Назад към методологията

Изходен файл

Агрегиране на климатични данни

Как агрегираме 10 години ежедневни данни от реанализ на ERA5 в месечни климатични средни стойности за държави и градове.

Кратка методология

Какво обяснява този файл

Този изходен файл показва как данните от Агрегиране на климатични данни преминават от публичното им публикуване до страниците на WorldStats: събиране, валидиране, трансформация, ограничения на покритието и известни уговорки.

  1. 01 Източник
  2. 02 Въвеждане
  3. 03 Валидиране
  4. 04 Публикуване
01

Общ преглед

Климатичните данни в WorldStats идват от Archive API на Open-Meteo, който предоставя данни от реанализ на ERA5 от Европейския център за средносрочни метеорологични прогнози (ECMWF). ERA5 е изчерпателен глобален набор от климатични данни, комбиниращ сателитни наблюдения, данни от метеорологични станции и атмосферно моделиране.

02

Метод на агрегиране

Извличаме 10 години ежедневни метеорологични данни (2016–2025) за координатите на столицата на всяко местоположение. Дневните стойности се обобщават в месечни средни стойности: температурите се усредняват, валежите се сумират и разделят на годините, часовете слънчево греене се преобразуват от секунди, а дъждовните дни отчитат дните с валежи > 1mm. Посоката на вятъра използва кръгова средна стойност (atan2 от sin/cos компоненти) за правилно усредняване на ъглови данни.

03

Събрани променливи

За всеки месец изчисляваме: средна максимална температура, средна минимална температура, усеща се като максимална/минимална (привидна температура), общо количество валежи (mm), брой дъждовни дни, слънчеви часове, относителна влажност (%), максимална скорост на вятъра (km/h), максимална скорост на поривите (km/h) и преобладаваща посока на вятъра (градуси). UV индексът се попълва отделно от скорошни данни за UV прогноза на Open-Meteo, където са налични. Температурата на морската повърхност се извлича отделно от Marine API на Open-Meteo за крайбрежни места.

04

Известни ограничения

Данните от реанализа на ERA5 имат пространствена разделителна способност от приблизително 31km, така че планинските и крайбрежните микроклимати може да не бъдат точно уловени. Климатичните данни представят координатите на столицата, което може да не отразява условията в други части на голяма държава. 10-годишният период на усредняване (2016–2025) може да не представя напълно дългосрочните климатични тенденции.