La precisión de los conjuntos de datos de reanálisis ERA5 y su aplicabilidad en las regiones montañosas del centro de China son esenciales para la previsión del tiempo y la investigación sobre el cambio climático en la zona de transición entre el norte y el sur de China. Este estudio emplea tres meses de mediciones continuas recolectadas de una plataforma de teledetección de alta precisión ubicada en un valle montañoso representativo (ciudad de Xinyang) en el centro de China, abarcando de diciembre de 2024 a febrero de 2025. Nuestros hallazgos indican que tanto las velocidades del viento horizontal como vertical del conjunto de datos ERA5 exhiben desviaciones decrecientes a medida que aumenta la altitud. Se observan sesgos significativos por debajo de 500 m, con desviaciones de la velocidad media del viento horizontal que oscilan entre -4 y -3 m/s y desviaciones de la velocidad media del viento vertical que caen entre 0.1 y 0.2 m/s. Por el contrario, se notan sesgos mínimos cerca de la parte superior de la capa límite. Tanto ERA5 como las observaciones revelan un dominio de vientos del noreste y suroeste en niveles cercanos a la superficie, lo que se alinea con la orientación del valle. Esto subraya el impacto sustancial del terreno montañoso heterogéneo en el campo dinámico de bajo nivel. A una altitud de 1000 m, ambos conjuntos de datos presentan patrones de frecuencia similares, con frecuencias máximas de aproximadamente 15%; sin embargo, son evidentes discrepancias notables en las direcciones del viento máximo (noreste para las observaciones y noroeste para ERA5). En contraste con las variables dinámicas, las desviaciones de temperatura de ERA5 se centran alrededor de 0 K dentro de las capas inferiores (0-500 m) pero muestran un ligero aumento, variando de alrededor de 0 K a 6.8 K, lo que indica una tendencia ascendente en la desviación con la altitud. De manera similar, la humedad relativa (HR) demuestra un sesgo creciente con la altitud, aunque su representación de la variabilidad de la humedad sigue siendo insuficiente. Durante un evento frío típico, las desviaciones sustanciales en múltiples variables de ERA5 destacan la necesidad de mejoras adicionales. Se recomienda encarecidamente la integración de técnicas de aprendizaje automático y algoritmos de corrección matemática como un medio para mejorar la precisión de los datos de ERA5 en tales condiciones extremas. Estos hallazgos contribuyen a una comprensión más profunda del uso de los conjuntos de datos ERA5 en las áreas montañosas del centro de China y ofrecen referencias científicas confiables para la previsión del tiempo y la modelización climática en estas áreas.