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200TB超齐全气象AI训练数据集,附获取指南‼️

气象学家  · 公众号  · 大数据 科技自媒体  · 2024-07-04 12:51

主要观点总结

文章介绍了ERA5常规变量全球区域再分析数据,包括数据大小、格式、存储方式、时间范围、时间分辨率、空间分辨率等属性,并说明了如何获取这些数据。文章还提到了ERA5再分析数据下载慢的原因。

关键观点总结

关键观点1: ERA5数据属性介绍

文章详细阐述了ERA5数据的大小、格式、存储方式、时间范围等属性。

关键观点2: 数据获取方式

文章提供了获取ERA5数据的途径,如有偿获取数据服务的具体方式,包括加微信好友备注“ERA5全球”,扫描二维码等。

关键观点3: 数据应用领域

文章指出该数据服务适用于高校、研究所、业务单位、公司、军√等单位。

关键观点4: ERA5数据下载慢的原因

文章提到了ERA5再分析数据下载慢的原因,但没有具体说明是什么原因导致的。


正文

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ERA5常规变量全球区域再分析数据

(可用于气象AI大模型训练!)

ERA5全球常规变量 属性:

数据大小: 200 TB 左右

数据格式: NetCDF (.nc)

存储方式: 每天1个文件(24时次)

时间: 1979.1.1-2023.12.31

范围: 全球

时间分辨率: 逐小时

空间分辨率: 0.25°*0.25°

单层/表层 1层

多层 垂直层次( hPa,23个常用层次 ):

'5'    ,'10' ,  '50',

'100','150','200',

'250','300','350',

'400','450','500',

'550','600','650',

'700','750','800',

'850','900','925',

'950', '1000'

多层变量:


  1. vorticity
  2. u_component_of_wind
  3. v_component_of_wind
  4. temperature
  5. relative_humidity
  6. geopotential
  7. divergence
  8. vertical_velocity


单层变量:


  1. surface_net_thermal_radiation
  2. total_precipitation
  3. sea_surface_temperature
  4. snow_depth
  5. 2m_temperature
  6. 2_metre_dewpoint_temperature
  7. surface_pressure
  8. 10m_u_component_of_wind
  9. 10m_v_component_of_wind
  10. 100m_u_component_of_wind
  11. 100m_v_component_of_wind






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