ecmwf opendata

ECMWF-Opendata

ecmwf-opendata هي حزمة لتبسيط تنزيل بيانات ECMWF المفتوحة. إنه ينفذ واجهة قائمة على الطلب إلى مجموعة البيانات باستخدام لغة MARS الخاصة بـ ECMWF لتحديد حقول الأرصاد الجوية ، على غرار حزمة بيثون ECMWF-API-Client الحالية.

مجموعة من أجهزة الكمبيوتر المحمولة Jupyter التي تستفيد من هذه الحزمة متاحة هنا.

تثبيت

يمكن تثبيت حزمة Python ecmwf-opendata من PYPI مع:

$ pip install ecmwf-opendata

الاستخدام

سيقوم المثال أدناه بتنزيل أحدث توقعات متوفرة لمدة 10 أيام للضغط المتوسط ​​لمستوى سطح البحر ( msl ) إلى ملف محلي يسمى data.grib2 :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ()

client . retrieve (
    step = 240 ,
    type = "fc" ,
    param = "msl" ,
    target = "data.grib2" ,
)

❗ ملاحظة: تم تصميم هذه الحزمة للمستخدمين الذين يرغبون في تنزيل مجموعة فرعية من مجموعة البيانات بأكملها. إذا كنت تخطط لتنزيل نسبة مئوية كبيرة من كل ملف بيانات ، فقد يكون من المفيد تنزيل الملفات الكاملة وتصفية البيانات التي تريدها محليًا. راجع الوثائق على اتفاقية تسمية الملف لمزيد من المعلومات. بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدام هذه الأداة لتنزيل الملفات بأكملها عن طريق تحديد date time step stream type فقط. يرجى العلم أن جميع البيانات ليوم كامل في حدود 726 GIB.

خيارات

يأخذ مُنشئ كائن العميل الخيارات التالية:

 client = Client (
    source = "ecmwf" ,
    model = "ifs" ,
    resol = "0p25" ,
    preserve_request_order = False ,
    infer_stream_keyword = True ,
)

أين:

• source هو إما اسم الخادم للاتصال أو عنوان URL المؤهل بالكامل. القيم المحتملة هي ecmwf للوصول إلى خوادم ECMWF ، أو azure للوصول إلى البيانات المستضافة على Azure من Microsoft. الافتراضي هو ecmwf .

• model هو اسم النموذج الذي أنتج البيانات. استخدم ifs للنموذج القائم على الفيزياء و aifs للنموذج القائم على البيانات. يرجى ملاحظة أن aifs تجريبي حاليًا وينتج فقط مجموعة فرعية صغيرة من الحقول. الافتراضي هو ifs .

• resol حل دقة البيانات. الافتراضي هو 0p25 لدقة 0.25 درجة ، وهو الدقة الوحيدة المتوفرة حاليًا.

• preserve_request_order . إذا تم تعيين هذه العلامة على True ، فسيحاول المكتبة كتابة البيانات التي تم استردادها في الملف الهدف بالترتيب المحدد بواسطة الطلب. على سبيل المثال ، إذا كان الطلب يحدد param=[2t,msl] ستضمن المكتبة أن يكون الحقل 2t أولاً في الملف الهدف ، بينما مع param=[msl,2t] ، سيكون الحقل msl أولاً. يعمل هذا أيضًا عبر كلمات رئيسية مختلفة: ...,levelist=[500,100],param=[z,t],... سوف ينتج إخراج مختلف إلى ...,param=[z,t],levelist=[500,100],... إذا تم تعيين العلامة على False ، فسيقوم المكتبة بفرز الطلب لتقليل عدد طلبات HTTP التي تم إجراؤها على الخادم ، مما يؤدي إلى سرعات تنزيل أسرع. الافتراضي False .

• infer_stream_keyword . تمثل الكلمة الرئيسية stream نظام التنبؤ ECMWF الذي ينشئ البيانات. يتطلب وضعها بشكل صحيح معرفة كيفية تشغيل ECMWF لعملياتها. إذا تم ضبط هذا المنطق على True ، فستحاول المكتبة استنتاج القيمة الصحيحة للكلمة الرئيسية stream بناءً على بقية الطلب. الافتراضي True إذا كان النموذج هو ifs .

️ ملاحظة: يوصى بعدم تعيين علامة preserve_request_order إلى True عند تنزيل عدد كبير من الحقول لأن هذا سيضيف تحميلًا إضافيًا على الخوادم.

طُرق

Client.retrieve()

تأخذ طريقة Client.retrieve() الطلب كمدخلات وسوف تسترجع البيانات المقابلة من الخادم واكتبها في ملف هدف المستخدم.

الطلب هو قائمة بأزواج الكلمات الرئيسية/القيمة المستخدمة لتحديد البيانات المطلوبة. من الممكن تحديد قائمة القيم لكلمة رئيسية معينة.

يمكن تحديد الطلب إما كقاموس:

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

request = {
    "time" : 0 ,
    "type" : "fc" ,
    "step" : 24 ,
    "param" : [ "2t" , "msl" ],
}

client . retrieve ( request , "data.grib2" )

# or:

client . retrieve (
    request = request ,
    target = "data.grib2" ,
)

أو مباشرة كوسائط إلى طريقة retrieve() :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . retrieve (
    time = 0 ,
    type = "fc" ,
    step = 24 ,
    param = [ "2t" , "msl" ],
    target = "data.grib2" ,
)

يتم استخدام الكلمة الرئيسية date time لتحديد تاريخ ووقت التشغيل المتوقع (انظر التاريخ والوقت أدناه). إذا لم يتم تحديد date أو كل من date time ، فستستفسر المكتبة من الخادم للحصول على أحدث بيانات مطابقة. يتم إرجاع date time التنبؤ الذي تم تنزيله بواسطة طريقة retrieve() .

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

result = client . retrieve (
    type = "fc" ,
    step = 24 ,
    param = [ "2t" , "msl" ],
    target = "data.grib2" ,
)

print ( result . datetime )

قد طباعة 2022-01-23 00:00:00 .

Client.download()

تأخذ طريقة Client.download() نفس المعلمات مثل طريقة Client.retrieve() ، ولكنها ستقوم بتنزيل ملفات البيانات بأكملها من الخادم ، مع تجاهل الكلمات الرئيسية مثل param أو levelist أو number .

سيقوم المثال أدناه بتنزيل جميع الحقل من آخر خطوة 24 ، متجاهلة الكلمة الرئيسية param :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . download (
    param = "msl" ,
    type = "fc" ,
    step = 24 ,
    target = "data.grib2" ,
)

Client.latest()

Client.retrieve() طريقة Client.latest() .

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

print ( client . latest (
    type = "fc" ,
    step = 24 ,
    param = [ "2t" , "msl" ],
    target = "data.grib2" ,
))

قد طباعة 2022-01-23 00:00:00 .

⏰ ملاحظة : تتوفر البيانات ما بين 7 و 9 ساعات بعد تاريخ البدء والوقت المتوقع ، اعتمادًا على نظام التنبؤ والخطوة الزمنية المحددة.

طلب الكلمات الرئيسية

الكلمات الرئيسية المدعومة هي:

• type : نوع البيانات (إلزامي ، افتراضيات إلى fc ).
• stream : نظام التنبؤ (اختياري إذا كان لا لبس فيه ، إلزامي خلاف ذلك). انظر infer_stream_keyword أعلاه.
• date : التاريخ الذي يبدأ فيه التوقع.
• time : الوقت الذي تبدأ فيه التنبؤ.
• step : الخطوة الزمنية المتوقعة في ساعات ، أو fcmonth ، الخطوة الزمنية في أشهر للتنبؤ الموسمي (إلزامي ، افتراضي إلى 0 و 1 ، على التوالي).

و (كل شيء اختياري ، مع عدم وجود افتراضات):

• param : معلمات الأرصاد الجوية ، مثل الرياح أو الضغط أو الرطوبة.
• levtype : حدد بين معلمات المستوى الفردي والمعلمات على مستويات الضغط.
• levelist : قائمة مستويات الضغط عندما تكون ذات صلة.
• number : قائمة أرقام أعضاء الفرقة عندما تكون ذات صلة.

يتم استخدام الكلمات الرئيسية في القائمة الأولى لتحديد الملف الذي يمكن الوصول إليه ، بينما يتم استخدام القائمة الثانية لتحديد أجزاء من الملفات التي يجب تنزيلها بالفعل. يمكن لبعض خوادم HTTP إرجاع أجزاء متعددة من ملف ، بينما يمكن للآخر فقط إرجاع جزء واحد من ملف. في الحالة الأخيرة ، يجوز للمكتبة تنفيذ العديد من طلبات HTTP إلى الخادم. إذا كنت ترغب في تنزيل الملفات الكاملة ، فوفر فقط كلمات رئيسية من القائمة الأولى.

التاريخ والوقت

تشير معلمات التاريخ والوقت إلى وقت بدء التنبؤ. يتم التعبير عن كل التاريخ والوقت في UTC.

هناك عدة طرق لتحديد التاريخ والوقت في الطلب.

يمكن تحديد التاريخ باستخدام السلاسل والأرقام و python datetime.datetime أو datetime.date كائنات:

...
    date = '20220125' ,
    time = 12 ,
...
    date = '2022-01-25' ,
    time = 12 ,
...
    date = '2022-01-25 12:00:00' ,
...
    date = 20220125 ,
    time = 12 ,
...
    date = datetime . datetime ( 2022 , 1 , 25 , 12 , 0 , 0 ),
...
    date = datetime . date ( 2022 , 1 , 25 ),
    time = 12 ,
...

يمكن أيضًا إعطاء التواريخ كرقم أقل من أو يساوي الصفر. في هذه الحالة ، يعادل تاريخ UTC الحالي ناقص العدد المعطى من الأيام:

...
    date = 0 , # today
    date = - 1 , # yesterday
    date = - 2 , # the day before yesterday
...

يمكن إعطاء time الكلمة الرئيسية كسلسلة أو عدد صحيح ، أو كائن Python datetime.time . جميع قيم الوقت أدناه متكافئة:

...
    time = 12 ,
...
    time = 1200 ,
...
    time = '12' ,
...
    time = '1200' ,
...
    time = datetime . time ( 12 ),
...

قائمة القيم الصالحة للوقت
0 و 6 و 12 و 18

إذا لم يتم تحديد time ، يتم استخراج الوقت من التاريخ.

...
   date = '2022-01-25 12:00:00' ,
...

يعادل:

...
   date = '2022-01-25' ,
   time = 12 ,
...

إذا تم تحديد الكلمة الرئيسية time ، فسيتجاوز أي وقت في الطلب.

...
   date = '2022-01-25 12:00:00' ,
   time = 18 ,
...

يعادل:

...
   date = '2022-01-25' ,
   time = 18 ,
...

كما هو مذكور من قبل ، إذا لم يتم تحديد date أو date time على حد سواء ، ستقوم المكتبة بالاستعلام عن الخادم للحصول على أحدث بيانات مطابقة. يتم إرجاع date time التنبؤ الذي تم تنزيله بواسطة طريقة retrieve() :

مثال بدون الكلمة الرئيسية date :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

result = client . retrieve (
    time = 12 ,
    type = "fc" ,
    param = "2t" ,
    step = "24" ,
    target = "data.grib2" ,
)

print ( result . datetime )

سيتم طباعة 2022-01-22 12:00:00 إذا تم تشغيله في صباح يوم 2022-01-23.

مثال بدون الكلمات الرئيسية date time :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

result = client . retrieve (
    type = "fc" ,
    param = "2t" ,
    step = "24" ,
    target = "data.grib2" ,
)

print ( result . datetime )

سوف يطبع 2022-01-23 00:00:00 إذا تم تشغيله في صباح يوم 2022-01-23.

دفق ونوع

يدير ECMWF العديد من أنظمة التنبؤ:

• HRES: توقعات عالية الدقة.
• ENS: توقعات الفرقة.
• البحار: توقعات طويلة المدى (موسمية).

تنتج كل من هذه التنبؤات أيضًا عدة أنواع من المنتجات ، والتي يشار إليها باستخدام stream الكلمات الرئيسية type .

قيم صالحة type هي:

هيرس:

• fc : توقعات.

آخر:

• cf : توقعات التحكم.
• pf : توقعات مضطربة.
• em : فرقة يعني.
• es : فرقة الانحراف المعياري.
• ep : الاحتمالات.

القيم الصالحة stream هي:

• oper : حقول الغلاف الجوي من HRES - 00 UTC و 12 UTC.
• wave : حقول موجة المحيط من HRES - 00 UTC و 12 UTC.
• enfo : حقول الغلاف الجوي من ENS.
• waef : حقول موجة المحيط من ENS.
• scda : حقول الغلاف الجوي من HRES - 06 UTC و 18 UTC.
• scwv : حقول موجة المحيط من HRES - 06 UTC و 18 UTC.

؟ ملاحظة : إذا تم تعيين علامة العميل infer_stream_keyword على True ، فستستنتج المكتبة الدفق من type time . في هذه الحالة ، تحتاج فقط إلى تحديد stream=wave للوصول إلى منتجات موجة المحيط ، ولا توفر قيمة stream في حالات أخرى.

خطوات زمنية

لتحديد خطوة زمنية ، استخدم الكلمة الرئيسية step :

...
   step = 24 ,
...
   step = [ 24 , 48 ],
...

نظام التنبؤ	وقت	قائمة الخطوات الزمنية
هيرس	00 و 12	0 إلى 144 من 3 ، 144 إلى 240 في 6
آخر	00 و 12	0 إلى 144 من 3 ، 144 إلى 360 في 6
هيرس	06 و 18	0 إلى 90 من 3
آخر	06 و 18	0 إلى 144 من 3
الاحتمالات - أحداث الطقس الفورية	00 و 12	0 إلى 360 في 12
الاحتمالات - أحداث الطقس اليومية	00 و 12	0-24 إلى 336-360 بحلول 12

؟ ملاحظة : عدم تحديد step سيعود جميع الخطوات الزمنية المتاحة.

المعلمات والمستويات

لتحديد معلمة ، استخدم الكلمة الرئيسية param :

...
   param = "msl" ,
...
   param = [ "2t" , "msl" ]
...

لمعلمات مستوى الضغط ، استخدم الكلمة الرئيسية levelist :

...
   param = "t" ,
   levelist = 850 ,
...
   param = [ "u" , "v" ],
   levelist = [ 1000 , 850 , 500 ],
...

؟ ملاحظة : عدم تحديد levelist سيعود جميع المستويات المتاحة ، وعدم تحديد param سيعود جميع المعلمات المتاحة.

قائمة مستويات الضغط (HPA)
1000 ، 925 ، 850 ، 700 ، 500 ، 300 ، 250 ، 200 و 50

فيما يلي قائمة جميع المعلمات:

الحقول الجوية على مستويات الضغط

المعلمة	وصف	الوحدات
د	الاختلاف	S -1
GH	ارتفاع جغرافي	GPM
س	رطوبة محددة	كجم كجم -1
ص	الرطوبة النسبية	٪
ر	درجة حرارة	ك
ش	مكون من الرياح	MS -1
الخامس	مكون V من الرياح	MS -1
فو	دوامة (قريب)	S -1

الحقول الجوية على مستوى واحد

المعلمة	وصف	الوحدات
10U	مكون الرياح 10 متر	MS -1
10 فولت	مكون الرياح 10 متر V	MS -1
2T	درجة حرارة 2 متر	ك
MSL	يعني ضغط مستوى سطح البحر	السلطة الفلسطينية
رو	الجريان السطحي	م
SKT	درجة حرارة الجلد	ك
sp	ضغط السطح	السلطة الفلسطينية
شارع	درجة حرارة التربة	ك
STL1	مستوى درجة حرارة التربة 1	ك
TCWV	عمود إجمالي بخار الماء المتكامل	كجم م -2
TP	إجمالي هطول الأمطار	م

حقول موجات المحيط

المعلمة	وصف	الوحدات
MP2	يعني فترة موجة التعاقد صفر	ق
MWD	يعني اتجاه الموجة	درجة صحيحة
MWP	يعني فترة الموجة	ق
pp1d	فترة الموجة الذروة	ق
SWH	ارتفاع كبير من موجات الرياح المشتركة وتنتخم	م

المتوسط ​​والانحراف المعياري - مستويات الضغط

المعلمة	وصف	الوحدات	مستويات
GH	ارتفاع جغرافي	GPM	300 ، 500 ، 1000
ر	درجة حرارة	ك	250 ، 500 ، 850
WS	سرعة الرياح	MS -1	250 ، 850

متوسط ​​الفرقة والانحراف المعياري - مستوى واحد

المعلمة	وصف	الوحدات
MSL	يعني ضغط مستوى سطح البحر	السلطة الفلسطينية

أحداث الطقس الفورية - الحقول الجوية - 850 HPa

المعلمة	وصف	الوحدات
PTSA_GT_1P5STDEV	احتمال حدوث درجة حرارة الشذوذ الموحد أكبر من 1.5 الانحراف المعياري	٪
PTSA_GT_1STDEV	احتمال حدوث درجة حرارة الشذوذ الموحد أكبر من 1 الانحراف المعياري	٪
PTSA_GT_2STDEV	احتمال حدوث درجة حرارة الشذوذ الموحد أكبر من 2 الانحراف المعياري	٪
PTSA_LT_1P5STDEV	احتمال حدوث درجة حرارة الشذوذ الموحد أقل من -1.5 الانحراف المعياري	٪
PTSA_LT_1STDEV	احتمال حدوث درجة حرارة الشذوذ الموحد أقل من -1 الانحراف المعياري	٪
PTSA_LT_2STDEV	احتمال حدوث درجة حرارة الشذوذ الموحد أقل من -2 الانحراف المعياري	٪

أحداث الطقس اليومية - الحقول الجوية - مستوى واحد

المعلمة	وصف	الوحدات
10FGG10	10 أمتار عاصفة رياح لا تقل عن 10 م/ث على الأقل	٪
10FGG15	حملة رياح 10 أمتار لا تقل عن 15 م/ث على الأقل	٪
10fgg25	حملة رياح 10 أمتار لا تقل عن 25 م/ث على الأقل	٪
TPG1	إجمالي هطول الأمطار لا يقل عن 1 مم	٪
TPG10	إجمالي هطول الأمطار لا يقل عن 10 مم	٪
TPG100	إجمالي هطول الأمطار لا يقل عن 100 ملم	٪
TPG20	إجمالي هطول الأمطار لا يقل عن 20 ملم	٪
TPG25	إجمالي هطول الأمطار لا يقل عن 25 ملم	٪
TPG5	إجمالي هطول الأمطار لا يقل عن 5 مم	٪
TPG50	إجمالي هطول الأمطار لا يقل عن 50 ملم	٪

أحداث الطقس الفورية - حقول موجات المحيط

المعلمة	وصف	الوحدات
SWHG2	ارتفاع موجة كبير لا يقل عن 2 م	٪
SWHG4	ارتفاع موجة كبير لا يقل عن 4 أمتار	٪
SWHG6	ارتفاع موجة كبير لا يقل عن 6 أمتار	٪
SWHG8	ارتفاع موجة كبير لا يقل عن 8 م	٪

أرقام الفرقة

يمكنك تحديد أعضاء فرديين من توقعات الفرقة استخدام number الكلمة الرئيسية.

...
   stream = "enfo" ,
   step = 24 ,
   param = "msl" ,
   number = 1 ,
...
   stream = "enfo" ,
   step = 24 ,
   param = "msl" ,
   number = [ 1 , 10 , 20 ],
...

قائمة أرقام المجموعات
1 إلى 50

؟ ملاحظة : عدم تحديد number سيعود جميع أعضاء توقعات الفرقة.

أمثلة

قم بتنزيل معلمة سطح واحدة في خطوة تنبؤ واحدة من توقعات 00UTC HRES من ECMWF

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . retrieve (
    time = 0 ,
    stream = "oper" ,
    type = "fc" ,
    step = 24 ,
    param = "2t" ,
    target = "data.grib2" ,
)

قم بتنزيل مسارات الإعصار الاستوائي من توقعات 00UTC HRES من ECMWF

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . retrieve (
    time = 0 ,
    stream = "oper" ,
    type = "tf" ,
    step = 240 ,
    target = "data.bufr" ,
)

• يتم ترميز البيانات التي تم تنزيلها في BUFR Edition 4
• لمسارات HRES Tropical Cyclone في الوقت = 06 والوقت = 18 استخدام:

...
   step = 90 ,
...

❗ ملاحظة: تتوفر منتجات مسارات الإعصار الاستوائي فقط عندما تكون هناك أعاصير استوائية أو تنبؤها.

قم بتنزيل معلمة سطح واحدة في خطوة تنبؤ واحدة لجميع أعضاء الفرقة من توقعات 12UTC 00UTC من ECMWF

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . retrieve (
    time = 0 ,
    stream = "enfo" ,
    type = "pf" ,
    param = "msl" ,
    target = "data.grib2" ,
)

• لتنزيل عضو فرقة واحدة ، استخدم الكلمة الرئيسية number : number=1 .
• يستخدم جميع أعضاء الفرقة الفردية number=[num for num in range(1,51,2)] .
• لتنزيل عضو التحكم ، استخدم type="cf" .

قم بتنزيل مسارات الإعصار الاستوائي من توقعات 00UTC's 00UTC's 00UTC

يتم تحديد مسارات الإعصار الاستوائي بواسطة type="tf" .

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . retrieve (
    time = 0 ,
    stream = "enfo" ,
    type = "tf" ,
    step = 240 ,
    target = "data.bufr" ,
)

• يتم ترميز البيانات التي تم تنزيلها في BUFR Edition 4
• بالنسبة للمسارات الإعصار الاستوائي ENS في الوقت = 06 والوقت = 18 استبدال step=240 مع step=144 .

قم بتنزيل الفرقة المتوسطة والانحراف المعياري لجميع المعلمات في خطوة تنبؤ واحدة من توقعات 00UTC's 00UTC's ECMWF

يتم تحديد متوسط ​​الفرقة والانحراف المعياري بواسطة type="em" :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . retrieve (
    time = 0 ,
    stream = "enfo" ,
    type = "em" ,
    step = 24 ,
    target = "data.grib2" ,
)

و type="es" ، على التوالي:

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . retrieve (
    time = 0 ,
    stream = "enfo" ,
    type = "es" ,
    step = 24 ,
    target = "data.grib2" ,
)

قم بتنزيل منتجات احتمال الفرقة

يتم تحديد منتجات احتمال الفرقة بواسطة type="ep" . منتجات الاحتمالات متوفرة فقط time=00 time=12 .

يتوفر منتجان مختلفان.

الاحتمالات - أحداث الطقس الفورية - مستويات الضغط

تتوفر احتمال حدوث شذوذ موحدة لدرجة الحرارة عند مستوى ضغط ثابت قدره 850HPA عند خطوات تنبؤ 12 ساعة.

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

client . retrieve (
    time = 0 ,
    stream = "enfo" ,
    type = "ep" ,
    step = [ i for i in range ( 12 , 361 , 12 )],
    levelist = 850 ,
    param = [
        "ptsa_gt_1stdev" ,
        "ptsa_gt_1p5stdev" ,
        "ptsa_gt_2stdev" ,
        "ptsa_lt_1stdev" ,
        "ptsa_lt_1p5stdev" ,
        "ptsa_lt_2stdev" ,
    ],
    target = "data.grib2" ,
)

الاحتمالات - أحداث الطقس اليومية - مستوى واحد

تتوفر احتمالات إجمالي هطول الأمطار والرياح التي تتجاوز العتبات المحددة في فترة 24 ساعة لنطاقات الخطوة 0-24 إلى 336-360 في 12. يتم تحديد هذه في طلب الاسترجاع باستخدام ، على سبيل المثال: step=["0-24", "12-36", "24-48"] .

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

steps = [ f" { 12 * i } - { 12 * i + 24 } " for i in range ( 29 )]

client . retrieve (
    time = 0 ,
    stream = "enfo" ,
    type = "ep" ,
    step = steps ,
    param = [ "tpg1" , "tpg5" , "10fgg10" ],
    target = "data.grib2" ,
)

ECMWF ترخيص بيانات مفتوح

عن طريق تنزيل البيانات من مجموعة بيانات البيانات المفتوحة ECMWF ، فإنك توافق على شروطها: Curnitive 4.0 International (CC by 4.0). إذا كنت لا توافق على مثل هذه الشروط ، فلا تقم بتنزيل البيانات. تفضل بزيارة هذه الصفحة لمزيد من المعلومات.

رخصة

Apache License 2.0 في تطبيق هذا الترخيص ، لا تتنازل ECMWF عن امتيازات وحصانات الممنوحة لها بحكم وضعها كمنظمة حكومية دولية ولا تخضع لأي ولاية قضائية.