ecmwf opendata Downlod ecmwf opendata CODO 다운로드

ECMWF-OPENDATA

ecmwf-opendata 는 ECMWF 오픈 데이터의 다운로드를 단순화하는 패키지입니다. ECMWF의 Mars 언어를 사용하여 기존 ECMWF-API-CLIENT PYTHON 패키지와 유사한 기상 필드를 선택하여 데이터 세트에 대한 요청 기반 인터페이스를 구현합니다.

이 패키지를 사용하는 Jupyter 노트 컬렉션은 여기에서 제공됩니다.

설치

ecmwf-opendata Python 패키지는 PYPI에서 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

$ pip install ecmwf-opendata

용법

아래의 예는 평균 해수면 압력 ( msl )에 대한 최신 10 일 예측을 data.grib2 라는 로컬 파일로 다운로드합니다.

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ()

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

❗ 참고 : 이 패키지는 전체 데이터 세트의 하위 집합을 다운로드하려는 사용자를 위해 설계되었습니다. 각 데이터 파일의 많은 비율을 다운로드하려는 경우 전체 파일을 다운로드하고 로컬에서 원하는 데이터를 필터링하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 자세한 내용은 파일 이름 지정 컨벤션의 문서를 참조하십시오. 또는이 도구를 사용하여 date , time , step , stream 및 type 지정하여 전체 파일을 다운로드 할 수 있습니다. 하루 종일 모든 데이터는 726 GIB의 순서입니다.

옵션

클라이언트 객체의 생성자는 다음 옵션을 취합니다.

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

어디:

source 연락 할 서버 이름이거나 완전히 자격을 갖춘 URL입니다. 가능한 값은 ECMWF의 서버에 액세스하는 ecmwf 또는 Microsoft의 Azure에서 호스팅 된 데이터에 액세스하기위한 azure 입니다. 기본값은 ecmwf 입니다.
model 데이터를 생성 한 모델의 이름입니다. 물리 중심 모델에는 ifs 사용하고 데이터 중심 모델에는 aifs 사용하십시오. aifs 현재 실험적이며 소량의 필드 만 생성합니다. 기본값은 ifs 입니다.
resol 데이터의 해상도를 지정합니다. 기본값은 0.25도 해상도의 경우 0p25 이며 현재 사용 가능한 유일한 해상도입니다.
preserve_request_order . 이 플래그가 True 로 설정된 경우 라이브러리는 검색된 데이터를 요청에 의해 지정된 순서로 대상 파일에 쓰려고 시도합니다. 예를 들어, 요청이 param=[2t,msl] 지정하면 라이브러리는 필드 2t 대상 파일에서 먼저 있고 param=[msl,2t] 를 사용하면 필드 msl 먼저됩니다. 이것은 또한 다른 키워드에서도 작동합니다. ...,levelist=[500,100],param=[z,t],... ...,param=[z,t],levelist=[500,100],... 에 대한 다른 출력을 생성합니다. ...,param=[z,t],levelist=[500,100],... 플래그가 False 로 설정되면 라이브러리는 서버에 대한 HTTP 요청 수를 최소화하기위한 요청을 정렬하여 다운로드 속도가 빠릅니다. 기본값은 False 입니다.
infer_stream_keyword . stream 키워드는 데이터를 생성하는 ECMWF 예측 시스템을 나타냅니다. 올바르게 설정하려면 ECMWF가 운영을 실행하는 방법에 대한 지식이 필요합니다. 이 부울이 True 로 설정되면 라이브러리는 요청의 나머지 부분을 기반으로 stream 키워드의 올바른 값을 유추하려고합니다. 모델이 ifs 인 경우 기본값이 True 입니다.

켈 참고 : 많은 수의 필드를 다운로드 할 때 preserve_request_order 플래그를 True 로 설정 하지 않는 것이 좋습니다. 서버에 추가로드가 추가됩니다.

행동 양식

Client.retrieve()

Client.retrieve() 메소드는 요청을 입력으로 가져 와서 서버에서 해당 데이터를 검색하고 사용자의 대상 파일에 작성합니다.

요청은 원하는 데이터를 선택하는 데 사용되는 키워드/값 쌍의 목록입니다. 주어진 키워드의 값 목록을 지정할 수 있습니다.

요청은 사전으로 지정할 수 있습니다.

 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" ,
)

또는 retrieve() 메소드에 대한 인수로 바로 :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

date 및 time 키워드는 예측 실행 날짜와 시간을 선택하는 데 사용됩니다 (아래 날짜 및 시간 참조). date 또는 date 및 time 이 지정되지 않은 경우 라이브러리는 가장 최근 일치하는 데이터에 대해 서버를 쿼리합니다. 다운로드 된 예측 date 와 time retrieve() 메소드에 의해 반환됩니다.

 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 )

2022-01-23 00:00:00 인쇄 할 수 있습니다.

Client.download()

Client.download() 메소드는 Client.retrieve() 메소드와 동일한 매개 변수를 사용하지만 param , levelist 또는 number 와 같은 키워드를 무시하고 서버에서 전체 데이터 파일을 다운로드합니다.

아래 예제는 최신 기간 24 단계에서 모든 필드를 다운로드하여 키워드 매개 param 무시합니다.

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

Client.latest()

Client.latest() 메소드는 Client.retrieve() 메소드와 동일한 매개 변수를 사용하고 데이터를 다운로드하지 않고 가장 최근 일치하는 예측 날짜를 반환합니다.

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

2022-01-23 00:00:00 인쇄 할 수 있습니다.

참고 : 예측 시스템과 지정된 시간 단계에 따라 예측 시작 날짜 및 시간 후 7 시간에서 9 시간 사이에 데이터가 제공됩니다.

키워드를 요청합니다

지원되는 키워드는 다음과 같습니다.

type : 데이터 유형 (강제, 기본값으로 fc ).
stream : 예측 시스템 (모호하지 않은 경우 선택 사항). 위의 infer_stream_keyword 를 참조하십시오.
date : 예측이 시작되는 날짜.
time : 예측이 시작되는 시간.
step : 예측 시간은 몇 시간 또는 fcmonth , 계절 예측의 시간 단계 (각각 의무, 기본값은 0 및 1 )입니다.

그리고 (기본값이없는 모든 선택 사항) :

param : 바람, 압력 또는 습도와 같은 기상 매개 변수.
levtype : 압력 레벨에서 단일 레벨 매개 변수와 매개 변수 중에서 선택하십시오.
levelist : 관련이있을 때 압력 수준 목록.
number : 관련된 경우 앙상블 회원 번호 목록.

첫 번째 목록의 키워드는 액세스 할 파일을 식별하는 데 사용되는 반면 두 번째 목록은 실제로 다운로드해야 할 파일의 어떤 부분을 식별하는 데 사용됩니다. 일부 HTTP 서버는 파일의 여러 부분을 반환 할 수 있지만 다른 HTTP 서버는 파일에서 단일 부품 만 반환 할 수 있습니다. 후자의 경우 라이브러리는 서버에 대한 많은 HTTP 요청을 수행 할 수 있습니다. 전체 파일을 다운로드하려면 첫 번째 목록에서 키워드 만 제공하십시오.

날짜와 시간

날짜 및 시간 매개 변수는 예측의 시작 시간을 나타냅니다. 모든 날짜와 시간은 UTC로 표현됩니다.

요청에 날짜와 시간을 지정하는 몇 가지 방법이 있습니다.

날짜는 문자열, datetime.date 및 python datetime.datetime 객체를 사용하여 지정할 수 있습니다.

...
    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 ,
...

날짜는 0보다 작은 숫자로 주어질 수 있습니다. 이 경우, 현재 UTC 날짜 뺀 주어진 일과 동일합니다.

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

키워드 time 문자열 또는 정수 또는 Python datetime.time 객체로 주어질 수 있습니다. 아래의 모든 시간 값은 다음과 같습니다.

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

시간에 대한 유효한 값 목록
0, 6, 12 및 18

time 지정되지 않으면 시간이 날짜에서 추출됩니다.

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

다음과 같습니다.

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

time 키워드가 지정되면 요청에 주어진 시간이 지정됩니다.

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

다음과 같습니다.

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

앞에서 언급 한 바와 같이 date 또는 date 및 time 이 지정되지 않은 경우 라이브러리는 가장 최근에 일치하는 데이터에 대해 서버를 쿼리합니다. 다운로드 된 예측 date 와 time retrieve() 메소드에 의해 반환됩니다.

date 키워드가없는 예 :

 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 )

2022-01-23의 아침에 실행하면 2022-01-22 12:00:00 인쇄합니다.

date 및 time 키워드가없는 예 :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

print ( result . datetime )

2022-01-23의 아침에 실행되면 2022-01-23 00:00:00 인쇄합니다.

스트림 및 유형

ECMWF는 여러 예측 시스템을 실행합니다.

HRES : 고해상도 예측.
ENS : 앙상블 예측.
바다 : 장거리 (계절) 예측.

이러한 각 예측에는 키워드 stream 및 type 사용하여 언급되는 여러 유형의 제품도 생성됩니다.

type 에 대한 유효한 값은 다음과 같습니다.

HRES :

fc : 예측.

ENS :

cf : 제어 예측.
pf : 교란 된 예측.
em : 앙상블 평균.
es : 앙상블 표준 편차.
ep : 확률.

stream 에 대한 유효한 값은 다음과 같습니다.

oper : HRES -00 UTC 및 12 UTC의 대기 필드.
wave : HRES -00 UTC 및 12 UTC의 Ocean Wave Fields.
enfo : ENS의 대기 필드.
waef : ENS의 Ocean Wave Fields.
scda : HRES -06 UTC 및 18 UTC의 대기 필드.
scwv : HRES의 Ocean Wave Fields -06 UTC 및 18 UTC.

? 참고 : 클라이언트의 플래그 infer_stream_keyword True 로 설정된 경우 라이브러리는 type 과 time 에서 스트림을 추론합니다. 이 경우 Ocean Wave Products에 액세스하기 위해 stream=wave 지정하면 다른 경우 stream 값을 제공하지 않아도됩니다.

시간 단계

시간 단계를 선택하려면 step 키워드를 사용하십시오.

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

예측 시스템	시간	시간 단계 목록
HRES	00과 12	0 ~ 144 x 3, 144 ~ 240 x 6
ens	00과 12	0 ~ 144 x 3, 144 ~ 360 x 6
HRES	06과 18	0 ~ 90 x 3
ens	06과 18	0 ~ 144 x 3
확률 - 즉각적인 날씨 사건	00과 12	0 ~ 360 x 12
확률 - 일일 기상 이벤트	00과 12	0-24 ~ 336-360 x 12

? 참고 : step 지정하지 않으면 사용 가능한 모든 시간 단계가 반환됩니다.

매개 변수 및 레벨

매개 변수를 선택하려면 param 키워드를 사용하십시오.

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

압력 레벨 매개 변수의 경우 levelist 키워드를 사용하십시오.

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

? 참고 : levelist 지정하지 않으면 사용 가능한 모든 레벨이 반환되며 param 지정하지 않으면 사용 가능한 모든 매개 변수를 반환합니다.

압력 수준 목록 (HPA)
1000, 925, 850, 700, 500, 300, 250, 200 및 50

아래는 모든 매개 변수의 목록입니다.

압력 수준의 대기 분야

매개 변수	설명	단위
디	분기	S ^-1
GH	지오 전위 높이	GPM
큐	특정 습도	kg kg ^-1
아르 자형	상대 습도	비율
티	온도	케이
유	바람의 구성 요소	MS ^-1
다섯	v 바람의 구성 요소	MS ^-1
VO	와류 (상대)	S ^-1

단일 레벨의 대기 분야

매개 변수	설명	단위
10U	10 미터 U 바람 구성 요소	MS ^-1
10V	10 미터 v 바람 구성 요소	MS ^-1
2T	2 미터 온도	케이
MSL	평균 해수면 압력	아빠
로	흘러넘치다	중
SKT	피부 온도	케이
sp	표면 압력	아빠
성	토양 온도	케이
STL1	토양 온도 수준 1	케이
TCWV	총 열 수직 통합 수증기	kg m ^-2
TP	총 강수량	중

해양 파장들

매개 변수	설명	단위
MP2	평균 제로 교차 파동 기간	에스
MWD	평균파 방향	정도 진실
MWP	평균 파동 기간	에스
PP1D	피크 웨이브 기간	에스
swh	결합 된 바람파와 팽창의 상당한 높이	중

앙상블 평균 및 표준 편차 - 압력 수준

매개 변수	설명	단위	레벨
GH	지오 전위 높이	GPM	300, 500, 1000
티	온도	케이	250, 500, 850
WS	풍속	MS ^-1	250, 850

앙상블 평균 및 표준 편차 - 단일 레벨

매개 변수	설명	단위
MSL	평균 해수면 압력	아빠

즉각적인 날씨 사건 - 대기 분야 -850 HPA

매개 변수	설명	단위
PTSA_GT_1P5STDEV	1.5보다 큰 온도 표준화 된 이상의 확률 표준 편차	비율
ptsa_gt_1stdev	1 표준 편차보다 큰 온도 표준화 된 이상의 확률	비율
ptsa_gt_2stdev	2 표준 편차보다 큰 온도 표준화 된 이상의 확률	비율
PTSA_LT_1P5STDEV	-1.5 미만의 온도 표준화 된 이상 확률 표준 편차	비율
ptsa_lt_1stdev	온도 표준화 된 이상의 확률 -1 표준 편차 미만	비율
PTSA_LT_2STDEV	온도 표준화 된 이상의 확률 -2 표준 편차 미만	비율

일일 날씨 이벤트 - 대기 분야 - 단일 레벨

매개 변수	설명	단위
10FGG10	10m/s 이상의 10 미터 바람 돌풍	비율
10FGG15	최소 15m/s의 10 미터 바람 돌풍	비율
10FGG25	최소 25m/s의 10 미터 바람 돌풍	비율
TPG1	최소 1mm의 총 침전	비율
TPG10	최소 10mm의 총 침전	비율
TPG100	최소 100mm의 총 침전	비율
TPG20	최소 20mm의 총 침전	비율
TPG25	최소 25mm의 총 침전	비율
TPG5	5 mm 이상의 총 침전	비율
TPG50	50mm 이상의 총 침전	비율

즉각적인 날씨 사건 - 해양 파장

매개 변수	설명	단위
SWHG2	2m 이상의 상당한 파도 높이	비율
SWHG4	최소 4m 이상의 상당한 파도 높이	비율
SWHG6	6m 이상의 상당한 파도 높이	비율
SWHG8	8m 이상의 상당한 파도 높이	비율

앙상블 번호

앙상블 예측의 개별 number 을 선택할 수 있습니다.

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

앙상블 번호 목록
1 ~ 50

? 참고 : number 지정하지 않으면 모든 앙상블 예측 멤버를 반환합니다.

예

ECMWF의 00UTC HRES 예측에서 단일 예측 단계에서 단일 표면 매개 변수를 다운로드하십시오.

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

ECMWF의 00UTC HRES 예측에서 열대 사이클론 트랙 다운로드

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

다운로드 된 데이터는 Bufr Edition 4에서 인코딩됩니다
시간 = 06 및 시간 = 18의 HRES 열대 사이클론 트랙의 경우 : 사용 :

...
   step = 90 ,
...

❗ 참고 : 열대 사이클론 트랙 제품은 열대 사이클론이 관찰되거나 예측 될 때만 사용할 수 있습니다.

ECMWF의 12UTC 00UTC ENS 예측의 모든 앙상블 멤버에 대한 단일 예측 단계에서 단일 표면 매개 변수를 다운로드하십시오.

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

단일 앙상블 멤버를 다운로드하려면 number 키워드 : number=1 을 사용하십시오.
모든 홀수 number=[num for num in range(1,51,2)] 사용합니다.
컨트롤 멤버를 다운로드하려면 type="cf" 사용하십시오.

ECMWF의 00UTC ENS 예측에서 열대 사이클론 트랙 다운로드

열대 사이클론 트랙은 키워드 type="tf" 로 식별됩니다.

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

다운로드 된 데이터는 Bufr Edition 4에서 인코딩됩니다
ENS 열대 사이클론 트랙의 경우 시간 = 06 및 시간 = 18 step=240 step=144 로 바꿉니다.

ECMWF의 00UTC ENS 예측의 단일 예측 단계에서 모든 매개 변수에 대한 앙상블 평균 및 표준 편차를 다운로드하십시오.

앙상블 평균 및 표준 편차는 키워드 type="em" 으로 식별됩니다.

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

및 type="es" 각각 :

 from ecmwf . opendata import Client

client = Client ( source = "ecmwf" )

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

앙상블 확률 제품을 다운로드하십시오

앙상블 확률 제품은 키워드 type="ep" 로 식별됩니다. 확률 제품은 time=00 및 time=12 에만 사용할 수 있습니다.

두 가지 다른 제품을 사용할 수 있습니다.

확률 - 즉각적인 날씨 사건 - 압력 수준

일정한 압력 수준 850hpa에서 온도 표준화 된 이상의 확률은 12 시간마다 예측 단계에서 이용 가능합니다.

 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" ,
)

확률 - 일일 날씨 이벤트 - 단일 레벨

24 시간 동안 특정 임계 값을 초과하는 총 강수량 및 바람 돌풍의 확률은 단계 범위 0-24 ~ 336-360 x 12에 사용할 수 있습니다. 이것들은 다음을 사용하여 검색 요청에 지정됩니다 : 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 공개 데이터 라이센스

ECMWF 오픈 데이터 데이터 세트에서 데이터를 다운로드함으로써 귀하는 해당 용어에 동의합니다 : Advribution 4.0 International (CC By 4.0). 그러한 용어에 동의하지 않으면 데이터를 다운로드하지 마십시오. 자세한 내용은이 페이지를 방문하십시오.