1、气象再分析数据有很多种,看文献里用到的主要有这几种

  • ECWRF——ERA-Interim,分辨率0.125°,欧洲的
  • MERRA-2,分辨率0.625°*0.5°,NASA的
  • GEOS-5FP,分辨率0.3125°*0.25°,NASA的
  • NCEP,分辨率2.5°(不确定)
  • WRF,分辨率1°

2、看了一圈感觉是ERA的比较用户友好,分辨率也高些,他可以自己选择时间,选择需要的气象参数,时间从1979到现在,不过新发布了ERA-5,ERA-Interim数据到2019.8.31就不更新了

  这是选择数据链接:https://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=sfc

3、这个数据有4个时间点可以选择,0,6,12,18点,这是time参数,代表的是瞬时数据,再分析数据

4、参数step有3,6,9,12,表示的是预测数据,即选3代表的是预测3小时后的数据,如果time选的是0,就是3点的数据预测,同时只有预测才能选一些累积参数,如降雨,会统计3小时的总降水数据。其中大气廓线高度也只有预测数据,没有瞬时数据

5、用Python下载数据官网讲的很清楚,除了那个文本文件的位置(之间放在用户下,我一开始还建了一个和那个名字一样的文件夹)。具体步骤:https://confluence.ecmwf.int/display/WEBAPI/Access+ECMWF+Public+Datasets

6、由于需要相对湿度数据,在surface下没找到,各种百度,看到两个解决方案,一个是用1000hpa下的rh数据代替,还有一个是用公式计算(用露点温度和气温,但是公式还没找到)

7、下载的数据格式是grib或者nc,都没用过,后面还要再学习,再看看到底用nc还是grib,倾向于用nc,听得多,后面再更新吧。

8、Python选择数据的参数基本不用改,先手动在网页上选好,生成Python语句复制过来就可以了。要改的只有时间和输出,此外还要再改一下area(确定范围,四个坐标,北,西,南,东,北半球和东半球正数,南半球和西半球负数,和NASA下modis不太一样,那个是西北东南),grid感觉就默认好了,改大了数据量很大,下载比较慢,反正都是要自己再重采样插值的。

  参数介绍:https://confluence.ecmwf.int/display/UDOC/Post-processing+keywords