Python + CDSAPI 批量下载ERA5再分析数据

Python + CDSAPI 批量下载ERA5再分析数据

Copernicus Programme(哥白尼计划) 是欧盟发起的地球监测计划

ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecast） 是欧洲中期天气预报中心，一个组织/机构

Copernicus Programme中有多个项目，每个项目交给专门的组织负责，其中CAMS（Copernicus Atmosphere Monitoring Service，大气监测服务） 和 C3S（Copernicus Climate Change Service，气候变化服务） 就是交由ECMWF负责

CAMS，该项目主要提供大气成分、大气质量、温室气体…大气相关的数据，链接

C3S，该项目主要提供气候相关变量的数据，包括再分析资料 eq:ERA5，预报资料，链接

具体的，CAMS和C3S分别通过基于的ADS（Atmosphere Data Store）和CDS（Climate Data Store）平台来实现这些数据资料的存储、管理和分发…

ADS和CDS都是基于Common Data Store Engine（也缩写为CDS，注意区分），所以结构基本相同：前端Web界面、后端软件引擎、托管服务和核心数据存储库…

后面内容以CDS中下载"reanalysis-era5-single-levels"数据集中的vertical integral of eastward water vapour flux变量数据为例

通过CDS的Web下载数据文件

首先，（注册）登陆一个ECMWF账号

选择想要的数据集

点击Download选项卡，填写表单（即勾选所需的产品类型、变量、时空范围、数据格式和文件格式），不用管API request（后面第二种方法下载数据时会用到）。填完表单后，点击Submit form，提交表单并发送请求

在Your requests中可以查看刚才提交的数据请求，每个请求会被CDS分配一个唯一的ID，它先进行排队，排到后CDS会进行处理，处理结果有成功Complete和失败Failed。成功后就可以把数据下载到本地了

Web下载数据的特点：请求在排队受理时具有更高的优先级

由于CDS本身的原因，一个请求只能对应一个文件，且这个文件是有最大限制的。所以，当对数据文件有要求时，比如要批量下载2018~2020年隔6h的经纬向的ivt数据，要求一个月一个变量一个文件，如果通过Web手动提交申请，则需要3 * 12 * 2次的填表勾选、提交和下载，虽然也可以把它们先全部下在一个文件中，再通过别的方法对该文件进行拆分，当然这还是不考虑该文件是否超过最大限制的情况。那么，这种情况下就可以通过编写程序然后运行，实现自动循环提交请求并下载

Python + CDSAPI批量下载数据文件

API（Application Programming Interface）应用程序接口，在软件A中接入软件B提供的API，就可以在软件A中获得软件B的部分服务，API实现了不同程序间的交互。简单理解，就是造了一个机器，但需要电，可自己不会造发电机，而发电厂会造发电机，此时他们牵了电线过来，接上电线就能让机器获得电，在这里面，电线是发电厂提供的API，它连接了机器和发电厂，并使得机器能够获得发电厂生产的电

CDSAPI就是ADS/CDS提供的API，Python脚本接入（导入）CDSAPI模块，再提供必要的参数后运行，就能在本地的Python程序中获得CDS的检索分发数据文件的服务。在此基础上，往脚本中添加循环判断语句进行控制，就能实现批量下载数据文件

在一个Python环境中安装CDSAPI库：

conda install -c conda-forge cdsapi / pip install cdsapi

修改cdsapi库的配置文件.cdsapi：

（注册）登陆CDS后，点击 User guide， 再点击Get data programmatically(API service)

复制url:......key:......，粘贴到用户目录下的.cdsapi文件中

在初次导入cdsapi库前，C:\Users\user_name\下应该是没有.cdsapirc配置文件的，需要自己手动创一个：可以打开记事本，然后复制、粘贴、保存，文件名为.cdsapi，注意保存类型选择所有文件

cdsapi库在导入运行时默认读取用户目录下的.cdsapirc配置文件，url:…是CDS的服务器地址，key:…是用户密钥，即配置文件为CDSAPI提供了“去哪下载数据”和“谁在下载数据“的必要信息

编写Python脚本并运行

前面通过Web下载数据文件的过程中，在勾选完表单后有个API request，点击Show API request code会显示与表单对应的代码，例如勾选了 ：
Product type：Reanalysis；
Variable：Vertical integral of eastward water vapour flux；
Year：2020；
Month：1；
Day：01；
Time：00:00；
Geographic area：Whole available region；
Data format：NetCDF4；
Download format：Unarchived

得到的代码：

import cdsapidataset = "reanalysis-era5-single-levels"request = {    "product_type": ["reanalysis"],    "variable": ["vertical_integral_of_eastward_water_vapour_flux"],    "year": ["2020"],    "month": ["01"],    "day": ["01"],    "time": ["00:00"],    "data_format": "netcdf",    "download_format": "unarchived"} client = cdsapi.Client() # 创建一个客户端client.retrieve(dataset, request).download() # 给定参数检索并下载数据文件，默认下载到和该.py脚本相同目录下

这段代码包含了完整的调用cdsapi库下载数据的特定语法，直接复制粘贴保存一个.py脚本然后运行，cdsapi把请求发送到CDS服务器去排队受理，处理完请求后CDS服务器再通过cdsapi把数据传给Python程序，Python程序将数据文件下载到本地

官方强烈建议先去Web上填表单然后获取代码，在此代码的基础上按要求构建程序。因为这代码结构很完整，是一个非常好的模板

例如现在要下载2018~2020年隔6h的经纬向的ivt数据，并要求一个月一个变量一个文件，且文件名格式为”e-ivt-year-month.nc“，那么代码可以这样写：

import cdsapidataset = "reanalysis-era5-single-levels"request = {    "product_type": ["reanalysis"],    "variable": [],    "year": [],    "month": [],    "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": [        "02:00", "08:00", "14:00",        "20:00"    ],    "data_format": "netcdf",    "download_format": "unarchived",    # "grid": [1.5, 1.5] 可以在脚本中指定数据的水平分辨率}client = cdsapi.Client()variable_list = [    "vertical_integral_of_eastward_water_vapour_flux",    "vertical_integral_of_northward_water_vapour_flux"]year_list = ["2018", "2019", "2020"]month_list = [    "01", "02", "03",    "04", "05", "06",    "07", "08", "09",    "10", "11", "12",]file_path = "xxx"for v in variable_list:    request["variable"] = v    if v == "vertical_integral_of_eastward_water_vapour_flux":        v_abbreviation = "e"    else:        v_abbreviation = "n"    for y in year_list:        request["year"] = y        for m in month_list:            request["month"] = m            # target指定数据文件的绝对路径和文件名            target = file_path + v_abbreviation + "-ivt-" + y + "-" + str(int(m)) + ".nc"            client.retrieve(dataset, request, target)

这样就可以自动批量下载数据文件了，需要注意:

运行一次client.retrieve提交一个请求，并不是一次性提交所有请求在脚本中可以指定数据的水平分辨率,但在Web的表单中却没有分辨率选项当client.retrieve中加了target参数后，需要把后面的.download()删掉，否则在第一个文件下载后会提示错误（字符串没有download属性）从而打断循环

CLI中可以看到当前请求被分配的唯一ID、状态（在Web的Your requests中也会同步更新），请求受理成功后会自动下载到本地，并显示下载进程

CLI中开始的5个INFO/WARNING其实就是Web中上边的5条提示

其他注意事项

批量下载数据时，单个文件应该不会很大，所以每个请求的排队受理时间较短，但下载到本地的过程受网络条件影响很大，有时候能快到10MB/s，有时候慢到十几KB/s（当下载速度太慢时，可以按Ctrl + C取消进程），有时候会发生数据传输中断的错误（我一般是先删掉下一半的数据文件，然后修改Python脚本，筛出下完的文件，再重新运行

若下载速度实在太慢，可以试着利用国内镜像提高cdsapi下载速度，本质上是将要访问的国外服务器替换成国内的镜像站服务器，但它也受网络环境影响

ADS下载数据的流程是一样的，因为它和CDS的结构相同，区别就是两个不在同个服务器上，所以在修改.cdsapirc配置文件时url是不同的。如果ADS和CDS都经常使用，又不想每更改一次平台就修改一次配置文件，可以为它们分别建立配置文件并放在不同目录，cdsapi只是默认读取用户目录中的配置文件，但也可以在Python脚本中指定特定的配置文件，链接

所有详细内容参考CDS/ADS的官方用户指南