TB ERA5数据集低空气象AI大模型训练截至2026年5月附获取指南

如今在训练气象AI大模型的过程中，数据规模已成为一道刚性门槛。ERA5再分析数据集以220TB的庞大容量，堪称业界的“重量级选手”。该数据集覆盖全球范围，时间跨度从1979年1月1日延伸至2026年5月31日，提供逐小时的输出记录，空间分辨率达到0.25°×0.25°，存储格式为NetCDF。对于从事低空经济、气候预测以及AI气象大模型研发的团队而言，这几乎是一份必不可少的基础数据资源。

当前的数据分发方案也十分实际——考虑到通过网络传输220TB数据不太可行，因此采用大容量硬盘并通过顺丰邮寄的方式，较好地平衡了时效与成本。

ERA5全球常规变量属性

先来了解几个关键指标：

• 数据大小：220 TB
• 数据格式：NetCDF (.nc)
• 存储方式：每天1个文件（包含24个时次）
• 时间范围：1979.1.1 - 2026.5.31
• 覆盖范围：全球
• 时间分辨率：逐小时
• 空间分辨率：0.25°×0.25°
• 单层/表层：1层
• 多层垂直层次（hPa，23个常用层次）：5, 10, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550, 600, 650, 700, 750, 800, 850, 900, 925, 950, 1000

多层变量

• vorticity
• u_component_of_wind
• v_component_of_wind
• temperature
• relative_humidity
• geopotential
• divergence
• vertical_velocity
• fraction_of_cloud_cover（新增变量）
• specific_humidity（新增变量）

单层变量

• surface_net_thermal_radiation
• total_precipitation
• sea_surface_temperature
• snow_depth
• 2m_temperature
• 2_metre_dewpoint_temperature
• surface_pressure
• 10m_u_component_of_wind
• 10m_v_component_of_wind
• 100m_u_component_of_wind
• 100m_v_component_of_wind
• toa_incident_solar_radiation
• boundary_layer_height

需要特别指出的是，单层变量和23层垂直层次变量已经充分覆盖了气象建模最为核心的需求。无论是进行低空风场分析、边界层高度估算，还是长波辐射通量计算，这套数据都能提供稳定可靠的基准输入。