這個(gè)文件夾內(nèi)新建一個(gè) .txt 格式的文本文件，并將我們復(fù)制的 url 和 key 復(fù)制到其中，如下圖所示。

隨后，將這個(gè) .txt 格式的文本文件重命名為 .cdsapirc ，如下圖所示。

隨后，我們回到前面 ERA5 官方網(wǎng)站中，設(shè)置下載數(shù)據(jù)屬性的那個(gè)網(wǎng)站，并選擇最左側(cè)的“ Show API request ”選項(xiàng)；如下圖所示。

隨后，會(huì)出現(xiàn)一個(gè) Python 代碼；如下圖所示。我們將這個(gè)代碼復(fù)制到自己的 Python 語(yǔ)言的 IDE 中，執(zhí)行代碼即可。

復(fù)制后如下圖所示。

隨后，執(zhí)行上述復(fù)制后的代碼，如下圖所示�？梢钥吹�，已經(jīng)開始代碼的下載了。

這里需要注意，下載的氣象數(shù)據(jù)默認(rèn)保存在 Python 代碼所在的文件夾中；如下圖所示。

此外，我們通過上述方式獲取的數(shù)據(jù)，其實(shí)也是一個(gè)向服務(wù)器發(fā)送的請(qǐng)求，也是需要首先處理請(qǐng)求、隨后在 Python 中開始下載的；我們同樣可以在“ Your requests ”頁(yè)面中看到我們通過 Python 下載數(shù)據(jù)的請(qǐng)求。下圖中， Python 下載數(shù)據(jù)的請(qǐng)求處理數(shù)據(jù)為 0 ，這個(gè)是因?yàn)閷?duì)于同一個(gè)數(shù)據(jù)，我先用手動(dòng)下載的方式提交過一次請(qǐng)求了，服務(wù)器處理之后我又用 Python 提交了一次請(qǐng)求，所以 Python 下載數(shù)據(jù)時(shí)就不用了再重新處理請(qǐng)求了。

同時(shí)，當(dāng)時(shí)還簡(jiǎn)單對(duì)比了一下手動(dòng)下載和 Python 下載的速度差異，但是感覺兩者速度差異不大，都不算很快；但是如果用手動(dòng)下載的方法，提交并處理完畢請(qǐng)求后，用 IDM 等下載軟件來下載，速度就會(huì)很快——至少比用瀏覽器自帶的下載功能，或者 Python 下載，要明顯快很多。

至此，大功告成。