WRF | ERA5驱动所需要素下载以及注意事项
WRF | ERA5驱动所需要素下载以及注意事项
WRF | ERA5驱动所需要素下载以及注意事项
前言
近期由于需要使用era5作为初始场运行era5，写一下笔记吧
不过这点前辈们已经写得很完整了，本次纯当记录
Image Name
最近排队下载实在慢的很
变量需要
高空数据需要以下变量：
'geopotential', 'relative_humidity', 'specific_humidity', 'temperature', 'u_component_of_wind', 'v_component_of_wind'
地面数据需要以下变量：
'surface_pressure', 'mean_sea_level_pressure', '10m_u_component_of_wind', '10m_v_component_of_wind', '2m_temperature', 'sea_surface_temperature', 'skin_temperature', '2m_dewpoint_temperature', 'snow_depth', 'sea_ice_cover', 'land_sea_mask', 'soil_type', 'soil_temperature_level_1', 'soil_temperature_level_2', 'soil_temperature_level_3', 'soil_temperature_level_4', 'volumetric_soil_water_layer_1', 'volumetric_soil_water_layer_2', 'volumetric_soil_water_layer_3', 'volumetric_soil_water_layer_4'
下载脚本
高空变量
import cdsapi
c = cdsapi.Client()
c.retrieve(
'reanalysis-era5-pressure-levels',
{
'product_type': 'reanalysis',
'format': 'grib',
'variable': [
'geopotential', 'relative_humidity', 'temperature','specific_humidity',
'u_component_of_wind', 'v_component_of_wind','vertical_velocity'
],
'pressure_level': [
'1', '2', '3',
'5', '7', '10',
'20', '30', '50',
'70', '100', '125',
'150', '175', '200',
'225', '250', '300',
'350', '400', '450',
'500', '550', '600',
'650', '700', '750',
'775', '800', '825',
'850', '875', '900',
'925', '950', '975',
'1000',
],
'year': '2024', ### 时间范围设置
'month': '09',
'day': ['01','02','03','04'],
'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',
],
'area': [ ##区域设置
50.00, 70.00, 12.00,
130.00,
],
},
'ERA5-2024-09_01-04_pl.grib') ### 文件名设置
地表变量
import cdsapi
c = cdsapi.Client()
c.retrieve(
'reanalysis-era5-single-levels',
{
'product_type': 'reanalysis',
'format': 'grib',
'variable': [
'10m_u_component_of_wind','10m_v_component_of_wind','2m_dewpoint_temperature',
'2m_temperature','forecast_albedo',
'forecast_surface_roughness','high_cloud_cover',
'land_sea_mask','low_cloud_cover',
'mean_sea_level_pressure','medium_cloud_cover',
'sea_ice_cover','sea_surface_temperature',
'skin_temperature','snow_albedo',
'snow_depth','surface_pressure',
'total_cloud_cover',
'total_column_water','total_column_water_vapour',
'soil_temperature_level_1','soil_temperature_level_2',
'soil_temperature_level_3','soil_temperature_level_4','volumetric_soil_water_layer_1','volumetric_soil_water_layer_2',
'volumetric_soil_water_layer_3','volumetric_soil_water_layer_4'
],
'year': '2024',
'month': '09',
'day': ['01','02','03','04'],
'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',
],
'area': [ ##区域设置
50.00, 70.00, 12.00,
130.00,
],
},
'ERA5-2024-09_01-04-sl.grib')
注意事项
- 1. 在链接 Vtable 时注意需要是Vtable.ECMWF
- 2. 在链接下载的era5数据时直接高空、地面一起链接
- 3. namelist.input中num_metgrid_levels = 38，这与GFS、fnl的34层不同
- 4. 如果碰到- FATAL CALLED FATAL CALLED FROM FILE: LINE: 3415 mismatch landmask ivgtyp 这种报错，则将namelist.input中的surface_input_source = 3 改为1
小结
理论上era5确实会比GFS这种预报数据要准，但是并没有（对于个别个例而言）
数值模拟发展到现在这种地步，对我来说已经有一定程度的黑盒的感觉，不过对大佬来说应该不是黑盒
如果遇到问题欢迎评论区交流
参考
https://blog.csdn.net/weixin_44237337/article/details/123377008
https://github.com/magicleung/Run-WRF-model-driven-by-ERA5/blob/main/README.md
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