1、氣象再分析數據有很多種，看文獻里用到的主要有這幾種
- ECWRF——ERA-Interim，分辨率0.125°，歐洲的
- MERRA-2，分辨率0.625°*0.5°，NASA的
- GEOS-5FP，分辨率0.3125°*0.25°，NASA的
- NCEP，分辨率2.5°（不確定）
- WRF，分辨率1°
2、看了一圈感覺是ERA的比較用戶友好，分辨率也高些，他可以自己選擇時間，選擇需要的氣象參數，時間從1979到現在，不過新發布了ERA-5，ERA-Interim數據到2019.8.31就不更新了
這是選擇數據鏈接：https://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=sfc
3、這個數據有4個時間點可以選擇，0,6,12,18點，這是time參數，代表的是瞬時數據，再分析數據
4、參數step有3,6,9,12，表示的是預測數據，即選3代表的是預測3小時后的數據，如果time選的是0，就是3點的數據預測，同時只有預測才能選一些累積參數，如降雨，會統計3小時的總降水數據。其中大氣廓線高度也只有預測數據，沒有瞬時數據
5、用Python下載數據官網講的很清楚，除了那個文本文件的位置（之間放在用戶下，我一開始還建了一個和那個名字一樣的文件夾）。具體步驟：https://confluence.ecmwf.int/display/WEBAPI/Access+ECMWF+Public+Datasets
6、由於需要相對濕度數據，在surface下沒找到，各種百度，看到兩個解決方案，一個是用1000hpa下的rh數據代替，還有一個是用公式計算（用露點溫度和氣溫，但是公式還沒找到）
7、下載的數據格式是grib或者nc，都沒用過，后面還要再學習，再看看到底用nc還是grib，傾向於用nc，聽得多，后面再更新吧。
8、Python選擇數據的參數基本不用改，先手動在網頁上選好，生成Python語句復制過來就可以了。要改的只有時間和輸出，此外還要再改一下area（確定范圍，四個坐標，北，西，南，東，北半球和東半球正數，南半球和西半球負數，和NASA下modis不太一樣，那個是西北東南），grid感覺就默認好了，改大了數據量很大，下載比較慢，反正都是要自己再重采樣插值的。
參數介紹：https://confluence.ecmwf.int/display/UDOC/Post-processing+keywords