代码收藏家技术教程 2024-09-25

Python批量下载ERA5再分析资料：使用API request实现高效下载

最近需要批量下载逐小时的ERA5变量，通过Python批量下载会高效很多，摸索了一下下载方式ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present (copernicus.eu)

以2023年的全球降水率为例

选择产品类型为再分析产品

选择变量为降水率

选取时间范围，2023年全年逐小时

区域范围为全球

数据格式为netcdf文件

点击API request后会直接给出python下载的脚本文件，默认下载文件名为download.nc，保存位置是代码所在的当前文件夹，如spyder是保存在页面左上角的路径位置

import cdsapi

c = cdsapi.Client()

c.retrieve(
    'reanalysis-era5-single-levels',
    {
        'product_type': 'reanalysis',
        'variable': 'mean_total_precipitation_rate',
        'year': '2023',
        'month': [
            '01', '02', '03',
            '04', '05', '06',
            '07', '08', '09',
            '10', '11', '12',
        ],
        'day': [
            '01', '02', '03',
            '04', '05', '06',
            '07', '08', '09',
            '10', '11', '12',
            '13', '14', '15',
            '16', '17', '18',
            '19', '20', '21',
            '22', '23', '24',
            '25', '26', '27',
            '28', '29', '30',
            '31',
        ],
        'time': [
            '00:00', '01:00', '02:00',
            '03:00', '04:00', '05:00',
            '06:00', '07:00', '08:00',
            '09:00', '10:00', '11:00',
            '12:00', '13:00', '14:00',
            '15:00', '16:00', '17:00',
            '18:00', '19:00', '20:00',
            '21:00', '22:00', '23:00',
        ],
        'format': 'netcdf',
    },
    'download.nc')