什么是ERA5再分析数据集？
ERA5(The fifth generation ECMWF reanalysis for the global climate and weather) 再分析数据为过去的天气和气候提供了目前可能最完整的图像。它们结合了观测数据与过去的短期天气预报，并使用现代的天气预报模型重新运行。这些数据在全球范围内是完整的，并在时间上保持一致，因此有时被称为“无缝地图”。
为什么再分析数据很重要？
为了理解气候变化和当前的极端天气，我们需要尽可能长时间跨度的地球系统观测数据。
然而，观测数据一直以来分布不均匀，且存在误差。即便在卫星时代，仅依靠观测数据也无法提供全球范围内某一时刻地球系统状态的完整、准确的画面。
再分析数据填补了观测记录中的空白，并以时间上一致的方式进行，从而最大程度地减少了虚假的变化信号。
再分析数据是如何生成的？
再分析数据通过数据同化将过去的短期天气预报与观测数据结合起来,以获得对地球系统当前状态的最佳估计——称为分析。
这个过程模仿了日常天气预报的生成，使用对地球系统当前状态的分析作为起点。分析是一种物理一致的结合，融合了基于先前分析的短期预报和观测数据。
再分析数据通常使用比当前实时天气预报更低的空间或时间分辨率来生成。这意味着再分析数据的网格较为稀疏，相邻网格之间的距离更大，空间细节较少；在时间上，再分析数据的更新频率可能低于实时天气预报，例如实时预报可能每小时更新，而再分析数据可能是每几小时或每天一次。这种较低的分辨率适合处理几十年甚至上百年的气候数据，从而减少计算和存储的负担，同时仍能准确捕捉长时间尺度上的天气和气候变化趋势。
整个再分析时期都使用相同的现代数据同化系统和天气预报模型。在生成新的再分析数据之前，会进行大量工作以提升历史观测数据的质量和可用性，例如将旧的纸质记录数字化以及重新处理现有的卫星记录。在再分析数据的生产过程中，会实施严格的质量控制，并通过与其他机构的再分析数据进行比较来评估其可靠性。
ERA5 数据集是基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）开发的集成预报系统（IFS）生成的。这个系统使用了四维变分（4D-Var）数据同化方法，这种方法通过将观测数据与数值模式结合，不仅在空间上整合了大量观测信息，还在时间维度上进行了优化，使得对地球系统当前状态的估计更加准确。
ECMWF 再分析数据在未来将如何发展？
ERA6 将是一种耦合再分析，使用大气和海洋的观测数据。这种方法可以考虑大气和海洋之间的相互作用，有可能生成更平衡且更一致的地球系统气候重建。
