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牧师

从ERA5提取区域数据

这是来自一个新人,所以请。

当我深入研究的世界流星数据和再分析第一次,我发现获取天气数据是一个漫长的过程,所以我喊了一些帮助我开始使用它。

获取推荐的工作流程是什么ERA5数据感兴趣的区域(ROI)表面几个变量(降雨、soilmoisutre tempmin,太阳能rad) ?
- 有一个API连接我(R, Python, Curl) ERA5数据库?
- 我需要下载整个(全球)文件,即使我的ROI总是在同一个国家吗?如果是这样,我们谈论的是100 gb, 1000 gb或10000 gb的数据变量,整个历史吗?
似乎有很多工具来提取ROI来自一种文件格式的数据文件。2019年推荐的学习工具是什么?
- CDO是最适合这份工作的工具吗?
- 任何Python / R包,可以有效地提取和绘制这些数据?

谢谢,让我知道如何补充上面的信息

回答

我不明白为什么我子集的选择不应该使用python脚本。据我这* *工作。下面是一个示例脚本。进口cdsapi c = cdsapi.Client c ()。检索(reanalysis-era5-single-levels,{“变量”:“total_precipitation”,“product_type”:“重新分析”,“年”:“2010”,“月”:“04”,“天”:“07年”,“区域”:“60/0/0/100”,“时间”:[‘0’,‘01:00’,‘02:00’,‘03:00’,‘内’,“凌晨”、“06:00时”,07:00,喂饲,上午9点,10点,11点,12点,“13”,“已”,“维基”,“点”,17点,18:00,‘点’,20:00,21:00,22:00,'这样'],“格式”:“netcdf”}, precip.nc) * * * *更新以应对的一些评论提出@Nemesi——这个cd Python API * *(不需要使用CDO或NCO子集数据][1]* *。API本身负责为您使用关键字* *区* *。一旦你指定边界框的数据得到下载您所指定的边界框的边界。也没有编程构造子集的全球数据。现在CDS web接口不允许你做构造子集(问题是被固定在我写根据哥白尼支持)。但这并不是一个问题。 Since OP's requirement is one of automating the process the CDS Python Web API fills the purpose. In this context subset is the same as ROI or region of interest. Here is what I had to do get this to work. I had to install the [cdsapi for python][2]. One can do this using pip (I usually do it - python3.6 setup.py install since I do not have conda). Then create a .cdsapirc(on Linux and other UNIX flavors it should be under the main home directory. Create this file wherever you have the $HOME variable defined) which should be like this - url: https://cds.climate.copernicus.eu/api/v2 key: {UID}:{API key} verify:0 The values of UID and API key you should get when you register at the new CDS web interface site. And then just run it. Here the key parameter is the ***area*** and the first two values are starting latitude and longitude followed by the ending latitude and longitude. When I viewed the downloaded netCDF file using ncdump it did have the right bounding box values. Now you could change it to GRIB format if you so wish but I think the basic format of the script does not change. Here is a plot of the subset of the precipitation for a specific instant in a 24 hour period. Here is the code that plots it (I use [matplotlib][3] and [cartopy][4]) from netCDF4 import Dataset,num2date import cartopy.crs as ccrs from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter from cartopy.util import add_cyclic_point import matplotlib as mpl mpl.rcParams['mathtext.default'] = 'regular' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np file = "precip.nc" nc_pvFile = Dataset(file,'r') lats = nc_pvFile.variables['latitude'][:] # extract/copy the data lons = nc_pvFile.variables['longitude'][:] lats = lats[:].squeeze() lons = lons[:].squeeze() preciPlot = nc_pvFile.variables['tp'][:] pp = preciPlot[0,:,:] ax1 = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)) clevs = np.arange(min(pp.flatten()),max(pp.flatten())*1000,1) shear_fill = ax1.contourf(lons,lats,pp*1000,clevs, transform=ccrs.PlateCarree(),cmap=plt.get_cmap('hsv'), linewidth=(10,),levels=100,extend='both') ax1.coastlines() ax1.gridlines() ax1.set_xticks([0, 10,20,30,40,50,60,70,80,90,100], crs=ccrs.PlateCarree()) ax1.set_yticks([0, 10,20,30,40,50,60], crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=True, number_format='.0f') lat_formatter = LatitudeFormatter() ax1.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax1.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) cbar = plt.colorbar(shear_fill, orientation='horizontal') plt.title('Total precipitation', fontsize=16) plt.savefig('precip_era.png') [![precip][5]][5] [1]: https://stackoverflow.com/questions/25731393/is-there-a-way-to-crop-a-netcdf-file [2]: https://pypi.org/project/cdsapi/ [3]: https://matplotlib.org/ [4]: https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/ [5]: https://i.stack.imgur.com/v4UWg.png

编辑总结

取消

1

\ begingroup美元嗨@gansub,没有人说Python(或者R或Matlab)不能格丽或NetCDF子集(实际上我用R每一次这样做),我只是说,NCO和CDO是更有效率的。 \ endgroup美元
- - - - - -Nemesi
2019年4月2日7:28
2

\ begingroup美元 @Nemesi——没有。请再读的问题。时代过渡的cd web界面下载数据不做目前的一个子集(问题是固定根据ECMWF支持)。它只允许完整的全局数据下载。我回答说不,这是不正确的。使用关键字你可以使用自动化的子集的过程。如果这个前提是错误的,我将删除我的答案。我将让OP澄清,在评论或一个编辑他的问题。 \ endgroup美元
- - - - - -gansub
2019年4月2日8时
\ begingroup美元 @Nemesi它不是关于Python或R构造子集。CDS API允许您不使用编程式功能子集。 \ endgroup美元
- - - - - -gansub
2019年4月2日,32
\ begingroup美元别误会我的意思,你是一个好的答案,我up-voted它。我不熟悉CDS API,和我还没有使用ERA5数据。很高兴听到,现在工作。谢谢你解决这个问题。 \ endgroup美元
- - - - - -Nemesi
2019年4月2日,在55
2

\ begingroup美元 @Dan没有本地数据的提取。它完全是远程的。请安装cd python API和自己得出结论。 \ endgroup美元
- - - - - -gansub
2019年4月2日,58

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