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World File Search SystemERA5
ERA5和ERA6诊断的开发和实施6
Science: • One-way coupled with the ocean, providing a consistent representation of ocean-atmosphere processes • Improved realism, such as introduction of an urban tile • Improved treatment of systematic model errors with benefit on the quality of climate trends • Resolve several ERA5 known issues , such as inconsistencies in snow cover • 8 years of additional R&D at ECMWF & improved compute capacity compared to ERA5
评估 ERA5 空气温度的可靠性...
I. 引言 气候分析是现代社会的一个重要过程。通过记录一段时间内的天气状况，可以预测世界各地的未来天气模式 [1]。这影响到农业、旅游业和可再生能源等各个领域 [2]。由于社会对气候分析的依赖，需要可靠的天气测量。气温是被广泛记录和估计的天气变量之一 [3]。它可以在地球表面或通过卫星测量。ERA5 是使用卫星测量对世界气候进行的大气再分析，由欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 1 提供。再分析结合物理定律，将观测和模型数据结合成一个综合数据集。为了分析气温等陆地表面变量，ERA5 使用陆地数据同化系统，该系统与 4D 变分数据同化 [4] 弱耦合。ERA5 取代了 ERA Interim 再分析，并提供了多项改进，例如比陆地性能更好 [5]。它还提供了高空间和时间分辨率，并提供跨越几十年的数据。所有这些因素都表明 ERA5 是
ERA中的大气能量，水分和质量预算的一致性和同质性5
摘要：这项研究使用先进的数值和诊断方法来评估ECMWF（ERA5）与观察到的大气顶部（TOA）能量流量（TOA）能量流相结合的第五次重大全球重新分析，1985- 2018年期间。我们使用质量平衡的数据评估子午线以及海洋能量运输，并进行内部一致性检查。此外，还检查了ERA5中的水分和质量预算，并将使用ERA-Interim以及基于观察的估计值进行比较。结果表明，与ERA-Interim（4.74 6 0.09 PW）相比，ERA5（4.58 6 0.07 PW）在ERA5（4.58 6 0.07 PW）的峰值峰值（4.74 6 0.09 PW）较弱，其中ERA5的较高空间和时间分辨率可以作为可能的原因。ERA5中的海洋与能源运输至少从2000年开始（; 2.5 PW）是可靠的，因此，净弓形虫和横向能量在陆地上的不平衡处于陆上的顺序； 1 W m 2 2。旋转和旋转效应通常在ERA5中较小且暂时的变化较小。对水分预算的评估表明，海洋水分的传输和参数化的淡水流量在ERA5吻合良好，而ERA-Interim中存在较大的不一分子。总的来说，从ERA5得出的预算的质量显然要比ERA-Interim的估计值更好。仍然有一些特别敏感的预算数量（例如，降水，蒸发和海洋能源运输）显示出明显的不均匀性，尤其是在1990年代后期，这需要进一步研究，需要在年际可变性和趋势研究中考虑。
根据 ERA5 每小时天气测量计算并验证美国基于天气的可再生能源发电量
摘要 — 与使用累积公用设施容量因子相比，将天气测量直接纳入电力流研究具有诸多优势，因此我们引入了一种基于美国能源信息署发电机数据和电力模型的详细 ERA5 数据来估算可再生能源产出的方法，然后使用公开资源验证每台发电机的计算结果。验证是通过将我们的估计值与美国最大的可再生能源发电机的公开数据进行比较来进行的。分析显示与参考容量因子有很强的相关性，强调了我们方法的有效性。这种验证不仅支持所提出的策略，而且还突出了其改进可再生能源模型的潜力。索引词 —可再生能源发电、天气数据资源、验证、电力系统规划
使用单层ERA5数据
摘要。观察与风能相关的高度风速的观察很稀疏，尤其是海上，但是在先进的统计方法的新兴帮助下，可以使用表面观测来得出有关风能纤维的信息。 在这项研究中，开发了两种机器学习（ML）方法，以预测（1）沿海风速前纤维和（2）在与海上风能部署高相关的三个位置的低水平喷气机（LLJS）：美国东北大西洋沿海地区，北海，北海和Baltic Sea。 ML模型在多年的LIDAR PROFERE中进行了训练，并利用单级ERA5变量作为输入。 模型输出沿海风速填充和LLJ发生的空间预测。 由于其基于物理学的相关性在沿海风速促进创世记中，并且有可能通过测量实时观察这些变量，因此考虑了九个ERA5变量的套件。 以10 mA为单位的风速。 s。 l。 和表面明智的热量被证明对风速和LLJ预测具有最高的重要性。 ML模型的风速预测输出相对于ERA5输出的观测值表现出相似的均方根误差（RMSE）。 在典型的集线器高度下，ML模型的RMSE低于ERA5的RMSE，约为RMSE降低约5％。 使用对称极端依赖指数（SEDI）评估 llj识别得分。 来自ML模型的 llj预测优于ERA5的预测，表明赛迪斯明显更高。观察与风能相关的高度风速的观察很稀疏，尤其是海上，但是在先进的统计方法的新兴帮助下，可以使用表面观测来得出有关风能纤维的信息。在这项研究中，开发了两种机器学习（ML）方法，以预测（1）沿海风速前纤维和（2）在与海上风能部署高相关的三个位置的低水平喷气机（LLJS）：美国东北大西洋沿海地区，北海，北海和Baltic Sea。ML模型在多年的LIDAR PROFERE中进行了训练，并利用单级ERA5变量作为输入。模型输出沿海风速填充和LLJ发生的空间预测。由于其基于物理学的相关性在沿海风速促进创世记中，并且有可能通过测量实时观察这些变量，因此考虑了九个ERA5变量的套件。以10 mA为单位的风速。s。l。和表面明智的热量被证明对风速和LLJ预测具有最高的重要性。ML模型的风速预测输出相对于ERA5输出的观测值表现出相似的均方根误差（RMSE）。在典型的集线器高度下，ML模型的RMSE低于ERA5的RMSE，约为RMSE降低约5％。llj识别得分。llj预测优于ERA5的预测，表明赛迪斯明显更高。但是，与ERA5相比，使用SEDI的优化会导致更高数量的错误警报。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
使用船载观测值对南大洋的IMERG和ERA5定量降水量估算
摘要：澳大利亚R/V调查员的最新航行在整个偏远的南大洋中提供了前所未有的降水观察结果，该降水量既是海洋降雨和冰相降水测量网络（OceanRain）海上圆点和双极化C波段C-Band C-Band Cane Radar（Oceanpol）。本研究采用这些观察结果来评估GPM（IMERG）的全球降水测量（GPM）综合多卫星检索和ECMWF（ERA5）降水产物产生的第五次重大全球重新分析。以60分钟和0.25 8（; 25 km）的分辨率工作，在整个过程中最常观察到小雨和毛毛雨。对海洋评估时，imerg产物高估了降水强度，但捕获了出现频率。从天气/过程量表中，发现IMERG在暖额和高纬度气旋条件下是最不准确（高估的强度），通常会预先发送多层云。在临时条件下，imerg低估了降水频率。相比之下，ERA5的技能在各种综合条件下更加一致，除了高压频率（强度）高度高估（低估）的高压条件。使用Oceanpol Radar，这是一个面积到区域分析（分数技能得分），发现ERA5的技能比Imerg更高。在海洋径流计，iMerg和ERA5之间的阶段分类中几乎没有共识。比较因不同数据集中的相分类的各种假设而变得复杂。
使用天气研究和预测（WRF）型号4.1评估澳大利亚的Cordex ERA5型Narclim2.0区域气候模型。
摘要。了解模拟当前气候的区域气候模型（RCM）的能力，可为模型开发和气候变化评估提供信息。这是Narclim2.0的首次评估，这是由ECMWF重新分析v5（ERA5）驱动的七个天气铸造和研究RCMS的澳大利亚驱动的RCMS，其分辨率为20公里的分辨率为CORDEX-CMIP6 Australasia和Australia和东南澳大利亚的Contrection-Permitter-Permitter-Permitter-Permittit-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-permitts-permitmittits分辨率（4 KM）。对这七个ERA5 RCM（R1 – R7）的表现在模拟平均值以及极端最高和最低温度以及降水量中进行了评估，以针对年度，季节性和每日时间表的观察结果进行评估，并将其与先前一代cordex-CMIP5澳大利亚 - 澳大利亚-Ina-sia-Intera-Interim-Interim-Interim-Interim驱动的RCMS进行比较。ERA5 rcms与ERA-Interim rcms相比，均值和极高的脾气与ERA-Interim rcms的寒冷偏差大大减少，表现最佳的ERE5 RCM显示出较小的平均绝对偏见（ERA5-R5：0.54 K; ERA5-R1：0.81 K：分别为0.81 K），但没有为最低温度带来最低温度的改善。在20公里的决议中，ERA5 RCMS与ERA-Interim RCMS的平均降水和极端降水的改善主要在澳大利亚东南部显而易见，而在澳大利亚北部，强烈的偏见仍然存在。在澳大利亚东南部的对流 - 渗透量表上，ERA5 RCM合奏的平均降水的平均偏差约为79％，而模拟