Grib格式数据处理

MeteoAI

发布于 2019-07-22 18:22:01

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上次我们说到了如何使用Python处理NetCDF格式文件，这次我们说一下如何使用python处理grib格式数据。

Grib格式是一种应用于气象领域的简明数据格式，由世界气象组织进行标准化。通常用来存储历史气象数据。当前有3个版本的grib格式，版本0已经不再使用，版本1仍在广泛使用，主要用于存储数值天气输出结果。版本2的变化较小，目前也已经得到应用。

很多工具都可以处理grib格式数据，比如matlab中nctoolbox工具箱，python中的pygrib，ncepgrib2，PyNIO等。此外还有专门用于处理grib格式的命令行工具，比如wgrib，wgrib2分别用于读取grib和grib2格式。跨平台工具zyGrib可用于grib数据的可视化。还有NCL，MeteoInfo等等。

此次仅介绍如何使用Python处理grib格式数据，关于其他工具或编程语言的应用以后可能会单独讲解。由于pygrib，ncepgrib2和PyNIO等工具没有Windows版本，因此本文仅适用于Unix系统(Win10中的Linux子系统)，不适用于Windows系统。

安装

安装之前需要对Anaconda第三方源进行一些配置，关于Anaconda的配置看这里：一文教你解决Python所有安装配置

配置完成之后可以使用如下命令安装

conda install pygrib

如果未进行第三方源配置，可使用如下方式安装

conda install -c conda-forge pygrib

安装完成之后即可进行grib数据处理

数据读取

首先导入库

import pygrib

然后读取grib格式数据

data = pygrib.open('fnl_20181214_00_00.grib2')

获取文件中相关信息

data.messages ## 表示文件中总共有多少条数据

打印文件中所有记录信息

for d in data: print(d)

pygrib所提供的处理方式类似二进制数据处理，其提供了一些处理二进制数据的方法，比如.seek .tell .rewind .read等方法。

.seek 跳到第几条记录
.tell 当前所在记录位置
.rewind 回到第一条记录
.read 读取指定个数记录

除了上述方式外，还可以使用索引的方式获取文件中的记录，比如，想要获取第10条记录，可使用如下命令：

data[10]

pygrib还提供一些方法通过变量名称和一些参数来获取相关记录信息，比如：

## 指定获取层的类型，可以选择获取指定类型层的数据，这对应了不同压力层的的数据 data.select(name='Temperature', typeOfLevel='isobaricInhPa')

比如获取地面温度：

temp = data.select(name='Temperature', typeOfLevel='surface', level=0)[0]

返回的 temp 变量包含了一些方法和属性，比如 temp.data() 包含了温度数据以及经纬度信息，temp.latlons() 则包含了经纬度信息，temp.projparams 则包含了文件中的投影信息。还有一些其他属性和方法，具体见文末Jupyter Notebook。

绘图

以上述读取的温度数据为例，绘制中国及周边地区的温度分布：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9)) lons = temp.data()[2][0,:] lats = temp.data()[1][:,0] tc = np.array(temp.data()[0]) #- 273.15 lons, lats = np.meshgrid(lons, lats) m = Basemap(projection=temp.projparams.get('proj'), lon_0=180, llcrnrlat=0, llcrnrlon=70, urcrnrlat=60, urcrnrlon=140, ax=ax)x, y = m(lons, lats) con = m.contourf(x, y, tc, np.arange(220, 321), cmap=plt.cm.RdBu_r) _ = m.ax.set_xlim([70, 140]) _ = m.ax.set_ylim(0, 60) _ = m.drawparallels(np.arange(0, 61, 10), labels=[1,0,0,0], linewidth=0.1, fontsize=16, fmt=lat2str, dashes=[2,2]) _ = m.drawmeridians(np.arange(70, 141, 15), labels=[0,0,0,1], linewidth=0.1, fontsize=16, fmt=lat2str, dashes=[2,2]) _ = m.readshapefile('中国行政区_包含南海九段线', 'china', linewidth=1.5)

cb = fig.colorbar(con, pad=0.02, shrink=0.95) cb.set_ticks(np.arange(220, 321, 20)) cb.set_ticklabels(np.arange(220, 321, 20)) cb.ax.tick_params(labelsize=16) ## 控制colorbar ticklables字体大小 cb.ax.set_ylabel('Temperature($\circ$C)', fontdict=dict(family='Times New Roman', fontsize=24)) # set colorbar yaxis label font