Исправление ошибки CMIP6 API: Полное руководство по CDS

Ваш запрос к CDS API завершается ошибкой из-за неправильного форматирования параметров для набора данных projections-cmip6. TypeError обычно возникает, когда API не может правильно разобрать параметры вашего запроса, наиболее часто из-за форматов дат или отсутствия обязательных полей. Для решения этой проблемы необходимо скорректировать структуру параметров в соответствии с ожидаемым форматом API.

Содержание

• Распространенные причины HTTPError 400
• Правильный формат параметров для projections-cmip6
• Проблемы с форматом даты и их решения
• Полный рабочий пример
• Дополнительные шаги по устранению неполадок
• Лучшие практики для запросов к CDS API

Распространенные причины HTTPError 400

HTTPError 400 “Bad Request” обычно возникает по нескольким распространенным проблемам с запросами к API CMIP6:

Несоответствия в именах параметров: Ваш текущий код использует download_format и data_format, но API ожидает другие имена параметров. Согласно документации ECMWF CDS API, правильные параметры для projections-cmip6 используют другие соглашения об именовании.

Неверный формат даты: Формат параметра date '1850-01-01/2014-12-31' может быть неправильно разобран API. Некоторые пользователи сообщили о проблемах с диапазонами дат в issue #48 на GitHub.

Отсутствие обязательных параметров: Набор данных projections-cmip6 требует определенных комбинаций параметров, которые могут быть неполными в вашем запросе.

Неверное имя набора данных: Убедитесь, что вы используете точное имя набора данных 'projections-cmip6', так как чувствительность к регистру может иметь значение в вызовах API.

Правильный формат параметров для projections-cmip6

На основе рабочих примеров из результатов исследований, вот скорректированная структура параметров:

params = {
    'format': 'zip',                    # Правильное имя параметра
    'temporal_resolution': 'monthly',
    'experiment': 'historical',
    'level': 'single_levels',
    'variable': 'near_surface_air_temperature',
    'model': f'{j}',
    'year': ['1850', '2014'],           # Отдельный параметр года вместо диапазона дат
    'month': ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10', '11', '12']  # Все месяцы
}

Основные необходимые исправления:

• Измените download_format на format
• Замените параметр date на отдельные параметры year и month
• Удалите параметр data_format, так как он не требуется для этого набора данных
• Используйте списки для параметров года и месяца вместо строк

Проблемы с форматом даты и их решения

Наиболее распространенной причиной TypeError является неправильное форматирование даты. Как отмечено в GitHub issue #48, многие пользователи сталкиваются с проблемами разбора дат в CDS API.

Проблемный формат:

'date': '1850-01-01/2014-12-31'  # Это часто вызывает TypeError

Рабочие альтернативы:

1. Отдельные параметры года и месяца (рекомендуется):

'year': ['1850', '1851', '1852', ... , '2014'],  # Список всех требуемых годов
'month': ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10', '11', '12']  # Все месяцы

2. Формат единой даты (при необходимости):

'date': '1850-01-01/2014-12-31'  # Используйте этот точный формат с дефисами

3. Отдельные диапазоны дат:

'date': ['1850-01-01/1850-12-31', '1851-01-01/1851-12-31', ...]  # Отдельные годовые диапазоны

Полный рабочий пример

Вот полный, исправленный вариант вашего кода на основе успешных примеров из исследований:

import cdsapi

# Инициализация клиента с вашими учетными данными
c = cdsapi.Client(url=URL, key=KEY)

# Определите список ваших моделей
models = ['model1', 'model2', 'model3']  # Замените на фактические имена моделей

# Загрузка данных для каждой модели
for j in models:
    try:
        c.retrieve(
            'projections-cmip6',
            {
                'format': 'zip',
                'temporal_resolution': 'monthly',
                'experiment': 'historical',
                'level': 'single_levels',
                'variable': 'near_surface_air_temperature',
                'model': f'{j}',
                'year': ['1850', '2014'],  # Простой диапазон годов
                'month': ['01', '02', '03', '04', '05', '06', 
                         '07', '08', '09', '10', '11', '12']  # Все месяцы
            },
            f'{DATADIR}cmip6_monthly_1850-2014_historical_{j}.zip'
        )
        print(f"Успешно загружены данные для {j}")
    except Exception as e:
        print(f"Не удалось загрузить данные для {j}: {str(e)}")

Альтернативный подход для больших диапазонов дат (на основе примеров Stack Overflow):

# Для очень больших диапазонов дат рассмотрите возможность загрузки частями
for year in range(1850, 2015):  # Цикл по отдельным годам
    for j in models:
        c.retrieve(
            'projections-cmip6',
            {
                'format': 'zip',
                'temporal_resolution': 'monthly',
                'experiment': 'historical',
                'level': 'single_levels',
                'variable': 'near_surface_air_temperature',
                'model': f'{j}',
                'year': [str(year)],
                'month': ['01', '02', '03', '04', '05', '06', 
                         '07', '08', '09', '10', '11', '12']
            },
            f'{DATADIR}cmip6_monthly_{year}_historical_{j}.zip'
        )

Дополнительные шаги по устранению неполадок

Если приведенные выше решения не работают, попробуйте эти дополнительные шаги:

1. Проверьте учетные данные API и разрешения:

• Убедитесь, что ваш API-ключ имеет доступ к набору данных projections-cmip6
• Проверьте, что вы приняли условия использования этого набора данных на сайте CDS

2. Протестируйте с минимальными параметрами:

# Начните с минимального рабочего примера
c.retrieve(
    'projections-cmip6',
    {
        'format': 'zip',
        'temporal_resolution': 'monthly',
        'experiment': 'historical',
        'variable': 'near_surface_air_temperature',
        'model': 'your_model_name',
        'year': ['2010'],
        'month': ['01']
    },
    'test_download.zip'
)

3. Проверьте наличие обновлений API: CDS API мог измениться с момента написания руководства. Посетите официальную документацию CDS API для получения последних требований к параметрам.

4. Используйте веб-интерфейс сначала: Протестируйте комбинации параметров с помощью веб-интерфейса CDS перед попытками вызовов API.

Лучшие практики для запросов к CDS API

Обработка ошибок: Всегда заключайте вызовы API в блоки try-except для корректной обработки ошибок.

Ограничение скорости: CDS API имеет ограничения на количество запросов. Добавляйте задержки между запросами, чтобы избежать блокировки.

Проверка параметров: Проверяйте ваши параметры на соответствие официальной документации набора данных перед отправкой запросов API.

Логирование: Включите детальное логирование для отладки проблем:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
c = cdsapi.Client(url=URL, key=KEY)

Мониторинг: Используйте функции мониторинга статуса заданий CDS API для отслеживания прогресса запросов и правильной обработки состояний завершения/ошибки заданий.

Источники

1. GitHub - CMIP6 Unable to parse the time values entered
2. Stack Overflow - Issue to automize download of data with cds api
3. CDS API Documentation - CMIP6 climate projections
4. Copernicus Training - Plot an Ensemble of CMIP6 Climate Projections
5. CMIP6 data now available from the Climate Data Store (CDS)

Заключение

Для решения HTTPError 400 и TypeError при загрузке исторических данных CMIP6:

1. Исправьте имена параметров: Используйте format вместо download_format и удалите data_format
2. Исправьте форматирование даты: Замените параметр date на отдельные списки year и month
3. Начните с простого: Протестируйте с минимальными параметрами перед расширением до полных диапазонов дат
4. Добавьте обработку ошибок: Заключайте вызовы API в блоки try-except для лучшей отладки
5. Проверьте учетные данные: Убедитесь, что ваш API-ключ имеет необходимые разрешения для набора данных projections-cmip6

Наиболее распространенным решением является переход от диапазонов дат к отдельным параметрам года/месяца, что устраняет проблемы разбора, вызывающие TypeError. Всегда проверяйте комбинации параметров с помощью веб-интерфейса CDS перед их реализацией в коде.