ERA5 數據：氣候、環境和氣象學領域的寶藏

ERA5 是歐洲中心為了更好地了解氣候、環境和氣象學而開發的一個新數據集。它是一個全球性的、高分辨率（0.25°）的年降水、氣溫、濕度、風等各種氣象指標和氣候模型的輸入數據集。ERA5 數據的主要特徵是覆蓋了全球的大氣和海洋，其時間跨度為1979年至今。

一、ERA5 數據下載

下載 ERA5 數據的最簡單方法是使用ECMWG數據官網，下載地址：https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/home。通常情況下，你需要先註冊，才能下載數據。當你有了用戶賬號之後，就可以批量下載你所需要的ERA5數據文件了。

from ecmwfapi import ECMWFDataServer

server = ECMWFDataServer()

server.retrieve({
    "class": "ea",
    "dataset": "era5",
    "date": "2022-01-01/to/2022-01-02",
    "expver": "1",
    "grid": "0.25/0.25",
    "levtype": "sfc",
    "param": "167.128/168.128/134.128/235.128/31.128/32.128/33.128/34.128",
    "stream": "oper",
    "time": "00:00:00/12:00:00",
    "type": "an",
    "target": "output.nc",
})

對於需要的時間段，可以用”date”字段設置。對於需要的時間，可以用”time”字段設置。對於需要的參數，可以用”param”字段設置。

二、ERA5 數據是什麼？

ERA5 基本上被認為是氣象、氣候和環境數據的唯一信源，主要有以下優勢：

1、空間分辨率和時間分辨率高。天氣預報和氣候模擬需要高分辨率的觀測數據，以儘可能準確的復現真實環境。ERA5 數據的空間分辨率為0.25度，時間分辨率為小時級別，是迄今為止最具有前瞻性的氣候數據集。

2、多維數據集集成。ERA5 數據是應用於國際評估、數據同化和模型強制數據的最佳選擇。它和其他氣象數據集有所不同，包含更多的數據維度，例如，U、V、T、Q 等即時數據（氣象方面需要U風,V 風,溫度,T，水汽,Q）和分鐘平均數據集。

3、全球性數據。相信ERA5能夠在全球範圍內大規模應用，在應急響應、特定區域氣候評估和氣象監測等方面日益受到關注。

三、ERA5 數據下載選取

1、ERA5 數據在氣象方面的應用

氣象和氣候模擬器都需要氣候輸入數據。ERA5 數據可以提供氣象、氣候模式的數據。在以天氣為中心的應用中，天氣成分包括氣壓場、風場、溫度場等。氣象數據可以被廣泛應用到一系列應用，如農林、水利、交通運輸、油田勘探等。

import xarray as xr

ds = xr.open_dataset("output.nc")
temp = ds.t2m.values - 273.15 # Converting to Celsius from Kelvin
print(temp)

2、氣候數據的應用

ERA5 數據以其全面性，和全球時間和空間分辨率的持續性數據記錄，成為視覺化、預測和模擬氣候變化的一個重要的數據輸入源。對於氣候數據而言，目前有很多應用，其中包括：流行病/疫情分析、全球變化評估、環境模擬等。然而，常見問題仍然是如何從 複雜、多元化和多維的環境數據中提煉出信息。

climatology = ds.t2m.groupby("time.month").mean(dim="time")
for month in range(1, 13):
    print(f"{month}月的平均溫度為:{climatology.sel(month=month).values - 273.15:.2f}攝氏度")

3、ERA5 數據在動態複雜網絡中的應用

ERA5 數據的優勢之一是動態數據能力，它能夠促進在時空數據中設定和解決問題的研究，比如說抗災及應對環境災害的決策、全球環境安全等。通過使用ERA5數據，與其它數據源相結合，可以對大系統中的複雜性進行研究，以及對動態系統的發展和熱浪、洪水、風暴等極端事件的模擬分析。

wind_speed = xr.ufuncs.sqrt(ds.u10**2 + ds.v10**2)
print(wind_speed)

4、ERA5 數據在氣候和生態預測模型中的應用

通常，與氣候和生態相關預測模型是基於歷史和當前數據來建立的，這些模型對當前環境狀態（氣象、氣候、土壤、植被等）的理解很重要。降水和溫度數據對於農業和生態學等各個領域有非常重要的意義。ERA5 數據的應用可以使預測模型得到更準確的結果，同時為農業和生態研究提供更充分的數據支持。

precipitation = ds.tp.values * 1000  # Converting from m to mm
print(precipitation)

總結

ERA5 數據是當前最具前瞻性和前景的氣候、環境和氣象數據集之一，是我們探索和預測氣候變化能力的基礎。該數據集在氣象、土壤、生態、農業、海洋、林業、城市建設、氣候變化研究等廣泛應用領域發揮着重要和明顯的作用。