问题标签 [era5]

我的风显示有问题，我目前正在使用 GrADS，我有两个来自 AMPS 和 ERA5 的数据，显示南极半岛地区的风速和大小。

但是，在尝试找到问题后，我无法检测到为什么我的 AMPS 显示器显示的方向与右侧应显示的方向（西风）相反，我的 ERA5 显示器没有问题。

AMPS 数据；https://drive.google.com/file/d/1uNh6QqbXrP66NO1nbqDWsxZ0zTn7JGDS/view?usp=sharing

ERA5 数据；https://drive.google.com/file/d/17y7kJaYtZu5-RMMEUkIkBkQT9zLrdS1r/view?usp=sharing（u10_0001和 v10_0001）

当我用 NCL 对 AMPS 数据进行插值以获得我想要的区域时，它有什么关系吗？

连同此，请在附件中找到我为 AMPS 和 ERA5 获得的显示器上的文件。我应该为 AMPS 配备的显示器就像 ERA5（后来）。

这些是使用 GrADS 的命令；

我有一个 500 hPa 垂直速度数据集，网格大小为 1440x721，我需要使用框平均方法将其下采样到 144x72 的网格大小。我如何在 Python 中做到这一点？我一直在使用 cdo remapbil 来更改网格大小，但在对数据进行下采样时不建议这样做。我需要使用箱平均法。如果有帮助，我已经附上了下面的元数据。

我有一个 17GB 的 GRIB 文件，其中包含2020 年每小时的温度 ( t2mlongitude ) 数据。数据集的维度是、latitude和time。

我的目标是计算全年数据中每个坐标（经度、纬度）的最高温度。我可以使用 Xarray 很好地加载文件，但需要 4-5 分钟：

但是调用xarray.Dataset.max()会导致 Google Colab 会话崩溃。这可能是因为它需要的不仅仅是可用内存。

因此，我可能需要使用 Dask 以块的形式加载数据，并对这些块进行计算并聚合结果。我是 Dask 的新手，发现使用 Dask.Array API 分块读取气候数据集文件很困难。我已经尝试过dask.array.from_array( xarray_dataset.to_array() )，但这也使会话崩溃。

我的问题是，我应该如何使用 Dask 读取这个 17GB 的 GRIB 文件并计算数据集中每个 lon、lat 对的全年最高温度？

我有一个 ERA5 nc 文件，记录了从 3 月到 10 月的每小时降水量，时间跨度为 30 年。数据是从当地时间午夜到中午（所以 UTC 时区的凌晨 4 点到下午 4 点）。我需要找到每个像素直到中午的每日降水量。我以前用过python

但是十月和三月之间的日子也被总结出来了，我不需要那个。

当我使用 cdo daysum

我收到一个错误：

我该如何克服这个错误，实际上出了什么问题？

我使用 ERA5 数据集来绘制南部非洲垂直速度的横截面。可在此处找到数据样本。我尝试复制此处给出的示例，但是，cross_section 函数不起作用，因为数据集的坐标中缺少信息。我使用的代码如下：

数据如下：

继续提供我想要横截面的坐标：

最终，cross_section 函数产生以下错误消息，与缺少有关 ERA5 坐标的信息有关：

关于解决方法的任何帮助？

谢谢！

我有两个 NC 文件，其中包含 2001-2020 年 AMJJASO 月份的 ERA5land 降水数据。一份 UTC 00.00 降水数据的 NC 文件和一份 UTC 12.00 降水数据的 NC 文件。因此，我想从 12.00 时隙的降水中减去 UTC 00.00 的降水；

UTC12.00 - UTC00.00 = UTCprecip

我以前使用过 cdo 作为

但正在寻找类似的东西daysub，而不是ydaysub虽然（！）。

但是这种简单的减法是否cdo sub只在每天发生？

还是我必须使用其他电话？

我想下载全球（从 1950 年到 2022 年）的 ERA5 再分析每小时数据。我正在尝试使用来自cdsapi.

我只是想下载 5 年（每年只有 3 个月），但由于请求太大而显示失败。

这是我的代码：