欧洲是全球升温最快的大陆,近几十年的升温速度超过全球平均水平的两倍,而一些地区也明显趋于干燥。这些变化不仅影响人们的生活质量,也给当地生态系统带来压力,并对粮食生产和整个社会构成重大挑战。许多变化自20世纪80年代以来尤为显著,热浪、干旱和突发性洪水变得更加频繁且更为严重。由于这些趋势在不同地区和一年中的不同时段差异很大,将这些变量置于历史背景中考察,有助于更细致地了解欧洲天气和气候的变化特征。

本工具使用1940年以来的ERA5再分析数据,展示欧洲及周边海域的2 m气温、海表温度(SST)和总降水量。可通过地图查看每日状况、气温和降水距平、年度和季节值、排名及长期趋势。日地图还可选择叠加12 UTC平均海平面气压等压线,以查看当时的大尺度气压形势。地图下方的图表初始显示30–72° N、25° W–40° E全域的面积加权时间序列;点击地图可切换至最近的0.25° ERA5网格点。本工具会在新的ERA5T数据可用后每日更新,通常比实时情况滞后约6天。

欧洲温度地图

ERA5 2 m气温日平均值

日期
2 m气温日平均值(°C)

全域面积加权温度变化

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最新可用年份
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历史对比
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数据源与方法

研究区域与源数据

数据集
ECMWF Reanalysis v5 (ERA5)
空间范围
30°–72° N,25° W–40° E
CDS网格
0.25° × 0.25°;44,109个网格点
数据覆盖范围
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本追踪器使用 Copernicus Climate Change Service(C3S)Climate Data Store 提供的 ERA5单层逐小时数据。ERA5 是全球再分析资料:通过在过去数十年中反复运行现代天气模式,并持续同化来自卫星、气象站、探空气球、飞机、船舶及其他观测系统的数据,对历史大气状态进行重建。由此可获得在空间和时间上连续完整的大气状况演变估计,包括直接观测稀少的地点和时期。ERA5 采用 ECMWF 综合预报系统(IFS)和四维变分数据同化(4D-Var)生成;4D-Var 将这些观测与数值模式相结合,以重建随时间演变且物理上自洽的大气状态。

2 m气温。 这是模型表面以上2 m处的估算气温,陆地和海洋区域均可获得。在IFS中,它是近地面的诊断变量,而不是某个模式层的温度:其值根据最低大气模式层温度、下垫面皮肤温度以及边界层稳定度信息推导得到。ERA5 Climate Data Store提供的逐小时2 m气温属于分析参数,因此与再分析中受观测约束的大气状态一致。

海表温度(SST)。 ERA5的SST是预先指定的基础海表温度(foundation SST),而不是由大气模式作为预报变量计算得到的温度。2007年9月以前的数据基于HadISST2,自2007年9月起则基于英国气象局的OSTIA分析。ERA5 SST表示不包含显式日间太阳增温周期的基础温度。虽然该变量提供逐小时时间戳,但其SST内容每天仅更新一次。

总降水量。 ERA5总降水量是降雨和降雪折算为水当量后的累计水深。本工具以毫米表示降水量。

平均海平面气压(MSLP)。 可选等压线显示所选日期12:00 UTC的ERA5平均海平面气压,作为辅助性的天气形势叠加层。它反映该时刻的大尺度气压分布;但底图中的气温为日平均,降水为整日累计,因此叠加后的整体画面并非完全同步的天气形势快照。

ERA5数值是再分析估计值,而不是气象站的直接观测值。因此,对于特定应用中重要的局地纪录或其他极端值,应与观测资料核对,并在适当情况下与其他气候数据集进行比较。

数据可用性。 最新数据最初由C3S以暂定版ERA5T形式提供,通常比实时情况滞后约5天,且发布时间并不固定。本追踪器每日更新,通常比实时情况滞后约6天。随后C3S通常会在约两个月后以最终ERA5数据替换ERA5T,因此最近几个月的数据应视为暂定值。

数据引用:Hersbach H, Bell B, Berrisford P, et al. ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store. doi:10.24381/cds.adbb2d47. 有关再分析的更多背景信息,请参见再分析的发展

Copernicus来源说明与免责声明。 包含经修改的2026年Copernicus气候变化服务信息。欧盟委员会和ECMWF不对本页面所呈现Copernicus信息或数据的使用承担责任。

图像许可. 本工具生成的图像可依据知识共享署名 4.0 国际许可协议(CC BY 4.0)进行重复使用和修改,包括用于商业用途,但须注明 XpertScientific,并保留 ERA5/Copernicus 数据源署名,或以其他方式提供相应署名。若对图像进行了修改,应注明已作修改。

追踪器的计算方法

日平均温度。 日平均温度由00:00至23:00 UTC的24个逐小时值计算得出。2 m气温要求24个小时值均有效;SST仅保留数据完整且有效的日期。

日降水量。 日历日D的日总降水量由D日01:00–23:00 UTC和次日(D+1)00:00 UTC的降水量组成。由于ERA5在1940年1月1日仅有18个小时值,日降水量序列从1940年1月2日开始。

季节和完整时段。 年度值按日历年计算。冬季(DJF)归入包含1月和2月的年份;由于1939年12月不在档案范围内,完整冬季从1941年开始。凡统计要求完整时段时,均排除不完整的年份或季节。

全域数值。 网格单元按实际面积加权,即采用纬度余弦权重。2 m气温和降水量均包括陆地与海洋;SST还按ERA5陆海掩膜中的海洋面积比例加权。所有计算均基于原始ERA5网格;地图显示所用的插值不会影响报告的数值、距平、排名或趋势。

长期趋势。 趋势使用完整年度或季节值:2 m气温和SST使用平均温度,降水使用累计总量。至少需要25个完整年份。趋势采用普通最小二乘法(OLS)估计,气温以°C/十年表示,降水以mm/十年表示。不确定性采用Newey–West HAC标准误计算,使用Bartlett权重、L = floor[4(n/100)2/9]及n/(n−2)修正。图表显示拟合趋势及逐点95%置信区间;p为HAC Wald双侧检验的p值,R²为常规OLS决定系数。

地图显示。 地图栅格仅为显示目的在0.25°网格单元之间进行双线性插值。SST插值按海洋面积比例加权,海洋覆盖不足50%的像素设为透明。点击地图会选择最近的ERA5网格点。

气温

历史对比和日距平。 历史对比按每个日历日期分别计算。图表显示所选年份的中位数和第10–90百分位范围,可基于日值或7日、15日滑动平均。气温视图还显示1991–2020年WMO气候平均值。日气温距平相对于所选30年基准期内同一日历日期计算;2月29日仅使用闰年单独处理。

年初至今气温距平。 年初至今值为1月1日至所选日期的日气温距平平均值。排名仅包括截至同一日历日期有效数据覆盖率至少为90%的年份。

年度和季节气温。 地图显示完整年份或季节的绝对平均气温,或其相对于所选30年基准期相应平均值的距平。标准化距平将该距平除以基准期相应平均值的样本标准差(n−1),并以SD表示。标准化地图从±3、±4、±5、±6和±8 SD中选取能够包含|z|第99百分位的最小对称范围。

气温热图。 热图以逐日或逐月分辨率显示可用的气温记录。月值为每个自然月内可用日值的平均值。距平以所选30年基准期为参照;标准化距平则将每个日距平或月距平除以相应的基准期样本标准差。距平色标以零为中心对称,并根据绝对距平的第99百分位确定。

降水量

年初至今累计降水量。 所选30年基准期用于确定算术平均平年值、中位数和第10–90百分位包络。计算2月29日时,闰年累计至2月29日,非闰年累计至3月1日,因此每个基准年均代表年初以来60天。年初至今值和排名从1941年开始。

月、季节和年度降水量。 这些视图显示累计降水总量。降水距平以毫米表示,计算方法为观测总量减去所选30年基准期总量的算术平均值。平年比另按100 × 实际值 / 平年值计算,不属于距平。1940年1月和1940年全年均包括1月1日可用的18小时数据以及其余时段的数据,并继续纳入气候统计和排名。

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