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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。

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🌤️ 公开气象数据下载资源库（完善中...）

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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。

📅 2025 年 12 月 9 日更新内容

  • ✅ 新增功能：更新了 ECMWF Open Data 实时 IFS 预报数据下载脚本
    • 支持IFS、EFS、AIFS、AIEFS数据获取

📅 2025 年 12 月 5 日更新内容

  • ✅ 新增功能：上传了 ECMWF Open Data 实时 IFS 预报数据下载脚本
    • 默认使用 4 线程并行下载，提升效率
    • ⚠️ 注意：请求频率过高或过多可能导致连接被拒绝（建议合理控制请求速率）

🔧 项目进展

✅ 已完成

  • 数值预报数据
  • 大模型预报数据
  • 再分析数据

🚧 待完成

  • 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
  • 开源代码与工具集成

📚 目录

数值预报数据

实时预报数据

数据源 描述 子产品 / 配置 预报方法 分辨率 时效 更新频率 访问方式 时间范围 备注
ECMWF 欧洲中期天气预报中心 IFS 确定性预报 0.25° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 ECMWF Open Data 最近 4 日
EFS 集合预报 0.25° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 ECMWF Open Data 最近 4 日
NCEP 美国全球预报系统 GFS 确定性预报 0.25° / 0.5° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 GFS_UCAR 最近 3 个月
GFS 确定性预报 0.25° 0–120h (1h) 每日 4 次 GFS_OpeNDAP (1h) 最近 10 日 Python/xarray 示例
GFS 确定性预报 0.25° 0–384h (3h) 每日 4 次 GFS_OpeNDAP (0.25°) 最近 10 日 Python/xarray 示例
GFS 确定性预报 0.25° 0–120h (1h)
120–384h (3h)		 每日 4 次 GFS_NOAA 最近 10 日
GFS 确定性预报 0.5° 0–384h (3h) 每日 4 次 GFS_OpeNDAP (0.5°) 最近 10 日 Python/xarray 示例
GFS 确定性预报 1° 0–384h (3h) 每日 4 次 GFS_OpeNDAP (1°) 最近 10 日 Python/xarray 示例
GEFS 集合预报 0.25° 0–240h (3h) 每日 4 次 GEFS_NOAA 最近 4 日
GEFS 集合预报 0.5° 0–240h (3h)
240–840h (6h)		 每日 4 次 GEFS_NOAA 最近 4 日
DWD 德国天气局 ICON 确定性预报 0.125° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 ICON Open Data 最近 4 个起报
JMA 日本气象厅 GSM 确定性预报 0.25° / 0.5° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 JMA GSM 最近 5 日

ECMWF Free & Open Data Portal —— ECMWF 公开数据说明
包含 IFS 及 AIFS，其中 IFS 数据格式说明如下：
ec_file

历史预报数据

主数据源 描述 子产品 / 配置 预报方法 分辨率 时效 更新频率 访问方式 时间范围 备注
ECMWF 欧洲中期天气预报中心 IFS (HRES ~ 地面) 确定性预报 0.1° 0–12h (6h) 每日 4 次 IFS_UCAR 2016 年 1 月 1 日至今
IFS 确定性预报 0.25° / 0.4° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 🪜 ECMWF_GOOGLE 2023 年 7 月 12 日至今（有延迟）
IFS 确定性预报 0.25° / 0.4° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 AWS-S3 2023 年 3 月 18 日至今 需 awscli 或补全 URL 下载
EFS 集合预报 0.25° / 0.4° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 🪜 ECMWF_GOOGLE 2023 年 7 月 12 日至今（有延迟）
EFS 集合预报 0.25° / 0.4° 0–144h (3h)
144–360h (6h)		 每日 4 次 AWS-S3 2023 年 3 月 18 日至今 需 awscli 或补全 URL 下载
NCEP 美国全球预报系统 GFS 确定性预报 0.25° / 0.5° 0–240h (3h)
240–384h (12h)		 每日 4 次 GFS_UCAR 2015 年 1 月 15 日至今（2026 年停更）
GFS 确定性预报 0.25° / 0.5° / 1° 0–384h (3h) 每日 4 次 AWS-S3 2021 年 1 月 1 日至今 搜索 gfs
GFS 确定性预报 0.25° / 0.5° / 1° 0–384h (3h) 每日 4 次 🪜 GFS_GOOGLE 2021 年 1 月 1 日至今 搜索 gfs
GEFS 集合预报 0.25° / 0.5° 0–384h (6h) / 0–240h (3h) 每日 4 次 AWS-S3 2017 年 1 月 1 日至今
GEFS 集合预报 0.25° / 0.5° 0–240h (3h) 每日 4 次 🪜 GFS_GOOGLE 2020 年 9 月 25 日至今

大模型预报数据

实时数据

数据源 描述 预报方法 分辨率 时效 更新频率 访问方式 时间范围 备注
ECMWF-AIFS 欧洲中期天气预报中心 确定性预报 0.25° 0–360h (6h) 每日 4 次 ECMWF Open Data 最近 4 日
ECMWF-AIEFS 欧洲中期天气预报中心 集合预报 0.25° 0–360h (6h) 每日 4 次 ECMWF Open Data 最近 4 日
NCEP-AIGFS 美国全球预报系统 确定性预报 0.25° / 0.5° 0–360h (6h) 每日 4 次 AIGFS_NOAA 最近 2 日
NCEP-AIGEFS 美国全球预报系统 集合预报 0.25° / 0.5° 0–360h (6h) 每日 4 次 AIGEFS_NOAA 最近 2 日
Aurora 微软 确定性预报 0.5° 0–240h (6h) 每日 2 次 AWS-S3 — 数据说明
FourCastNet NVIDIA 确定性预报 0.5° 0–240h (6h) 每日 2 次 AWS-S3 — 数据说明
GraphCast Google / DeepMind 确定性预报 0.5° 0–240h (6h) 每日 2 次 AWS-S3 — 数据说明
PANGU 华为 确定性预报 0.5° 0–240h (6h) 每日 2 次 AWS-S3 — 数据说明

历史数据

数据源 描述 预报方法 分辨率 时效 更新频率 访问方式 时间范围 备注
ECMWF-AIFS 欧洲中期天气预报中心 确定性预报 0.25° 0–360h (6h) 每日 4 次 AWS-S3 2024 年 2 月 29 日至今 需 awscli 或补全 URL
ECMWF-AIEFS 欧洲中期天气预报中心 集合预报 0.25° 0–360h (6h) 每日 4 次 AWS-S3 — 需 awscli 或补全 URL
Aurora 微软 确定性预报 0.5° 0–240h (6h) 每日 2 次 AWS-S3 2025 年 1 月 23 日至今 数据说明
FourCastNet NVIDIA 确定性预报 0.5° 0–240h (6h) 每日 2 次 AWS-S3 2020 年 9 月 30 日至今 数据说明
GraphCast Google / DeepMind 确定性预报 0.5° 0–240h (6h) 每日 2 次 AWS-S3 2020 年 9 月 30 日至今 数据说明
PANGU 华为 确定性预报 0.5° 0–240h (6h) 每日 2 次 AWS-S3 2020 年 9 月 30 日至今 数据说明

实况观测数据

地面观测

数据源 覆盖范围 要素 更新频率 访问方式 备注
ASOS/AWOS 全球机场 多要素 实时 NOAA
SYNOP 全球 基本气象要素 3/6 小时 OGIMET
MADIS 北美 多源数据 实时 NOAA MADIS

高空观测

数据源 覆盖范围 层次 更新频率 访问方式 备注
IGRA 全球 标准层 每日 2 次 NOAA IGRA
AMDAR 全球航线 飞行层 实时 WMO AMDAR

自动气象站

数据源 网络规模 区域 访问方式 备注
MesoWest 数千站 美国 MesoWest
Weather Underground 全球个人站 全球 WUnderground

卫星数据

地球同步卫星

卫星 机构 覆盖区域 主要产品 数据访问 备注
Himawari-8/9 JMA 亚太 云图、气溶胶 JAXA
GOES-16/18 NOAA 美洲 多通道图像 NOAA GOES
FY-4A/4B CMA 亚洲 云图、降水 NSMC

极轨卫星

卫星 机构 分辨率 主要产品 数据访问 备注
Suomi NPP NASA/NOAA 750m VIIRS 数据 NASA LAADS
JPSS NOAA 375m 多光谱数据 NOAA CLASS
Sentinel-3 ESA 300m 海洋颜色 Copernicus

卫星降水产品

产品 空间分辨率 时间分辨率 覆盖范围 访问方式 备注
GPM IMERG 0.1° 30 分钟 全球 NASA GES DISC
CMORPH 0.25° 30 分钟 全球 CPC

雷达数据

天气雷达

网络 覆盖区域 产品类型 访问方式 备注
NEXRAD 美国 基数据、产品 NOAA NCEI
OPERA 欧洲 合成产品 EUMETNET

气候与再分析数据

再分析数据集

数据源 描述 空间分辨率 时间分辨率 访问方式 时间范围 备注
ERA5-land ECMWF 0.25° hourly ERA5-land 1950 年 1 月 1 日至今
ERA5-land ECMWF 0.25° monthly-mean ERA5-land (monthly) 1950 年 1 月 1 日至今
ERA5-land ECMWF 0.25° hourly AWS-S3 1940 年 1 月 1 日至今
ERA5-pressure ECMWF 0.25° hourly ERA5-pressure 1940 年 1 月 1 日至今
ERA5-pressure ECMWF 0.25° monthly-mean ERA5-pressure (monthly) 1940 年 1 月 1 日至今
ERA5-pressure ECMWF 0.25° hourly AWS-S3 1940 年 1 月 1 日至今
ERA5 ECMWF 0.25° hourly / monthly 🪜 ERA5_GOOGLE 1940 年 1 月 1 日至今
FNL NCEP 0.25° 6-hourly FNL_UCAR (0.25°) 2015 年 7 月 8 日至今
FNL NCEP 1° 6-hourly FNL_UCAR (1°) 1999 年 7 月 30 日至今
JRA-3Q JMA 1.25° hourly / monthly-mean JRA-3Q_DIAS 1947 年 9 月 1 日至今 需登录
JRA-3Q JMA 1.25° hourly JRA-3Q_UCAR (historical) 1947 年 9 月 1 日至今
JRA-3Q JMA 1.25° hourly JRA-3Q_UCAR (near-real) 2023 年 12 月 9 日至今 近实时
JRA-3Q JMA 1.25° monthly-mean JRA-3Q_UCAR (monthly) 1947 年 9 月 1 日至今
JRA-3Q JMA 1.25° monthly-mean JRA-3Q_UCAR (near-real) 1991 年 1 月 1 日至今 近实时
MERRA-2 NASA 0.5° hourly / monthly MERRA_GSFC 1980 年 1 月 1 日至今
MERRA-2 NASA 0.5° hourly / monthly MERRA_FTP 1980 年 1 月 1 日至今

气候数据集

数据集 类型 分辨率 时段 访问方式 备注
CRU TS 格点化观测 0.5° 1901–现在 UEA
GPCC 降水 0.25°–2.5° 1891–现在 DWD

海洋气象数据

海洋观测

数据源 观测平台 要素 访问方式 备注
Argo 剖面浮标 温盐深 Argo GDAC
TAO/TRITON 锚定浮标 海洋气象 PMEL

海洋模式

模式 机构 分辨率 产品 访问方式 备注
HYCOM 美国海军 1/12° 海洋分析预报 HYCOM
CMEMS 欧盟 多种 海洋监测预报 Copernicus Marine

空气质量数据

空气质量监测

数据源 覆盖范围 污染物 访问方式 备注
AirNow 美国 主要污染物 AirNow
OpenAQ 全球 多种污染物 OpenAQ

空气质量模式

模式 机构 分辨率 产品 访问方式 备注
CAMS ECMWF 0.4° 全球空气质量预报 CAMS

开源代码与工具

数据下载与处理

工具 语言 功能 链接 备注
Herbie Python GFS/HRRR 数据下载 GitHub
Siphon Python 远程数据访问 Unidata
cfgrib Python GRIB 文件处理 ECMWF

可视化与分析

工具 语言 功能 链接 备注
MetPy Python 气象数据分析可视化 Unidata
Cartopy Python 地图制图 SciTools

贡献指南

我们欢迎并感谢所有形式的贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解详细的贡献指南。

如何贡献

  1. 报告问题：通过 Issues 报告错误或建议新功能
  2. 添加资源：提交 Pull Request 添加新的气象数据资源
  3. 改进文档：帮助改进文档或翻译内容
  4. 分享用例：在 Discussions 中分享你的数据使用案例

提交规范

  • 确保链接有效且可公开访问
  • 提供清晰的数据描述和访问方式
  • 遵循现有的分类和格式
  • 注明数据许可和使用限制

许可证

重要提示：本资源库中列出的数据源可能有各自的使用条款和许可协议。在使用任何数据前，请务必查阅并遵守相应数据提供方的规定。

致谢

感谢所有数据提供机构以及为本项目做出贡献的开发者们！

主要数据提供机构

  • 中国气象局 (CMA)
  • 美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)
  • 欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)
  • 欧洲空间局 (ESA)
  • 美国国家航空航天局 (NASA)
  • 谷歌云
  • 亚马逊云

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