气象AI大模型训练ERA5数据集200TB，附获取指南‼️

主要观点总结

文章介绍了ERA5常规变量全球区域再分析数据，该数据可用于气象AI大模型训练。文章详述了数据的大小、格式、存储方式、时间范围、时间分辨率、空间分辨率以及垂直层次等信息。此外，还列出了多层变量和单层变量的具体参数。文章最后提到了获取数据的方式和合作单位，并解释了ERA5再分析数据下载慢的原因。同时，文章声明了转载和版权问题。

关键观点总结

关键观点1: ERA5全球常规变量数据介绍

文章提供了关于ERA5常规变量数据的详细信息，包括数据大小、格式、存储方式等。

关键观点2: 数据的时间分辨率和空间分辨率

文章指出数据的时间分辨率为逐小时，空间分辨率为0.25°*0.25°。

关键观点3: 数据的垂直层次和变量参数

文章详细列出了数据的垂直层次（hPa）和多层变量与单层变量参数，如vorticity、u_component_of_wind等。

关键观点4: 数据获取方式和合作单位

文章提到了有偿获取ERA5数据服务的方式，并说明了数据信息服务合作单位的类型。

关键观点5: ERA5再分析数据下载慢的原因

文章最后提到了ERA5再分析数据下载慢的原因，并声明了欢迎转载和版权问题。