使用Python脚本从 Copernicus Climate Data Store (CDS) 检索气象数据

具体地，需要检索变量（geopotential、relative_humidity、temperature、u_component_of_wind、v_component_of_wind、vertical_velocity）在各种不同的压力水平、不同的日期和时间、以及在特定地理区域内的值。

使用了 CDS API 客户端来执行检索，保存结果到 NetCDF 格式的文件中，文件名是由年、月、日和时间组成的。

首先进入该网站

ERA5 hourly data on pressure levels from 1959 to present (copernicus.eu)

勾选想要下载的数据范围和变量

生成api

但是不能直接复制，右键网页的任意位置，点击 “检查”

点击红色框圈选的按钮，之后将鼠标移动到代码部分，单击左键

右侧界面就会自动跳转到这段代码对应的网页脚本，点击<pre前面的箭头，将这段脚本展开

右键后，选择编辑文本 或 编辑为HTML，就可以复制代码了

代码如下，最后所有数据都会下载到一个名为download.nc的文件中

import cdsapic = cdsapi.Client()c.retrieve('reanalysis-era5-pressure-levels',{'product_type': 'reanalysis','format': 'netcdf','variable': ['geopotential', 'relative_humidity', 'temperature','u_component_of_wind', 'v_component_of_wind', 'vertical_velocity',],'pressure_level': ['450', '500', '550','600', '650', '700','750', '775', '800','825', '850', '875','900', '925', '950','975', '1000',],'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', '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': [35.5, 116, 30,122,],'year': ['2017', '2018', '2019','2020', '2021', '2022',],},'download.nc')

当数据量较大的时候，该文件难以读取，导致无法进一步对数据进行分析。这个时候就需要将大数据进行细分处理，我采取的办法是通过循环的方法按小时读取数据。

一年有365天，一天有24小时，一共5年的数据，也就是说有5*365*24=43800个文件，我通过年月时日的格式对这些文件命名，如2017010421.nc文件表示的是2017年1月4日21时的数据。

同时，因为下载的时候容易受网络影响中断下载，万一下载了20000个文件的时候中途断开了，重新运行代码又要重复下载，因此我引入os库判断目标文件是否已经存在，存在则跳过。

最后，2月没有30天，每个月的天数不完全相同，默认31天会导致CDS服务器报错。引入calendar库，判断当前年，当前月份有几天。最后生成字符串列表，不足两位的需要在前面补零。

import cdsapi
import os
import calendarvariables = ['geopotential', 'relative_humidity', 'temperature','u_component_of_wind', 'v_component_of_wind', 'vertical_velocity'
]pressure_levels = ['400', '450', '500','550', '600', '650','700', '750', '775','800', '825', '850','875', '900', '925','950', '975', '1000'
]years = ['2017', '2018', '2019','2020', '2021', '2022'
]months = ['01', '02', '03','04', '05', '06','07', '08', '09','10', '11', '12'
]days = ['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'
]times = ['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 = [35.5, 116, 30, 122]c = cdsapi.Client()
for year in years:for month in months:num_days = calendar.monthrange(int(year), int(month))[1]days = [str(i).zfill(2) for i in range(1, num_days+1)]for day in days:for time in times:saveas = year + month + day + time[:2] + '.nc'if os.path.isfile(saveas):# print(f"{saveas} 已存在，跳过下载")continuerequest = {'product_type': 'reanalysis','format': 'netcdf','variable': variables,'pressure_level': pressure_levels,'year': year,'month': month,'day': day,'time': time,'area': area,}c.retrieve('reanalysis-era5-pressure-levels', request, saveas)

os库和calendar库都是python自带的，而cdsapi库需要自行安装，进入命令行，输入

pip install cdsapi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

写在最后，如果运行代码出现如下报错信息，是因为没有在用户目录下配置cds的api调用许可文件，具体解决办法参考下面这篇博客即可。

Exception: Missing/incomplete configuration file: C:\Users\Administrator/.cdsapirc

Python使用CDS API时，报Exception: Missing/incomplete configuration错误_没有文件叫cdsapi_bug嘛我经常写的博客-CSDN博客