Abstract Within the Copernicus Climate Change Service (C3S), ECMWF is producing the ERA5 reanalysis which, once completed, will embody a detailed record of the global atmosphere, land surface and ocean waves from 1950 onwards. This new reanalysis replaces the ERA‐Interim reanalysis (spanning 1979 onwards) which was started in 2006. ERA5 is based on the Integrated Forecasting System (IFS) Cy41r2 which was operational in 2016. ERA5 thus benefits from a decade of developments in model physics, core dynamics and data assimilation. In addition to a significantly enhanced horizontal resolution of 31 km, compared to 80 km for ERA‐Interim, ERA5 has hourly output throughout, and an uncertainty estimate from an ensemble (3‐hourly at half the horizontal resolution). This paper describes the general set‐up of ERA5, as well as a basic evaluation of characteristics and performance, with a focus on the dataset from 1979 onwards which is currently publicly available. Re‐forecasts from ERA5 analyses show a gain of up to one day in skill with respect to ERA‐Interim. Comparison with radiosonde and PILOT data prior to assimilation shows an improved fit for temperature, wind and humidity in the troposphere, but not the stratosphere. A comparison with independent buoy data shows a much improved fit for ocean wave height. The uncertainty estimate reflects the evolution of the observing systems used in ERA5. The enhanced temporal and spatial resolution allows for a detailed evolution of weather systems. For precipitation, global‐mean correlation with monthly‐mean GPCP data is increased from 67% to 77%. In general, low‐frequency variability is found to be well represented and from 10 hPa downwards general patterns of anomalies in temperature match those from the ERA‐Interim, MERRA‐2 and JRA‐55 reanalyses.

Abstract The extension of the ERA5 reanalysis back to 1950 supplements the previously published segment covering 1979 to the present. It features the assimilation of additional conventional observations, as well as improved use of early satellite data. The number of observations assimilated increases from 53,000 per day in early 1950 to 570,000 per day by the end of 1978. Accordingly, the quality of the reanalysis improves throughout the period, generally joining seamlessly with the segment covering 1979 to the present. The fidelity of the extension is illustrated by the accurate depiction of the North Sea storm of 1953, and the events leading to the first discovery of sudden stratospheric warmings in 1952. Time series of ERA5 global surface temperature anomalies show temperatures to be relatively stable from 1950 until the late 1970s, in agreement with the other contemporary full‐input reanalysis covering this period and with independent data sets, although there are significant differences in the accuracy of representing specific regions, Europe being well represented in the early period but Australia less so. The variability of ERA5 precipitation from month to month agrees well with observations for all continents, with correlations above 90% for most of Europe and generally in excess of 70% for North America, Asia and Australia. The evolution of upper air temperatures, humidities and winds shows smoothly varying behaviour, including tropospheric warming and stratospheric cooling, modulated by volcanic eruptions. The Quasi‐Biennial Oscillation is well represented throughout. Aspects to be improved upon in future reanalyses include the assimilation of tropical cyclone data, the spin‐up of soil moisture and stratospheric humidity, and the representation of surface temperatures over Australia.

Abstract Since October 2013 a convective-scale weather prediction model has been used operationally to provide short-term forecasts covering large parts of the Nordic region. The model is now operated by a bilateral cooperative effort [Meteorological Cooperation on Operational Numerical Weather Prediction (MetCoOp)] between the Norwegian Meteorological Institute and the Swedish Meteorological and Hydrological Institute. The core of the model is based on the convection-permitting Applications of Research to Operations at Mesoscale (AROME) model developed by Météo-France. In this paper the specific modifications and updates that have been made to suit advanced high-resolution weather forecasts over the Nordic regions are described. This includes modifications in the surface drag description, microphysics, snow assimilation, as well as an update of the ecosystem and surface parameter description. Novel observation types are introduced in the operational runs, including ground-based Global Navigation Satellite System (GNSS) observations and radar reflectivity data from the Norwegian and Swedish radar networks. After almost two years’ worth of experience with the AROME-MetCoOp model, the model’s sensitivities to the use of specific parameterization settings are characterized and the forecast skills demonstrating the benefit as compared with the global European Centre for Medium-Range Weather Forecasts’ Integrated Forecasting System (ECMWF-IFS) are evaluated. Furthermore, case studies are provided to demonstrate the ability of the model to capture extreme precipitation and wind events.

Abstract A regional reanalysis has been produced for a domain covering entire Europe from 1984 to 2021. The reanalysis is produced as part of the Copernicus Climate Change Service. The Service provides the high‐resolution deterministic Copernicus European Regional Reanalysis (CERRA), run at a horizontal resolution of 5.5 km, a 10‐member ensemble run at 11‐km resolution as well as an offline surface analysis, CERRA‐Land. CERRA‐EDA uses an ensemble data assimilation (EDA) technique to perturb the initial condition of the different members. Apart from the horizontal resolution the CERRA and CERRA‐EDA setups are the same; for example, the same data assimilation scheme, same physics parameterization as well as the same vertical levels. These new systems are built from HARMONIE cy40 version, including some back‐phased physics from a newer model version (cy42). Conventional observations, satellite‐based radiances, atmospheric motion vector winds and bending angle from radio occultation observations are used. In addition, ground‐based zenith total delay (ZTD) from global navigational satellite systems (GNSS) and local surface observations, rescued from historical archives at the local National Meteorological Services, are used. Another new feature is the construction of the background error statistics for the data assimilation. Information from the ensemble run, CERRA‐EDA, is used in the derivation of the background error statistics for the high‐resolution CERRA runs. These background error statistics are updated every second day. By doing so, daily environment variation is taken into account as well as all variations over the 37 years of production. The reanalyses and reforecasts from CERRA show an added value compared to the global ERA5 for almost all variables at the surface level. This becomes particularly clear when selecting smaller areas with complex terrain where the high resolution is beneficial. In the free atmosphere it is primarily the analyses and short forecasts, 3–6 hours, that give an added value.