如何使用Python批量下载ERA5-LAND逐日数据

目标：批量下载ERA5-LAND逐日气象数据

获取ERA5-LAND数据权限

先在Climate Data Store注册一个账号，登录下面的网址：

• https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/derived-era5-land-daily-statistics?tab=download

注册登录后，先选好你要下载的数据参数，然后滚动网页到下面，有个Terms of use，一定要把这个点上同意！

在右上角点击Your Profile，进入Your Profile界面，获取API Token:

在下图的位置，创建一个txt文件，把后面的代码输进去之后，改名，注意，不要名字，只要后缀名，就叫这个.cdsapirc，创建一个权限文件：

把下面代码输入到.cdsapirc文件里面，用文本编辑器编辑即可，保存，注意要换成你自己在上面获取的API TOKEN

url: https://cds.climate.copernicus.eu/api
key: 你的API TOKEN

Python批量下载数据

安装CDSAPI

使用pip安装cdsapi，如果pip直接按不行，可以看参考文献1，里面有更多安装介绍

pip install cdsapi

批量下载

环境安好后，就可以批量下载了，打开Spyder或者Juptyer Notebook，把下面的代码复制进去，改一下参数，即可下载。

import cdsapi

# 指定要下载的数据集
dataset = "derived-era5-land-daily-statistics"

# 初始化 CDS API client
client = cdsapi.Client()

# 指定下载位置，可以自己改
output_dir = 'I:/ERA5-LAND/'

# 年份循环，从1995到2024，左闭右开区间
for year in range(1995, 2025):  # 从1995到2024，左闭右开区间，可以自行调整
    # 月份循环，从01到12
    for month in range(1, 13):  # month from 1 to 12
        # Format the month to two digits (e.g., 01, 02, ..., 12)
        month_str = f'{month:02d}'

        request = {
            "daily_statistic": "daily_mean",  # 每日均值
            "time_zone": "utc+00:00",         # 格林尼治时间
            "variable": "2m_temperature",     # 2m temperature 下载参数，可以自己按需要修改



    
            "year": [str(year)],              # 年份
            "month": [month_str],             # 月份，两位数组成
            "day": ["01"],                    # 每月的1号，在这可以自己改日子
            "format": "netcdf",               # 数据格式
        }

        # Specify the output filename
        output_file = output_dir + f'era5_land_temperature_{year}_{month_str}_01.nc'

        # Make the request to the CDS API and download the file
        client.retrieve(dataset, request, output_file)

        print(f"下载已完成 {year}-{month_str}. 数据保存到 {output_file}")

参考文献

1. https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/How+to+install+and+use+CDS+API+on+Windows