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🌤️ 公开气象数据下载资源库

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一个收集整理各类公开气象数据下载网址的资源库,旨在为气象研究、数据分析和应用开发提供便捷的数据获取渠道。


📢 最新动态

2026-04-11 · 📝 新增 ERA5 AWS S3 多线程下载脚本使用教程(s3_downloader_multi.py

2026-03-03 · 🎇 更新readme文档,优化显示

2025-12-09 · ✨ ECMWF 下载脚本升级 — 新增 IFS / EFS / AIFS / AIEFS 全系列数据支持

2025-12-05 · 🚀 ECMWF 下载脚本发布 — 支持 4 线程并行下载,大幅提升效率


🔧 项目进展

类别 状态
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大模型预报数据
再分析数据
实时观测数据 🔜
卫星数据 🔜
雷达数据 🔜
气候数据 🔜
海洋气象数据 🔜
空气质量数据 🔜
开源代码与工具 🔜

📚 目录

数据类型 工具与社区
数值预报 · 大模型 · 再分析数据 贡献指南 · 许可证
实况观测 · 海洋气象 · 空气质量 开源工具
卫星数据 · 雷达数据 致谢

数值预报数据

实时预报数据

ECMWF · 欧洲中期天气预报中心

IFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 ECMWF Open Data · 📅 最近 4 日


EFS · 集合预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 ECMWF Open Data · 📅 最近 4 日


IFS 数据格式说明

ec_file

NCEP · 美国全球预报系统

GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 GFS_UCAR · 📅 最近 3 个月


GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 GFS_OpeNDAP · 📅 最近 10 日 · 📝 Python/xarray 示例


GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 GFS_OpeNDAP · 📅 最近 10 日 · 📝 Python/xarray 示例


GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 GFS_NOAA · 📅 最近 10 日


GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 GFS_OpeNDAP · 📅 最近 10 日 · 📝 Python/xarray 示例


GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 GFS_OpeNDAP · 📅 最近 10 日 · 📝 Python/xarray 示例


GEFS · 集合预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 GEFS_NOAA · 📅 最近 4 日


GEFS · 集合预报

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🔗 GEFS_NOAA · 📅 最近 4 日

DWD · 德国天气局

ICON · 确定性预报

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🔗 ICON Open Data · 📅 最近 4 个起报

JMA · 日本气象厅(无法直接下载,需要申请账号)

GSM · 确定性预报

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🔗 JMA GSM · 📅 最近 5 日

历史预报数据

ECMWF · 欧洲中期天气预报中心

IFS (HRES ~ 地面) · 确定性预报

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🔗 IFS_UCAR · 📅 2016 年 1 月 1 日至今


IFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源 魔法

🔗 🪜 ECMWF_GOOGLE · 📅 2023 年 7 月 12 日至今(有延迟)


IFS · 确定性预报

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🔗 AWS-S3 · 📅 2023 年 3 月 18 日至今 · ⚠️ 需 awscli 或补全 URL


EFS · 集合预报

分辨率 时效 更新 来源 魔法

🔗 🪜 ECMWF_GOOGLE · 📅 2023 年 7 月 12 日至今(有延迟)


EFS · 集合预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 AWS-S3 · 📅 2023 年 3 月 18 日至今 · ⚠️ 需 awscli 或补全 URL

NCEP · 美国全球预报系统

GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 GFS_UCAR · 📅 2015 年 1 月 15 日至今(2026 年停更)


GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 AWS-S3 · 📅 2021 年 1 月 1 日至今 · 🔍 搜索 gfs


GFS · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源 魔法

🔗 🪜 GFS_GOOGLE · 📅 2021 年 1 月 1 日至今 · 🔍 搜索 gfs


GEFS · 集合预报

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🔗 AWS-S3 · 📅 2017 年 1 月 1 日至今


GEFS · 集合预报

分辨率 时效 更新 来源 魔法

🔗 🪜 GFS_GOOGLE · 📅 2020 年 9 月 25 日至今

大模型预报数据

实时数据

ECMWF · 欧洲中期天气预报中心

AIFS · 确定性预报

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🔗 ECMWF Open Data · 📅 最近 4 日


AIEFS · 集合预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 ECMWF Open Data · 📅 最近 4 日

NCEP · 美国全球预报系统

AIGFS · 确定性预报

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🔗 AIGFS_NOAA · 📅 最近 2 日


AIGEFS · 集合预报

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🔗 AIGEFS_NOAA · 📅 最近 2 日

AI 模型集合 · Aurora / FourCastNet / GraphCast / PANGU

Aurora · 微软 · 确定性预报

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🔗 AWS-S3 · 📝 数据说明


FourCastNet · NVIDIA · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 AWS-S3 · 📝 数据说明


GraphCast · Google / DeepMind · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 AWS-S3 · 📝 数据说明


PANGU · 华为 · 确定性预报

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🔗 AWS-S3 · 📝 数据说明

历史数据

ECMWF · 欧洲中期天气预报中心

AIFS · 确定性预报

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AIEFS · 集合预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 AWS-S3 · ⚠️ 需 awscli 或补全 URL

AI 模型集合 · Aurora / FourCastNet / GraphCast / PANGU

Aurora · 微软 · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 AWS-S3 · 📅 2025 年 1 月 23 日至今 · 📝 数据说明


FourCastNet · NVIDIA · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 AWS-S3 · 📅 2020 年 9 月 30 日至今 · 📝 数据说明


GraphCast · Google / DeepMind · 确定性预报

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🔗 AWS-S3 · 📅 2020 年 9 月 30 日至今 · 📝 数据说明


PANGU · 华为 · 确定性预报

分辨率 时效 更新 来源

🔗 AWS-S3 · 📅 2020 年 9 月 30 日至今 · 📝 数据说明

气候与再分析数据

再分析数据集

ERA5-land · ECMWF 地面再分析

无魔法情况下推荐通过AWS+IDM多线程下载,下载速度最快


ERA5-land (hourly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 ERA5-land


ERA5-land (hourly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 AWS-S3 · 📅 数据延迟三个月 · 📝 Python 多线程下载脚本

📖 s3_downloader_multi.py 使用教程

脚本简介

s3_downloader_multi.py 是一个针对 AWS S3 ERA5 数据的智能并发下载脚本,通过调用 IDM 或 XDM 实现多任务并行下载,支持断点续传、字节级校验和自动跳过已完成文件。

环境依赖

pip install requests beautifulsoup4 lxml

同时需要安装以下任意一款下载工具:

配置下载工具路径

打开脚本,修改 Config 类中的路径:

class Config:
    DOWNLOAD_TOOL = "idm"   # 或 "xdm"
    IDM_PATH = r"D:\Program Files (x86)\Internet Download Manager\IDMan.exe"
    XDM_PATH_LINUX  = "/opt/xdman/xdman"
    XDM_PATH_WINDOWS = r"C:\Program Files\XDM\xdman.exe"

命令行模式(推荐)

python s3_downloader_multi.py -v <变量> -y <年份范围> -o <输出目录> [选项]
参数 说明 示例
-v 变量名,多个用逗号分隔 2t / 2t,10u,10v
-y 年份范围,单年或区间 2024 / 2020-2024
-m 月份,多个用逗号分隔(默认全年) 1,2,3
-o 本地输出目录 ./era5_data
-t 下载工具,idmxdm(默认 idm idm
-c 最大并发数(默认 6) 4
--dry-run 预览模式,不实际下载
--export 导出文件列表为 CSV/TXT
--delay 数据延迟月数(默认 5) 3

示例

# 预览 2024 年 2m 气温数据(不下载)
python s3_downloader_multi.py -v 2t -y 2024 -o ./era5_data --dry-run --export

# 下载 2023-2024 年 2m 气温 + 10m 风场,6 线程并发
python s3_downloader_multi.py -v 2t,10u,10v -y 2023-2024 -o ./era5_data -c 6

# 只下载 2024 年 6-8 月地面气压
python s3_downloader_multi.py -v sp -y 2024 -m 6,7,8 -o ./era5_data

代码调用模式

修改脚本顶部 Config 类中的 RUN_MODECODE_PARAMS,然后直接运行:

class Config:
    RUN_MODE = "code"   # 切换为代码模式
    CODE_PARAMS = {
        "variables":      ["2t", "10u"],   # 变量列表
        "start_year":     2023,
        "end_year":       2024,
        "months":         [6, 7, 8],       # None 表示全年
        "output_dir":     "./era5_data",
        "dry_run":        False,
        "export_preview": True,
        "preview_file":   "preview_list.csv",
    }

支持的变量

变量代码 含义
2t 2m 气温
2d 2m 露点温度
10u 10m 纬向风
10v 10m 经向风
sp 地面气压
msl 海平面气压
tp 总降水量
skt 地表皮肤温度
sd 雪深
ssr 地面太阳辐射
str 地面热辐射
... ...

注意事项

  • 数据通常延迟约 3-5 个月,脚本会自动跳过未发布的月份
  • 下载任务由 IDM/XDM 接管,脚本通过扫描本地文件大小判断完成状态
  • 日志自动写入当前目录的 download_log.txt
  • 已完整下载的文件(字节数 ≥ 预期 × 99%)会自动跳过,支持断点续传

ERA5-land (monthly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 ERA5-land (monthly)


ERA5 (hourly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源 魔法

🔗 🪜 ERA5_GOOGLE

ERA5-pressure · ECMWF 气压层再分析

无魔法情况下推荐通过AWS+IDM多线程下载,下载速度最快


ERA5-pressure (hourly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 ERA5-pressure


ERA5-pressure (hourly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 AWS-S3 · 📅 数据延迟三个月 · 📝 Python 多线程下载脚本(修改 DATASET_PREFIXe5.oper.an.pl


ERA5-pressure (monthly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 ERA5-pressure (monthly)


ERA5 (hourly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源 魔法

🔗 🪜 ERA5_GOOGLE

FNL · NCEP 最终分析

FNL

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 FNL_UCAR


FNL

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 FNL_UCAR

JRA-3Q · JMA 再分析

DIAS

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 JRA-3Q_DIAS · ⚠️ 需登录


UCAR (historical)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 JRA-3Q_UCAR


UCAR (near-real)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 JRA-3Q_UCAR · 🔄 近实时


UCAR (monthly)

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 JRA-3Q_UCAR

MERRA-2 · NASA 再分析

分辨率 时间分辨率 时间范围 来源

🔗 MERRA_GSFC · MERRA_FTP

气候数据集

CRU TS · 格点化观测

类型 分辨率 时段 来源

🔗 UEA

GPCC · 降水数据集

类型 分辨率 时段 来源

🔗 DWD

实况观测数据

地面观测

ASOS/AWOS · 全球机场观测

覆盖 要素 更新 来源

🔗 NOAA

SYNOP · 全球地面观测

覆盖 要素 更新 来源

🔗 OGIMET

MADIS · 北美多源数据

覆盖 要素 更新 来源

🔗 NOAA MADIS

高空观测

IGRA · 全球探空

覆盖 层次 更新 来源

🔗 NOAA IGRA

AMDAR · 全球航线观测

覆盖 层次 更新 来源

🔗 WMO AMDAR

自动气象站

MesoWest · 美国区域站网

规模 区域 来源

🔗 MesoWest

Weather Underground · 全球个人站

规模 区域 来源

🔗 WUnderground

卫星数据

地球同步卫星

Himawari-8/9 · JMA · 亚太

产品 覆盖 来源

🔗 JAXA

GOES-16/18 · NOAA · 美洲

产品 覆盖 来源

🔗 NOAA GOES

FY-4A/4B · CMA · 亚洲

产品 覆盖 来源

🔗 NSMC

极轨卫星

Suomi NPP · NASA/NOAA

分辨率 产品 来源

🔗 NASA LAADS

JPSS · NOAA

分辨率 产品 来源

🔗 NOAA CLASS

Sentinel-3 · ESA

分辨率 产品 来源

🔗 Copernicus

卫星降水产品

GPM IMERG · 全球降水

空间分辨率 时间分辨率 覆盖 来源

🔗 NASA GES DISC

CMORPH · 全球降水

空间分辨率 时间分辨率 覆盖 来源

🔗 CPC

雷达数据

天气雷达

NEXRAD · 美国天气雷达网

覆盖 产品 来源

🔗 NOAA NCEI

OPERA · 欧洲雷达网

覆盖 产品 来源

🔗 EUMETNET

实况观测数据

地面观测

ASOS/AWOS · 全球机场观测

覆盖 要素 更新 来源

🔗 NOAA

SYNOP · 全球地面观测

覆盖 要素 更新 来源

🔗 OGIMET

MADIS · 北美多源数据

覆盖 要素 更新 来源

🔗 NOAA MADIS

高空观测

IGRA · 全球探空

覆盖 层次 更新 来源

🔗 NOAA IGRA

AMDAR · 全球航线观测

覆盖 层次 更新 来源

🔗 WMO AMDAR

自动气象站

MesoWest · 美国区域站网

规模 区域 来源

🔗 MesoWest

Weather Underground · 全球个人站

规模 区域 来源

🔗 WUnderground

卫星数据

地球同步卫星

Himawari-8/9 · JMA · 亚太

产品 覆盖 来源

🔗 JAXA

GOES-16/18 · NOAA · 美洲

产品 覆盖 来源

🔗 NOAA GOES

FY-4A/4B · CMA · 亚洲

产品 覆盖 来源

🔗 NSMC

极轨卫星

Suomi NPP · NASA/NOAA

分辨率 产品 来源

🔗 NASA LAADS

JPSS · NOAA

分辨率 产品 来源

🔗 NOAA CLASS

Sentinel-3 · ESA

分辨率 产品 来源

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卫星降水产品

GPM IMERG · 全球降水

空间分辨率 时间分辨率 覆盖 来源

🔗 NASA GES DISC

CMORPH · 全球降水

空间分辨率 时间分辨率 覆盖 来源

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雷达数据

天气雷达

NEXRAD · 美国天气雷达网

覆盖 产品 来源

🔗 NOAA NCEI

OPERA · 欧洲雷达网

覆盖 产品 来源

🔗 EUMETNET

海洋气象数据

海洋观测

Argo · 剖面浮标观测

平台 要素 来源

🔗 Argo GDAC

TAO/TRITON · 锚定浮标阵列

平台 要素 来源

🔗 PMEL

海洋模式

HYCOM · 美国海军海洋模式

分辨率 产品 来源

🔗 HYCOM

CMEMS · 欧盟海洋监测预报

分辨率 产品 来源

🔗 Copernicus Marine

空气质量数据

空气质量监测

AirNow · 美国空气质量

覆盖 污染物 来源

🔗 AirNow

OpenAQ · 全球空气质量

覆盖 污染物 来源

🔗 OpenAQ

空气质量模式

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分辨率 产品 来源

🔗 CAMS

开源代码与工具

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Herbie · Python · GFS/HRRR 数据下载

语言 功能 来源

🔗 GitHub

Siphon · Python · 远程数据访问

语言 功能 来源

🔗 Unidata

cfgrib · Python · GRIB 文件处理

语言 功能 来源

🔗 ECMWF

可视化与分析

MetPy · Python · 气象数据分析可视化

语言 功能 来源

🔗 Unidata

Cartopy · Python · 地图制图

语言 功能 来源

🔗 SciTools

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