盤古氣象模型(ECMWF)官網(wǎng)獲取方法與參數(shù)解釋
獲取過程與參數(shù)解釋
打開網(wǎng)址https://charts.ecmwf.int/products/pangu_medium-mslp-wind850?base_time=202307210000&projection=opencharts_south_east_asia_and_indonesia&valid_time=202307210600
以上網(wǎng)址是（PANGU機器學習模型）：平均海平面壓力和850百帕風速，其他的還有
風力與氣壓
網(wǎng)址: https://charts.ecmwf.int/products/pangu_medium-mslp-wind850?base_time=202307251200&projection=opencharts_eastern_asia&valid_time=202307251800
參數(shù)名: pangu_medium-mslp-wind850
(PANGU machine learning model): Mean sea level pressure and 850 hPa wind speed
（PANGU機器學習模型）：平均海平面氣壓和等壓面為 850 百帕時，大氣中風速的情況
平均海平面氣壓是一個重要的氣象參數(shù)，通常被用于衡量大氣壓力的變化。850 百帕風速則可以反映出大氣中低層的風速情況，對于研究大氣環(huán)流和天氣變化也非常重要。
850hPa溫度與氣壓
網(wǎng)址: https://charts.ecmwf.int/products/pangu_medium-z500-t850?base_time=202307251200&projection=opencharts_europe&valid_time=202307251800
參數(shù)名: pangu_medium-z500-t850
(PANGU machine learning model): 500 hPa geopotential height and 850 hPa temperature
（PANGU機器學習模型）：500 百帕高空位勢高度和等壓面為 850 百帕時，大氣中的溫度
500 hPa 高度是指海平面上方500百帕壓強面上的靜力高度，它可以反映出大氣環(huán)流中高空的情況。850 hPa 溫度則是指海平面以上850百帕壓強面上的溫度，它可以反映出大氣中低層的溫度情況。
200hPa風力與風向
參數(shù)名: pangu_medium-mslp-wind200
(PANGU machine learning model): Mean sea level pressure and 200 hPa wind
（PANGU機器學習模型）：平均海平面氣壓和等壓面為 200 百帕時，大氣中風的情況
200 百帕風則可以反映出大氣中高空的風向和風速情況，對于研究大氣環(huán)流和天氣變化非常重要。
不同壓力層下的溫度與氣壓 (Level)
網(wǎng)址：https://charts.ecmwf.int/products/pangu_medium-t-z?base_time=202307251200&level=850&projection=opencharts_eastern_asia&valid_time=202308020600
參數(shù)名: pangu_medium-t-z
(PANGU machine learning model): Temperature and geopotential at various pressure levels
（PANGU機器學習模型）：不同壓力層的溫度和位勢高度。
在氣象學和大氣科學中，大氣的垂直結構通常被描述為不同壓力層的氣象參數(shù)。溫度是其中一個最基本的參數(shù)，通常在不同壓力層測量，并用于描述大氣中的垂直溫度分布。位勢高度是指在某個壓力面上，空氣質量單位的重力位勢能，因此也被用來描述大氣中垂直高度的分布。
通常，在天氣預報和氣象學研究中，溫度和位勢高度在多個壓力層上都被測量和記錄，以便更好地了解大氣的結構和變化。一些常用的壓力層包括 1000 百帕、850 百帕、700 百帕、500 百帕、300 百帕 和 200 百帕。
溫度與風向
網(wǎng)址: https://charts.ecmwf.int/products/pangu_medium-2t-wind?base_time=202307251200&projection=opencharts_eastern_asia&valid_time=202307251800
參數(shù)名: pangu_medium-2t-wind
(PANGU machine learning model): 2 m temperature and 10 m wind
（PANGU機器學習模型）：2 米溫度和10 米風
指的是地面或者近地表面 2 米處的溫度。這個參數(shù)通常被用于天氣預報和氣象學研究中，因為它可以反映出地面的溫度變化，對于預測氣溫和天氣變化非常重要。
這個參數(shù)通常被用于描述地面風的情況，對于天氣預報和氣象學研究非常重要。10 米風可以受到地形、建筑物和植被等因素的影響，在不同的地方風速和風向也會有所不同。
不同壓力層下的風力風向與氣壓 (Level)
網(wǎng)址: https://charts.ecmwf.int/products/pangu_medium-uv-z?base_time=202307251200&level=1000&projection=opencharts_eastern_asia&valid_time=202307251800
參數(shù)名: pangu_medium-uv-z
(PANGU machine learning model): Wind and geopotential heights at various pressure levels
（PANGU機器學習模型）：不同壓力層的風和位勢高度
大氣的垂直結構通常被描述為不同壓力層的氣象參數(shù)。風是其中一個最基本的參數(shù)之一，通常在不同壓力層測量，并用于描述大氣中的垂直風速和風向分布。位勢高度是指在某個壓力面上，空氣質量單位的重力位勢能，因此也被用來描述大氣中垂直高度的分布。
在天氣預報和氣象學研究中，通常在多個壓力層上測量和記錄風和位勢高度，以便更好地了解大氣的結構和變化。一些常用的壓力層包括 1000 百帕、850 百帕、700 百帕、500 百帕、300 百帕 和 200 百帕。風和位勢高度在不同的壓力層上可以反映出大氣中的垂直運動和風的變化，對于研究大氣環(huán)流和天氣變化非常重要。
打開后的樣子
其中 Base time 是模型預測時間，就是模型計算時運行的時間，越靠近當前時間，越準確
Valid time 是模型預測的用來驗證的時間，就是預測未來的時間，用來展示預測結果
Area 是模型預測的區(qū)域，有以下選項
Global 全球
opencharts_global: Global atmospheric and oceanic data covering the entire globe. 全球大氣和海洋數(shù)據(jù)，覆蓋整個地球。
opencharts_north_atlantic: Data for the North Atlantic region. 北大西洋地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_north_pole: Data for the North Pole region. 北極地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_south_pole: Data for the South Pole region. 南極地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_south_atlantic_and_indian_ocean: Data for the South Atlantic and Indian Ocean regions. 南大西洋和印度洋地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_equatorial_pacific: Data for the equatorial Pacific region. 赤道太平洋地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_pacific: Data for the Pacific region. 太平洋地區(qū)的數(shù)據(jù)。
Europe 歐洲
opencharts_europe: Data for Europe. 歐洲地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_central_europe: Data for Central Europe. 中歐地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_north_west_europe: Data for North-western Europe. 西北歐地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_north_east_europe: Data for North-eastern Europe. 東北歐地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_south_west_europe: Data for South-western Europe. 西南歐地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_south_east_europe: Data for South-eastern Europe. 東南歐地區(qū)的數(shù)據(jù)。
Africa 非洲
opencharts_northern_africa: Data for Northern Africa. 北非地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_africa: Data for Africa. 非洲地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_southern_africa: Data for Southern Africa. 南非地區(qū)的數(shù)據(jù)。
North America 北美洲
opencharts_north_america: Data for North America. 北美洲地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_central_america: Data for Central America. 中美洲地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_caribbean: Data for the Caribbean region. 加勒比地區(qū)的數(shù)據(jù)。
South America 南美洲
opencharts_south_america: Data for South America. 南美洲地區(qū)的數(shù)據(jù)。
Asia 亞洲
opencharts_eurasia: Data for Eurasia. 歐亞大陸地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_southern_asia: Data for Southern Asia. 南亞地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_western_asia: Data for Western Asia. 西亞地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_eastern_asia: Data for Eastern Asia. 東亞地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_south_east_asia_and_indonesia: Data for Southeast Asia and Indonesia. 東南亞和印尼地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_middle_east_and_india: Data for the Middle East and India. 中東和印度地區(qū)的數(shù)據(jù)。
Australia and Oceania 澳大利亞和大洋洲
opencharts_australasia: Data for Australasia. 澳大拉西亞地區(qū)的數(shù)據(jù)。
Arctic 北極
opencharts_arctic: Data for the Arctic region. 北極地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_north_pole: Data for the North Pole region. 北極地區(qū)的數(shù)據(jù)。
Antarctic 南極
opencharts_antarctic: Data for the Antarctic region. 南極地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_south_pole: Data for the South Pole region. 南極地區(qū)的數(shù)據(jù)。
Oceanic 大洋洲
opencharts_west_tropic: Data for the Western Tropical Pacific region. 西太平洋熱帶地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_east_tropic: Data for the Eastern Tropical Pacific region. 東太平洋熱帶地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_equatorial_pacific: Data for the Equatorial Pacific region. 赤道太平洋地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_pacific: Data for the Pacific region. 太平洋地區(qū)的數(shù)據(jù)。
opencharts_south_atlantic_and_indian_ocean: Data for the South Atlantic and Indian Ocean regions. 南大西洋和印度洋地區(qū)的數(shù)據(jù)。
