在线处理ERA-5数据（提取时序数据）
ERA-5数据是由ECMWF推出的一套再分析数据，其空间分辨率能达到0.25度，ERA5-Land可以达到0.1度。这个数据对做遥感、气象都很有用处。 不过由于是逐小时的数据导致数据量巨大，庞大的数据量使得我们下载、存储以及处理都成为很大的问题。 最近ECMWF推出了Climate Data Store(CDS) Toolbox ,可在线处理ERA-5, ERA5-Land、CMIP等数据，并将处理结果下载到本地。Climate Data Store(CDS)。网址为：https://cds.climate.copernicus.eu/#!/home
CDS Toolbox
如上图所示，Toolbox最左边类似于GEE包括写好的代码、文档以及CDS包含的数据集，中间为代码编写的区域，最左边为输出结果的区域。
提取ERA-5某地的时序数据
代码语言：javascript复制下面我们来举个例子，利用CDS Toolbox提取某个经纬度的时序数据。
import cdstoolbox as ct
@ct.application(title='Extract point')
@ct.output.download()
@ct.input.text('lon', label='Longitude', type=float, default=75., description='Decimal degrees')
@ct.input.text('lat', label='Latitude', type=float, default=43., description='Decimal degrees')
def extract_time_series(lon, lat):
"""
Application main steps:
- set the application layout with 3 columns for the input and output at the bottom
- retrieve a variable over a defined time range
- select a location, defined by longitude and latitude coordinates
"""
data = ct.catalogue.retrieve(
'reanalysis-era5-single-levels',
{
'variable': '2m_temperature',
'product_type': 'reanalysis',
'year': [
'2008', '2009', '2010',
'2011', '2012', '2013',
'2014', '2015', '2016',
'2017'
],
'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', '06:00', '12:00', '18:00'],
}
)
# Location selection
# Extract the closest point to selected lon/lat (no interpolation).
# If wrong number is set for latitude, the closest available one is chosen:
# e.g. if lat = 4000 -> lat = 90.
# If wrong number is set for longitude, first a wrap in [-180, 180] is made,
# then the closest one present is chosen:
# e.g. if lon = 200 -> lat = -160.
data_sel = ct.geo.extract_point(data, lon=lon, lat=lat)
csv_data=ct.cdm.to_csv(data_sel)
return csv_data
输出结果
运行代码以后右图就会出现数据的下载链接，我们把数据下载以后截个图吧！
ERA-5气温数据
这样我们就避免了下载海量的ERA-5栅格数据。
如果我们使用传统的方法，把数据下载之后再进行提取就会是一个非常痛苦的过程。数据下载过程会非常慢，同时硬盘资源也会非常吃紧。ERA-5这些数据在GEE上面不全，有时候很难用GEE获取自己想要的数据。因此CDS也算是弥补了一部分空缺。 现在遥感以及气象数据在线处理也算是一种趋势，自己在本地机上处理如此海量的数据也会变得越来越困难。
如果你也想用CDS实现一些有趣的功能，也可以随时留言探讨呀！
