ERA5 Daily Aggregates - Latest Climate Reanalysis Produced by ECMWF / Copernicus Climate Change Service

ECMWF/ERA5/DAILY
Dataset-Verfügbarkeit
1979-01-02T00:00:00Z–2020-07-09T00:00:00Z
Dataset-Anbieter
Earth Engine-Snippet
ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5/DAILY")
Intervall
1 Tag
Tags
climate copernicus dewpoint ecmwf era5 precipitation pressure reanalysis surface temperature wind

Beschreibung

ERA5 ist die fünfte Generation der ECMWF-Atmosphärenreanalyse des globalen Klimas. Bei der Reanalyse werden Modelldaten mit Beobachtungen aus der ganzen Welt zu einem global vollständigen und konsistenten Dataset kombiniert. ERA5 ersetzt die Vorgängerversion, die ERA-Interim-Reanalyse.

ERA5 DAILY bietet aggregierte Werte für jeden Tag für sieben ERA5-Klimareanalyseparameter: Lufttemperatur in 2 m Höhe, Taupunkttemperatur in 2 m Höhe, Gesamtniederschlag, mittlerer Meeresspiegeldruck, Oberflächendruck, u-Komponente des Windes in 10 m Höhe und v-Komponente des Windes in 10 m Höhe. Außerdem wurden die tägliche Mindest- und Höchsttemperatur der Luft in 2 m Höhe auf Grundlage der stündlichen Daten zur Lufttemperatur in 2 m Höhe berechnet. Die täglichen Werte für die Gesamtniederschlagsmenge werden als tägliche Summen angegeben. Alle anderen Parameter werden als Tagesdurchschnittswerte angegeben.

ERA5-Daten sind ab 1979 bis drei Monate nach Echtzeit verfügbar. Weitere Informationen und weitere atmosphärische Parameter von ERA5 finden Sie im Copernicus Climate Data Store.

Hinweis des Anbieters: Die täglichen Aggregate wurden auf Grundlage der stündlichen ERA5-Werte der einzelnen Parameter berechnet.

Bänder

Pixelgröße
27.830 Meter

Bänder

Name Einheiten Min. Max. Pixelgröße Beschreibung
mean_2m_air_temperature K 223,6* 304* Meter

Durchschnittliche Lufttemperatur in 2 m Höhe (Tagesdurchschnitt)
minimum_2m_air_temperature K 220.7* 300.8* Meter

Mindestlufttemperatur in 2 m Höhe (Tagesminimum)
maximum_2m_air_temperature K 225,8* 310.2* Meter

Maximale Lufttemperatur in 2 m Höhe (Tagesmaximum)
dewpoint_2m_temperature K 219,3* 297,8* Meter

Taupunkttemperatur in 2 m Höhe (Tagesdurchschnitt)
total_precipitation m 0* 0,02* Meter

Gesamtniederschlag (Tageswerte)
surface_pressure Pa 65639* 102595* Meter

Auflagedruck (Tagesdurchschnitt)
mean_sea_level_pressure Pa 97657,4* 103861* Meter

Mittlerer Druck auf Meereshöhe (Tagesdurchschnitt)
u_component_of_wind_10m m/s –11,4* 11.4* Meter

U-Komponente des Windes in 10 m Höhe (Tagesdurchschnitt)
v_component_of_wind_10m m/s –10,1* 10.1* Meter

V-Komponente des Windes in 10 m Höhe (Tagesdurchschnitt)
* geschätzter Mindest- oder Höchstwert

Bildattribute

Bildattribute

Name Typ Beschreibung
Monat INT

Monat der Daten
Jahr INT

Jahr der Daten
Tag INT

Tag der Daten

Nutzungsbedingungen

Nutzungsbedingungen

Bitte bestätigen Sie die Verwendung von ERA5 gemäß der Copernicus C3S/CAMS-Lizenzvereinbarung:

  • 5.1.1 Wenn der Lizenznehmer Copernicus-Produkte öffentlich kommuniziert oder verbreitet, muss er die Empfänger über die Quelle informieren, indem er den folgenden oder einen ähnlichen Hinweis verwendet: „Generated using Copernicus Climate Change Service information (Year)“.
  • 5.1.2 Wenn der Lizenznehmer eine Publikation oder Verteilung mit angepassten oder modifizierten Copernicus-Produkten erstellt oder dazu beiträgt, muss er den folgenden oder einen ähnlichen Hinweis anbringen: „Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Climate Change Service (Jahr)“.
  • 5.1.3 Bei jeder Veröffentlichung oder Verbreitung gemäß den Abschnitten 5.1.1 und 5.1.2 ist anzugeben, dass weder die Europäische Kommission noch das EZMW für eine Verwendung der darin enthaltenen Copernicus-Informationen oder ‑Daten verantwortlich sind.

Zitate

Zitate:

Earth Engine nutzen

Code-Editor (JavaScript)

// Example script to load and visualize ERA5 climate reanalysis parameters in
// Google Earth Engine

// Daily mean 2m air temperature
var era5_2mt = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                   .select('mean_2m_air_temperature')
                   .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));
print(era5_2mt);

// Daily total precipitation sums
var era5_tp = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                  .select('total_precipitation')
                  .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Daily mean 2m dewpoint temperature
var era5_2d = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                  .select('dewpoint_2m_temperature')
                  .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Daily mean sea-level pressure
var era5_mslp = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                    .select('mean_sea_level_pressure')
                    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Daily mean surface pressure
var era5_sp = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                  .select('surface_pressure')
                  .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Daily mean 10m u-component of wind
var era5_u_wind_10m = ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
                          .select('u_component_of_wind_10m')
                          .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'));

// Convert pressure levels from Pa to hPa - Example for surface pressure
var era5_sp = era5_sp.map(function(image) {
  return image.divide(100).set(
      'system:time_start', image.get('system:time_start'));
});

// Visualization palette for total precipitation
var visTp = {
  min: 0.0,
  max: 0.1,
  palette: ['ffffff', '00ffff', '0080ff', 'da00ff', 'ffa400', 'ff0000']
};

// Visualization palette for temperature (mean, min and max) and 2m dewpoint
// temperature
var vis2mt = {
  min: 250,
  max: 320,
  palette: [
    '000080', '0000d9', '4000ff', '8000ff', '0080ff', '00ffff', '00ff80',
    '80ff00', 'daff00', 'ffff00', 'fff500', 'ffda00', 'ffb000', 'ffa400',
    'ff4f00', 'ff2500', 'ff0a00', 'ff00ff'
  ]
};

// Visualization palette for u- and v-component of 10m wind
var visWind = {
  min: 0,
  max: 30,
  palette: [
    'ffffff', 'ffff71', 'deff00', '9eff00', '77b038', '007e55', '005f51',
    '004b51', '013a7b', '023aad'
  ]
};

// Visualization palette for pressure (surface pressure, mean sea level
// pressure) - adjust min and max values for mslp to min:990 and max:1050
var visPressure = {
  min: 500,
  max: 1150,
  palette: [
    '01ffff', '058bff', '0600ff', 'df00ff', 'ff00ff', 'ff8c00', 'ff8c00'
  ]
};


// Add layer to map
Map.addLayer(
    era5_tp.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), visTp,
    'Daily total precipitation sums');
Map.addLayer(
    era5_2d.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), vis2mt,
    'Daily mean 2m dewpoint temperature');
Map.addLayer(
    era5_2mt.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), vis2mt,
    'Daily mean 2m air temperature');
Map.addLayer(
    era5_u_wind_10m.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), visWind,
    'Daily mean 10m u-component of wind');
Map.addLayer(
    era5_sp.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')), visPressure,
    'Daily mean surface pressure');

Map.setCenter(21.2, 22.2, 2);

Python einrichten

Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite Python-Umgebung.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Example script to load and visualize ERA5 climate reanalysis parameters in
# Google Earth Engine

# Daily mean 2m air temperature
era5_2mt = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('mean_2m_air_temperature')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)
display(era5_2mt)

# Daily total precipitation sums
era5_tp = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('total_precipitation')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Daily mean 2m dewpoint temperature
era5_2d = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('dewpoint_2m_temperature')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Daily mean sea-level pressure
era5_mslp = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('mean_sea_level_pressure')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Daily mean surface pressure
era5_sp = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('surface_pressure')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Daily mean 10m u-component of wind
era5_u_wind_10m = (
    ee.ImageCollection('ECMWF/ERA5/DAILY')
    .select('u_component_of_wind_10m')
    .filter(ee.Filter.date('2019-07-01', '2019-07-31'))
)

# Convert pressure levels from Pa to hPa - Example for surface pressure
era5_sp = era5_sp.map(
    lambda image: image.divide(100).set(
        'system:time_start', image.get('system:time_start')
    )
)

# Visualization palette for total precipitation
vis_tp = {
    'min': 0.0,
    'max': 0.1,
    'palette': ['ffffff', '00ffff', '0080ff', 'da00ff', 'ffa400', 'ff0000'],
}

# Visualization palette for temperature (mean, min and max) and 2m dewpoint
# temperature
vis_2mt = {
    'min': 250,
    'max': 320,
    'palette': [
        '000080',
        '0000d9',
        '4000ff',
        '8000ff',
        '0080ff',
        '00ffff',
        '00ff80',
        '80ff00',
        'daff00',
        'ffff00',
        'fff500',
        'ffda00',
        'ffb000',
        'ffa400',
        'ff4f00',
        'ff2500',
        'ff0a00',
        'ff00ff',
    ],
}

# Visualization palette for u- and v-component of 10m wind
vis_wind = {
    'min': 0,
    'max': 30,
    'palette': [
        'ffffff',
        'ffff71',
        'deff00',
        '9eff00',
        '77b038',
        '007e55',
        '005f51',
        '004b51',
        '013a7b',
        '023aad',
    ],
}

# Visualization palette for pressure (surface pressure, mean sea level
# pressure) - adjust min and max values for mslp to 'min':990 and 'max':1050
vis_pressure = {
    'min': 500,
    'max': 1150,
    'palette': [
        '01ffff',
        '058bff',
        '0600ff',
        'df00ff',
        'ff00ff',
        'ff8c00',
        'ff8c00',
    ],
}


# Add layer to map
m = geemap.Map()
m.add_layer(
    era5_tp.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_tp,
    'Daily total precipitation sums',
)
m.add_layer(
    era5_2d.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_2mt,
    'Daily mean 2m dewpoint temperature',
)
m.add_layer(
    era5_2mt.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_2mt,
    'Daily mean 2m air temperature',
)
m.add_layer(
    era5_u_wind_10m.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_wind,
    'Daily mean 10m u-component of wind',
)
m.add_layer(
    era5_sp.filter(ee.Filter.date('2019-07-15')),
    vis_pressure,
    'Daily mean surface pressure',
)

m.set_center(21.2, 22.2, 2)
m
Im Code-Editor öffnen
ERA5 ist die fünfte Generation der ECMWF-Atmosphärenreanalyse des globalen Klimas. Bei der Reanalyse werden Modelldaten mit Beobachtungen aus der ganzen Welt zu einem global vollständigen und konsistenten Dataset kombiniert. ERA5 ersetzt die Vorgängerversion, die ERA-Interim-Reanalyse. ERA5 DAILY bietet aggregierte Werte für jeden Tag für sieben ERA5-Klimareanalyseparameter: …
ECMWF/ERA5/DAILY, climate,copernicus,dewpoint,ecmwf,era5,precipitation,pressure,reanalysis,surface,temperature,wind
1979-01-02T00:00:00Z/2020-07-09T00:00:00Z
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Google Earth Engine