对流有效位能(Convective Available Potential Energy,简称CAPE)是气象学中的一个重要概念,特别是在研究大气不稳定性和对流天气(如雷暴、龙卷风等)的形成机制时。CAPE 描述了在给定的大气状态下,如果空气团能够自由上升并通过绝热过程膨胀冷却,它所具有的潜在能量。这种能量可以被看作是由于温度层结不稳定性而储存于大气中,当条件允许时,可以转换为动能,驱动强烈的对流活动。
距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了...,关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了,也有公众号推送过相关文章 xarray指南:插值 基于xarray的气象场站点和格点插值,所以xarray的插值部分就不单独说了。
xgrads的主要功能是解析Grads文件为xarray对象,可以更好的利用xarray的高维数据分析和可视化功能,加速气象相关的数据处理、分析和可视化。以下是对此库的具体介绍。
python中提供了多种方式来处理netcdf文件,这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
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。
3D打印中的下一个重要突破,可能就是利用同样的制造技术制造“ 4D材料”,这种材料可以随着时间的推移而变形,以响应周围环境的变化(比如湿度和温度)。它们有时也被称为“主动折叠”或“变形材料”系统。
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API,如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求,你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。当然,大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数,可能都不会使用到这些API。
最近又开始关注数据可视化的内容了,尤其是高维可视化。个人感觉可视化真的是一门呈现信息的艺术。前期的数据处理从海量的数据中提取有效信息,然后以一种简洁美观的方式呈现出来。
气象家园帖子公式参考:https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=90527&highlight=lwc
高维数据是一种非常常见的数据类型,其中包含了多种属性。比如:数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次,还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见,但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢?就此问题,本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
实际应用中探空图可以分析所在区域的动热力特征,是预报员的好朋友 而在WRF应用中可以将其作为模式是否准确的检验工具 下面进行WRFOUT数据的探空图绘制
vardata = ncread(source,varname,start,count,stride)
前面已经给大家介绍过如何用cdo配合shape文件提取CMIP6指定区域数据,这个思路首先需要用gdal将shape文件转为netCDF格式的文件,然后再用cdo ifthen进行裁剪,今天要给大家介绍的是如何用gepandas+salem库直接用shape文件对CMIP6文件进行掩码,无需把shape文件转换为netCDF格式文件,最后再调用cdo的selbox操作进行裁剪。
本文介绍了如何通过Python脚本和Internet Download Manager(IDM)软件批量下载ERA5数据。
前天在最强王者交流群,突然有人问起使用Python读取.nc文件的方法,正好之前有写过文章,这里拿出来跟大家分享下。
.nc文件和常规的文件不太一样,有专门的第三方处理库,netCDF4,需要安装才行。
前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是“知难行易”还是“知易行难”都不能充分的说明问题,还是“知行合一”来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据。 一、nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考https://www.unidata.ucar.edu/so
Siphon是一个用于访问大气和海洋数据源的Python库。它提供了易于使用的工具,可以从THREDDS数据服务器中自动获取、解析和检索数据。Siphon库旨在使使用Python进行科学数据分析变得更加容易。
HDF(Hierarchical Data Format)由NCSA(National Center for Supercomputing Applications)设计提出,官方对其定义是:HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
NetCDF(Network Common Data Form)是一种科学二进制数据格式,由UCAR负责开发和维护netCDF软件,主要用于存储多维科学数据。在地球科学领域使用较为广泛,大多数数值模式,卫星,雷达等数据格式通常为NetCDF格式。
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数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包,它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认,Basemap 使用时有点笨拙,甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间,超出你的想象。
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具,常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言,根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取,此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
NCO是目前最强大的处理netCDF文件(包括由netCDF API创建的HDF5文件)的命令行工具,没有之一。NCAR开发NCO起初是为了处理分析GCM(General Circulation Models)数据集,即网格化科学数据集。
我们经常需要对大量的模型输出数据进行处理和分析。在气象学中,WRF(Weather Research and Forecasting Model)是一个常用的数值天气预报模型,它可以提供丰富的气象变量数据来帮助我们理解和预测天气现象。 为了更好地处理WRF模型输出数据(当然因为wrfout文件太大了!),我们经常需要批量提取其中的变量,并将提取的数据保存为NetCDF格式(.nc文件),这样可以方便我们后续的分析和可视化操作。
http://www.ceda.ac.uk/static/media/uploads/ncas-reading-2015/cdo.pdf
除了之前提到的选择操作符之外,CDO还提供了一些条件选择操作符。这在针对从多个文件中进行条件选取的时候就显得非常方便了。
文章:Cam4DOcc: Benchmark for Camera-Only 4D Occupancy Forecasting in Autonomous Driving Applications
本文介绍基于Python语言的netCDF4库,读取.nc格式的数据文件,并提取指定维(时间、经度与纬度)下的变量数据的方法。
想如今气象数据netCDF(.nc)为盛,用者甚多,初学者见之仰天长啸,倘若再由Python经手,netCDF4-python,Iris,xarray,UV-CDAT选择众多,劳心伤神事小,逼出选择困难症事大。多番比对,选用xarray,解查安抚,化繁为简,最为称心。
NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。所谓自描述就是自带属性信息,这和一般的雷达基数据格式不同,一般的雷达数据也是二进制的,但不是自描述的,而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式,而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。通常包含以下三个部分:
GOES-17(G17)是美国 NOAA 的 GOES-R 系列中的第二颗卫星。它于 2018 年 3 月 1 日在西经 89.5 度的临时位置发射,用于初始 Cal/Val,2018 年 11 月移至西经 137.2 度的额定位置,并于 2019 年 2 月 12 日宣布 NOAA 运营 GOES-West 卫星。前言 – 人工智能教程
本项目旨在通过Python实现经典相当位温的计算方法,帮助大家更好理解位温概念。无论你是从事气象科研,还是从事天气预报,掌握相当位温,能帮助你更好地了解大气状态。
使用过WRF的人都知道,它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢,比如想画一个时间趋势图之类的时候,挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来,让其按照指定的维度,如时间维度来排序并整合成一个文件。下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码,供大家参考使用(代码很简单, 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。
降水温度蒸散发等气象数据通常以NC格式存储,可以用Matlab和ArcGIS读取数据。常为逐年逐月逐日数据。在用GIS进行数据分析时,需要将其转换为栅格数据。 (1)打开nc数据。打开GIS, ArcToolbox-Multidimension Tools-Make NetCDF Raster Layer点击确定。注意nc文件路径一定要全英文。 (2)右键导入的nc数据生成的raster图层,选择properties-NetCDF-Band Dimension选择时间。 (3)如果处理的数据没有定义坐标系,则需要自己定义栅格文件的坐标系注意这里是定义整个数据框的坐标系而不是栅格图层的右键Layers-Properties-Coordinate System-new Project System (4)输出NC转换成的栅格数据,右键栅格图层选择Data-Export Data, Spatial reference 选择Data Frame, 数据格式Format可以选择TIFF或GRID。我这里保存为tif格式。之后就可以作为栅格数据在GIS中进行后续分析了。
xarray 中的DataArray 和 Dataset 对象除了上节介绍过的直接手动创建之外,更多的情况下却是通过其他数据储存结构转换和存储在硬盘中的数据存储文件读取而来。
文章:TJ4DRadSet: A 4D Radar Dataset for Autonomous Driving
首先我们先导入所需的数据,本次使用的是经扩展重构的海表面温度 v5 数据集(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, abbr. ERSST)。这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度,并被广泛使用。
文 | Mercè Gamell,ARIS 尽管目前仍处于3D打印革命的阵痛之中,我们已经开始想象未来几十年中,制造流程中的最新突破会带来什么样的改变。这就是所谓的4D打印,一种使用“智能”和可编程材
xarray专题再次开讲,错过第一部分的可以先去补个课从xarray走向netCDF处理(一):数据结构及数据读取。 今天要介绍的就是xarray的索引功能,通过索引你可以对数据进行切片,从整体中提取你所关注的区域、高度或者时间。
2022 年,全国风能资源为正常略偏小年景。10 米高度年平均风速较近 10 年(2012 ~ 2021 年,下同)平均值偏小 0.82%,较2021 年偏小 0.96%。70 米高度年平均风速约 5.4m/s,年平均风功率密度约 193.1W/m2;100 米高度年平均风速约 5.7m/s,年平均风功率密度约 227.4W/m2。其中,湖北、江西、湖南、重庆较近 10 年平均值偏大,贵州、山西、宁夏、江苏、山东、河北、天津、内蒙古、西藏、河南、云南偏小,其他地区与近 10 年平均值接近。————《2022年中国风能太阳能资源年景公报》
文中代码与数据请点击https://pan.bnu.edu.cn/v/link/view/0cd746194a1e42858583e84ac7fc4e40直接下载,不需要转存。
近期,机器人技术和自动驾驶系统利用实时的深度传感器,如激光雷达(LiDARs),来实现三维感知。激光雷达产生的点云可以提供丰富的几何信息,并帮助机器理解环境感知。早期方法集中于从静态点云中解析现实世界,忽略了时间变化。为了更好地理解时间变化的世界,近期研究更专注于在4D空间理解点云视频,包括三个空间维度和一个时间维度。已有几项工作在4D点云建模方面取得进展。这些方法要么旨在设计改进的网络来建模4D点云,要么采用自监督方法来提高4D点云表示的效率。
本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时,出现数据无法读取、数据读取错误、无法依据维度提取变量等情况的原因与解决方法。
CDO全称The Climate Data Operators ,是一款相当强大的气象数据处理软件,包含一系列的统计参量和算术函数,用于处理GRIB和NetCDF格式数据有着相当方便指令操作。
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