内容概要：本文档介绍了使用机器学习方法对ERA5地表温度数据进行降尺度处理的过程。首先选取了2010年至2020年间分辨率为10公里的ERA5地表温度数据和MODIS陆地表面温度作为预测因子。通过时间匹配将两个数据集连接起来，并构建了一个线性回归模型来确定两者之间的关系。计算了模型的性能指标如均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。接着利用所得到的回归参数对1970年的ERA5数据进行了降尺度预测，并引入了校正项以提高预测精度。 适合人群：气象学、地理信息系统以及环境科学领域的研究人员和技术人员，特别是那些对地表温度降尺度研究感兴趣的学者。 使用场景及目标：①学习如何利用Google Earth Engine平台处理和分析大规模时空数据；②掌握基于统计模型的地表温度降尺度技术；③评估不同时间段内模型的表现并应用到历史数据中进行预测。 其他说明：本案例展示了从数据准备、模型建立到结果验证的一系列步骤，为相关领域的研究提供了参考。同时强调了跨平台数据融合的重要性，以及通过适当的方法可以有效地提升低分辨率数据的空间表达能力。

ERA 5-Land短期预报中的累积量（每小时步长为01 - 24）与ERA-Interim或ERA-Interim/Land中的累积量处理相同，即，它们从预测开始到预测步骤结束被累积。例如，day=D，step=12的径流将提供从day=D，time=0到day=D，time=12的累积径流。最大累积超过24小时，即，从天=D，时间=0到天=D+1，时间=0（步骤=24）。

多线程下载 ERA-5 在分析产品

hgpt模型 基于 ERA5 的每小时全球压力和温度模型 每小时全球压力和温度和压力 (HGTP) 模型基于 ECMWF 生成的新 ERA5 再分析的完整空间和时间分辨率。 HGPT 基于时间分段概念，使用三个周期表示地表气温，使用两个周期表示地表压力。 加权平均温度是使用 20 年的月度数据确定的，以考虑其季节性和地理变异性。 我们还引入了一个线性趋势来解释全球气候变化情景。 版本 2 也基于时间分段概念。 我们引入了相对湿度 (RH, %)、天顶湿延迟 (ZWD, m) 和可沉淀水蒸气 (PWV, m)。 天顶总延迟 (ZTD) 很容易通过 ZTD = ZHD + ZWD 计算，并且可以使用温度和相对湿度计算水蒸气 (e) 或饱和水蒸气 (es)，例如使用 Wexler 公式（可在编码）。 该模型由里斯本大学 (FCUL) 理学院的 Dom Luiz 研究所 (IDL) 由

Easy-ERA5-Trck Easy-ERA5-Trck是一种超轻量级的拉格朗日模型，可使用ERA5数据集同时高效地计算数千（甚至数百万）条轨迹。 它实现了3-D运动的超级简化方程式以加速集成，并实现python多处理以并行化集成任务。 由于其简化和并行化，易于ERA5-TRCK进行追查大规模的航空包裹，这使得areawide追查可能的大提速。 在可以找到使用WRF输出驱动模型的另一个版本。 注意：轨迹计算基于最近邻插值和第一猜测速度，以实现超高效率。 可以在上找到准确的计算算法，或者使用专业而复杂的模型（例如 。 如有任何疑问，请联系李振宁（ ） 画廊 青藏高原气源示踪剂 青藏高原气源示踪剂（3D） 输入文件 input.csv ./input/input.csv ：此文件规定了用于轨迹模拟的空域。 该文件的格式： airp_id, init_lat, init_lon,

该文档详细介绍了最新数值预报产品ERA5的详细下载步骤。ERA5是欧洲中期天气预报中心最新产品，该文档结合网上相关资料，亲自实践，确定可以下载后，将整个过程详细记录并整理成文档。其中，还加入了自动选择区域与格网分辨率的代码。

Climate Data Store，The Climate Data Store Application Program Interface is a service providing programmatic access to CDS data. https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to