如何用Python的CDS API批量下载ERA5日NC数据？循环及文件名设置问题

下面用Python结合cdsapi库实现你的需求，以2022年1月总降水量（total_precipitation）为例，每天生成一个独立的NetCDF文件，命名格式为TP_01_01.nc到TP_01_31.nc：

前置准备 #

• 确保已安装cdsapi库：pip install cdsapi
• 已配置好CDS API密钥（在用户目录下创建.cdsapirc文件）

完整代码示例 #

import cdsapi
from datetime import datetime, timedelta
import os

# 初始化CDS客户端
c = cdsapi.Client()

# 目标年份、月份与存储文件夹
target_year = 2022
target_month = 1
target_dir = "./ERA5_TP_202201"

# 创建目标文件夹（不存在则自动生成）
os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)

# 定义下载区域（格式：[north, west, south, east]，可自行修改经纬度范围）
area = [55, 70, 15, 140]

# 生成当月起始与结束日期
start_date = datetime(target_year, target_month, 1)
end_date = datetime(target_year, target_month + 1, 1) - timedelta(days=1)

# 循环遍历当月每一天
current_date = start_date
while current_date <= end_date:
    # 格式化CDS所需的日期字符串
    date_str = current_date.strftime("%Y-%m-%d")
    # 生成符合要求的输出文件名
    output_filename = os.path.join(target_dir, f"TP_{current_date.strftime('%m_%d')}.nc")
    
    # 调用CDS API下载单日数据
    c.retrieve(
        'reanalysis-era5-single-levels',
        {
            'product_type': 'reanalysis',
            'format': 'netcdf',
            'variable': 'total_precipitation',
            'year': str(target_year),
            'month': current_date.strftime("%m"),
            'day': current_date.strftime("%d"),
            'time': [f"{h:02d}:00" for h in range(24)],
            'area': area,
        },
        output_filename
    )
    
    # 日期推进一天
    current_date += timedelta(days=1)

关键部分说明 #

• 日期循环逻辑：借助datetime和timedelta自动处理不同月份的天数差异，无需手动指定当月天数
• 文件名格式化：用strftime("%m_%d")生成两位数字的月份和日期，确保文件名严格符合TP_XX_XX.nc格式
• 区域自定义：area参数按[北, 西, 南, 东]顺序填写经纬度，可直接替换为你的研究区域范围
• 变量替换：如果需要下载其他变量，将variable字段替换为ERA5对应的变量名即可（比如2m_temperature代表2米气温）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mllearner