ERA5 数据下载教程
4月 10, 2026
·
4 分钟阅读时长
ERA5 数据下载教程
使用 CDS API 通过 Python 脚本下载 ECMWF ERA5 再分析气象数据
1. 注册与获取 API Key
1.1 注册账号
访问 Copernicus Climate Data Store 并注册账号。
1.2 获取 API Key
登录后，点击右上角用户图标 → Your profile，页面底部可以看到：
- Personal Access Token（即 API Key）
1.3 配置本地凭证
在用户主目录下创建 .cdsapirc 文件：
- Windows:
C:\Users\<你的用户名>\.cdsapirc - Linux/Mac:
~/.cdsapirc
文件内容：
url: https://cds.climate.copernicus.eu/api
key: <你的Personal Access Token>
重要
key 后面直接填 Token 字符串，不要加引号。
2. 安装依赖
pip install cdsapi
验证安装：
import cdsapi
c = cdsapi.Client() # 如果没报错，说明配置成功
3. 基础用法
3.1 最简示例
import cdsapi
c = cdsapi.Client()
c.retrieve(
'reanalysis-era5-single-levels', # 数据集名称
{
'product_type': 'reanalysis', # 产品类型
'variable': '2m_temperature', # 变量
'year': '2023', # 年
'month': '01', # 月
'day': '01', # 日
'time': '12:00', # 时间 (UTC)
'area': [40, 110, 35, 115], # 区域 [北, 西, 南, 东]
'format': 'netcdf', # 输出格式
},
'output.nc' # 输出文件名
)
3.2 参数说明
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
product_type | 产品类型 | 'reanalysis' |
variable | 变量名（可多个） | ['2m_temperature', 'surface_pressure'] |
year | 年份（可多个） | '2023' 或 ['2022', '2023'] |
month | 月份（可多个） | '06' 或 [f'{m:02d}' for m in range(1,13)] |
day | 日期（可多个） | [f'{d:02d}' for d in range(1,32)] |
time | UTC 时间（可多个） | '03:00' 或 ['03:00', '04:00', '05:00'] |
area | 裁剪区域 | [北纬, 西经, 南纬, 东经] |
format | 输出格式 | 'netcdf' 或 'grib' |
4. 常用变量速查
4.1 单层变量（single-levels）
数据集名：reanalysis-era5-single-levels
| API 变量名 | 含义 | 单位 |
|---|---|---|
10m_u_component_of_wind | 10m 东西风分量 | m/s |
10m_v_component_of_wind | 10m 南北风分量 | m/s |
2m_temperature | 2m 温度 | K |
surface_pressure | 地表气压 | Pa |
total_precipitation | 总降水量 | m |
2m_dewpoint_temperature | 2m 露点温度 | K |
mean_sea_level_pressure | 海平面气压 | Pa |
boundary_layer_height | 边界层高度 | m |
total_cloud_cover | 总云量 | 0~1 |
4.2 气压层变量（pressure-levels）
数据集名：reanalysis-era5-pressure-levels
| API 变量名 | 含义 | 单位 |
|---|---|---|
u_component_of_wind | 东西风 | m/s |
v_component_of_wind | 南北风 | m/s |
temperature | 温度 | K |
geopotential | 位势 | m²/s² |
relative_humidity | 相对湿度 | % |
specific_humidity | 比湿 | kg/kg |
气压层需额外指定 pressure_level 参数：
'pressure_level': ['500', '700', '850', '925', '1000'] # 单位: hPa
5. 实战示例
5.1 下载特定区域的风场数据
import cdsapi
c = cdsapi.Client()
c.retrieve(
'reanalysis-era5-single-levels',
{
'product_type': 'reanalysis',
'variable': [
'10m_u_component_of_wind',
'10m_v_component_of_wind',
'2m_temperature',
'surface_pressure',
],
'year': '2024',
'month': [f'{m:02d}' for m in range(1, 13)], # 全年
'day': [f'{d:02d}' for d in range(1, 32)], # 全月
'time': ['03:00', '04:00', '05:00'], # 仅卫星过境时段
'area': [37, 112, 36, 113], # 李村矿区
'format': 'netcdf',
},
'era5_2024_wind.nc'
)
5.2 并行下载多年数据
import cdsapi
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
def download_year(year):
"""下载单年数据"""
output = f'era5_{year}.nc'
try:
c = cdsapi.Client() # 每个线程创建独立客户端
c.retrieve(
'reanalysis-era5-single-levels',
{
'product_type': 'reanalysis',
'variable': [
'10m_u_component_of_wind',
'10m_v_component_of_wind',
],
'year': str(year),
'month': [f'{m:02d}' for m in range(1, 13)],
'day': [f'{d:02d}' for d in range(1, 32)],
'time': ['03:00', '04:00', '05:00'],
'area': [37, 112, 36, 113],
'format': 'netcdf',
},
output
)
return f'[OK] {year}'
except Exception as e:
return f'[FAIL] {year}: {e}'
# 最多 4 个并发
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
futures = {executor.submit(download_year, y): y for y in range(2020, 2026)}
for future in as_completed(futures):
print(future.result())
5.3 下载后合并多个文件
import xarray as xr
files = ['era5_2020.nc', 'era5_2021.nc', 'era5_2022.nc']
ds = xr.open_mfdataset(files, combine='by_coords')
ds.to_netcdf('era5_2020-2022_merged.nc')
ds.close()
print("合并完成")
5.4 下载气压层数据
import cdsapi
c = cdsapi.Client()
c.retrieve(
'reanalysis-era5-pressure-levels', # 注意数据集名不同
{
'product_type': 'reanalysis',
'variable': [
'u_component_of_wind',
'v_component_of_wind',
'temperature',
],
'pressure_level': ['850', '925'], # 气压层 (hPa)
'year': '2024',
'month': '06',
'day': '15',
'time': '03:00',
'area': [37, 112, 36, 113],
'format': 'netcdf',
},
'era5_pressure_levels.nc'
)
6. 注意事项
6.1 请求大小限制
CDS API 对单次请求有大小限制。如果报 403 cost limits exceeded，需要拆分请求：
| 策略 | 说明 |
|---|---|
| 减少时间 | 只下需要的小时（如 03:00-05:00） |
| 拆分年份 | 按年分别提交 |
| 缩小区域 | 尽量只覆盖研究区 |
提示
一般经验：1年 × 3小时 × 小区域 的单层数据可以一次提交。全年 24 小时的通常需要按月或按季度拆分。
6.2 时间说明
- ERA5 时间均为 UTC
- 北京时间 = UTC + 8 小时
- 例：北京时间 11:00 ≈ UTC 03:00
6.3 空间分辨率
- ERA5 默认分辨率：0.25° × 0.25°（约 25km）
area中的边界会自动对齐到最近的 0.25° 网格
6.4 常见错误
| 错误 | 原因 | 解决 |
|---|---|---|
403 cost limits exceeded | 请求数据量太大 | 减少时间/拆分年份 |
ModuleNotFoundError: cdsapi | 未安装 | pip install cdsapi |
Exception: Missing/malformed configuration | .cdsapirc 配置错误 | 检查文件路径和格式 |
SSLError / ConnectionReset | 网络不稳定 | 重试，或挂代理 |
7. 读取下载的数据
import xarray as xr
import numpy as np
ds = xr.open_dataset('era5_2024_wind.nc', engine='netcdf4')
# 查看基本信息
print(ds)
print('变量:', list(ds.data_vars))
print('坐标:', list(ds.coords))
# 提取某时刻某位置的风速
lon, lat = 112.87, 36.09
u = ds['u10'].sel(longitude=lon, latitude=lat, method='nearest')
v = ds['v10'].sel(longitude=lon, latitude=lat, method='nearest')
wind_speed = np.sqrt(u**2 + v**2)
# 风向 (气象标准: 从北顺时针)
wind_dir = (270 - np.degrees(np.arctan2(v, u))) % 360
print(f'风速: {float(wind_speed.isel(valid_time=0)):.2f} m/s')
print(f'风向: {float(wind_dir.isel(valid_time=0)):.1f}°')
ds.close()
