ERA5 逐小时高空数据下载

源引自气象家园大佬,仅作自学使用,使用时需将此py文件放入需要下载的文件夹内。

暂未学会给定下载目录。

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Tue Jul 23 14:45:51 2024

@author: dell

"""

from queue import Queue

from threading import Thread

import cdsapi

import time

from datetime import datetime, timedelta

import os, glob

from multiprocessing import Pool

download_dir = os.getcwd()

def download_ear5(allvar):

    print(allvar)

    variable = allvar[0]

    pressure_level = allvar[1]

    year = allvar[2]

    month = allvar[3]

    day = allvar[4]

    hour = allvar[5]

    file_path = os.path.join(

        download_dir,

        variable,

        pressure_level,

        year,

        month,

        day,

        variable

        + "_"

        + pressure_level

        + "hpa"

        + "_"

        + year

        + month

        + day

        + hour

        + ".nc",

    )

    if not os.path.exists(

        file_path

    ):  #  or (os.path.getsize(file_path) < 1024*1024*1.8) :

        c = cdsapi.Client()    ## 填入账号信息 

        r = c.retrieve(

            "reanalysis-era5-pressure-levels",

            {

                "product_type": "reanalysis",

                "format": "netcdf",

                "variable": [variable],

                "pressure_level": [pressure_level],

                "year": year,

                "month": [month],

                "day": [day],

                "time": [hour + ":00"],

                "area": [60, 80, 20, 130],

            },

        )

        r.download(

            os.path.join(

                download_dir,

                variable,

                pressure_level,

                year,

                month,

                day,

                variable

                + "_"

                + pressure_level

                + "hpa"

                + "_"

                + year

                + month

                + day

                + hour

                + ".nc",

            )

        )

        r.delete()

        time.sleep(3)

    return

# 下载脚本

class DownloadWorker(Thread):

    def __init__(self, queue):

        Thread.__init__(self)

        self.queue = queue

    def run(self):

        while True:

            # 从队列中获取任务并扩展tuple

            allvar = self.queue.get()

            download_ear5(allvar)

            self.queue.task_done()

# 主程序

def main():

    start_time = datetime(2018, 1, 1, 0)  # 开始时间

    end_time = datetime(2022, 12, 31, 0)  # 结束时间

    # 创建列表,存储起止时间之间的所有时次

    datetime_list = []

    while start_time <= end_time:

        datetime_list.append(start_time)

        start_time += timedelta(hours=1)

    # 变量列表

    variable_list = [

        "geopotential",


        "temperature",

        "u_component_of_wind",

        "v_component_of_wind",

    ]

    # 气压层列表

    pressure_level_list = ["500", "700", "850"]

    # 创建allvar列表,内含variable,pressure_level,year,month,day,hour

    allvar = []

    for idatetime in datetime_list:  # 非并行创建文件夹,同事填充allvar列表

        year = idatetime.strftime("%Y")

        month = idatetime.strftime("%m")

        day = idatetime.strftime("%d")

        hour = idatetime.strftime("%H")

        for pressure_level in pressure_level_list:

            for variable in variable_list:

                if not os.path.exists(

                    os.path.join(

                        download_dir, variable, pressure_level, year, month, day

                    )

                ):

                    os.makedirs(

                        os.path.join(

                            download_dir, variable, pressure_level, year, month, day

                        )

                    )

                allvar.append([variable, pressure_level, year, month, day, hour])

    # 创建一个主进程与工作进程通信

    queue = Queue()

    # 注意,每个用户同时最多接受4个request https://cds.climate.copernicus.eu/vision

    # 创建12个工作线程

    for x in range(12):

        worker = DownloadWorker(queue)

        # 将daemon设置为True将会使主线程退出,即使所有worker都阻塞了

        worker.daemon = False

        worker.start()

    # 将任务以tuple的形式放入队列中

    for link in allvar:

        queue.put((link))

    # 让主线程等待队列完成所有的任务

    queue.join()

if __name__ == "__main__":

    main()



----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Tue Jul 23 14:45:51 2024

@author: dell

"""

from queue import Queue

from threading import Thread

import cdsapi

import time

from datetime import datetime, timedelta

import os, glob

from multiprocessing import Pool

download_dir = os.getcwd()

def download_ear5(allvar):

    print(allvar)

    variable = allvar[0]

    pressure_level = allvar[1]

    year = allvar[2]

    month = allvar[3]

    day = allvar[4]

    hour = allvar[5]

    file_path = os.path.join(

        download_dir,

        variable,

        pressure_level,

        year,

        month,

        day,

        variable

        + "_"

        + pressure_level

        + "hpa"

        + "_"

        + year

        + month

        + day

        + hour

        + ".nc",

    )

    if not os.path.exists(

        file_path

    ):  #  or (os.path.getsize(file_path) < 1024*1024*1.8) :

        c = cdsapi.Client()

        r = c.retrieve(

            "reanalysis-era5-pressure-levels",

            {

                "product_type": "reanalysis",

                "data_format": "netcdf",

                "variable": [variable],

                "pressure_level": [pressure_level],

                "year": [year],

                "month": [month],

                "day": [day],

                "time": [hour + ":00"],

                "area": [60, 80, 20, 130],

            },

        )

        r.download(

            os.path.join(

                download_dir,

                variable,

                pressure_level,

                year,

                month,

                day,

                variable

                + "_"

                + pressure_level

                + "hpa"

                + "_"

                + year

                + month

                + day

                + hour

                + ".nc",

            )

        )

#        r.delete()

        time.sleep(3)

    return

# 下载脚本

class DownloadWorker(Thread):

    def __init__(self, queue):

        Thread.__init__(self)

        self.queue = queue

    def run(self):

        while True:

            # 从队列中获取任务并扩展tuple

            allvar = self.queue.get()

            download_ear5(allvar)

            self.queue.task_done()

# 主程序

def main():

    start_time = datetime(2018, 1, 1, 0)  # 开始时间

    end_time = datetime(2022, 12, 31, 0)  # 结束时间

    # 创建列表,存储起止时间之间的所有时次

    datetime_list = []

    while start_time <= end_time:

        datetime_list.append(start_time)

        start_time += timedelta(hours=1)

    # 变量列表

    variable_list = [

        "geopotential",


        "u_component_of_wind",

        "v_component_of_wind",

    ]

    # 气压层列表

    pressure_level_list = ["500", "700", "850"]

    # 创建allvar列表,内含variable,pressure_level,year,month,day,hour

    allvar = []

    for idatetime in datetime_list:  # 非并行创建文件夹,同事填充allvar列表

        year = idatetime.strftime("%Y")

        month = idatetime.strftime("%m")

        day = idatetime.strftime("%d")

        hour = idatetime.strftime("%H")

        for pressure_level in pressure_level_list:

            for variable in variable_list:

                if not os.path.exists(

                    os.path.join(

                        download_dir, variable, pressure_level, year, month, day

                    )

                ):

                    os.makedirs(

                        os.path.join(

                            download_dir, variable, pressure_level, year, month, day

                        )

                    )

                allvar.append([variable, pressure_level, year, month, day, hour])

    # 创建一个主进程与工作进程通信

    queue = Queue()

    # 注意,每个用户同时最多接受4个request https://cds.climate.copernicus.eu/vision

    # 创建12个工作线程

    for x in range(12):

        worker = DownloadWorker(queue)

        # 将daemon设置为True将会使主线程退出,即使所有worker都阻塞了

        worker.daemon = False

        worker.start()

    # 将任务以tuple的形式放入队列中

    for link in allvar:

        queue.put((link))

    # 让主线程等待队列完成所有的任务

    queue.join()

if __name__ == "__main__":

    main()

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