可以使用 wrf.CoordPair 对象指定起始，终止或中心点。坐标点也可以是 (x, y) 网格点或是经纬度坐标点。...=start_point, end_point=end_point, latlon=True) 使用中心点和角度 # 在网格坐标中定义中心点和角度, 中心点在网格的中心 pivot_point = CoordPair...插值2D场到一条线 使用 wrf.interpline 函数可以沿着一条线对2D场进行插值，这类似3D场的垂直剖面插值。为了定义插值的线，可以是线的起始和终止点。...当然，也可以提供中心点和角度来进行剖面。可以使用 wrf.CoordPair 对象指定起始，终止或中心点。坐标点也可以是 (x, y) 网格点或是经纬度坐标点。...对这三种绘图系统，当使用 xarray 时通过变量可直接确定地图对象，如果没有使用 xarray，可从 WRF 输出文件获取。 还包括直接从 xarray 切片中获取地理边界的函数。
前言 很多时候我们需要拿模拟数据和站点图作对比，那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一：xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点...nx, ny = ds_wrf.dims['west_east'], ds_wrf.dims['south_north'] # 通过计算网格的起始点（左下角）的坐标 x0 和 y0，基于网格的尺寸、...分辨率和中心点坐标计算 x0 = -(nx-1) / 2. * dx + e y0 = -(ny-1) / 2. * dy + n # 用 np.meshgrid() 创建了一个二维网格 (xx, yy...matplotlib或者参考两种micaps站点数据的简单绘制方法 就使用而言，xesmf无疑是更简单的，并且插值后直接是xarray数组省去一步。...因为使用的插值方法不同就不作比较了，xesmf和griddata都有几种插值方法，感兴趣的读者可自行探索。 实际上在meteva的插值就使用了两种：最临近插值与双线性插值。效果好坏还需大家自行试验。
，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。...这里就数据提取、投影转换、插值和可视化几个部分说一下。 由于WRF模式的输出并不完全兼容NetCDF格式的CF标准，所以无法直接利用 xarray 的很多函数。...投影转换 一般情况下是不需要进行投影转换的，除非在需要和其它投影的数据进行对比分析。这里我们使用 xesmf 进行网格的转换。...这里也可以使用 xarray 自带的插值方法进行插值，或者使用 salem 提供的函数进行插值，比如 .wrf_zlevel 进行垂直插值： ds.isel(time=1).salem.wrf_zlevel...每个库都有各自的优势，发挥优势才能更好的提高效率。 目前打算把平时处理WRF模式的脚本合并成命令行工具，以便平时进行快速数据处理和可视化。
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。...用户API 方法 诊断 从WRF输出中返回基本诊断变量 插值 返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值 坐标转换 返回经纬度坐标对应的X,Y坐标 网格去栅格 返回去栅格化后的变量，与NCL中的wrf_user_unstagger...原始诊断方法 返回2D网格中一个线上的x,y点 配置方法 如果安装并打开了 xarray 则返回 True 其他 如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类 异常 当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair...子类 wrf.WrfProj 空投影子类 内部API 提取和诊断方法 返回2D CAPE, CIN, LCL, LFC....装饰器 算法装饰器 从封装函数输出进行单位转换的装饰器 元数据装饰器 为封装函数的输出设置元数据的装饰器 装饰器工具 确定文件中包含哪个变量的可调用类 类 可迭代封装器类 一个生成器和自定义可迭代类的封装类
接下来将使用公众号其他成员分享的内容现学现卖一篇，文章中使用了我们公众号成员推荐的Xarray库、wrf-python库,目的是从WRF模式输出提取出站点在不同高度/等压面数据。...np.where(rad==np.min(rad)) ind=np.squeeze(np.array(aa)) return tuple(ind) 上述函数是为了得到距离某个站点在wrfout输出的二维经纬度上找到最近的格点索引...('距离站点最近格点的经度为：',XLONG_WRF2D[ind[0],ind[1]]) print('距离站点最近格点的纬度为：',XLAT_WRF2D[ind[0],ind[1]]) 距离该站点最近的格点经纬度索引为...有了批量的站点信息，下面编写函数进行wrfout站点信息提取....输出文件名称 get_stn:Pandas dataframe 表格文件,列名为 站点ID ,站点经度， 站点纬度， 最近格点经度索引，最近格点纬度索引 features_3D ：wrfout
文章目录 1 griddata函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见，数学思想也很好理解。...常见的一维插值很容易实现，相对来说，要实现较快的二维插值，比较难以实现。这里就建议直接使用scipy 的griddata函数。...3 均匀网格插值到离散点 在气象上，用得更多的，是将均匀网格的数据插值到观测站点，此时，也可以逆向使用 griddata方法插值；这里就不做图显示了。...使用griddata进行插值 inputs: all_data,形式为：[grid_lon,grid_lat,data] 即[经度网格，纬度网格，数值网格] station_lon: 站点经度 station_lat...index = [80,53], 我们lon_grid和lat_grid去查找一下，对应的经纬度为[113.25,30] , 刚好位置对上！
具体使用哪种插值方法应根据数据特点和需求进行选择 1.3 加入pyproj投影转换后griddata插值的多种方式对比 In [4]: import pyproj import numpy as np...['west_east'], ds.dims['south_north'] # 通过计算网格的起始点（左下角）的坐标 x0 和 y0，基于网格的尺寸、分辨率和中心点坐标计算 x0 = -(nx-1)...plt.pcolormesh(t_new) plt.colorbar() plt.show() 2.2 使用xesmf的多种插值法进行转换对比 import xesmf as xe import xarray...，在计算过程中考虑了周围四个网格点的权重。...最近邻插值（nearest_s2d）： 优点：最近邻插值是一种简单快速的插值方法，它直接使用最近的一个源网格点的值来进行插值，不涉及其他计算。
and Forecasting (WRF) model into xarray Dataset 利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道，wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便，但又太笨重了...xarray是目前地球科学领域使用非常多的库，集成度非常高，使用非常方便。...由于一些原因，xarray直接处理WRF模式结果一直是痛点： WRF输出的nc格式文件不是CF兼容的 wrf-python 需要和 netCDF4-python 和 xarray 接口交互 wrf-python...中缺乏接口以充分利用dask的并行能力 salem 库可以处理WRF模式结果，然后和 xarray 对象整合，但是 salem 库在处理诊断量方面不是很方便。...但是很多诊断变量可能无法直接处理，这也是目前的问题。如果能够集合 wrf-python 的诊断量计算，以及各种剖面绘图功能，就完美了。 就介绍到这，感兴趣的可以安装测试一下。
前言 1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据，并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ，wrf_files是os...读取形成的文件列表 2.使用wrfpython的getvar读取多个wrf文件的RAINC，RAINNC，RAINSH，利用cat将多时次数据合并 例如，RAINC = getvar(wrf_list,...details/119719854 另外，RAINC和RAINSH根据物理参数化方案的设置，可能为0。...(RAINC)) ax.set_ylim(cartopy_ylim(RAINC)) # 绘制降雨量分布（pcolormesh方法进行格点绘制） #im = ax.pcolormesh(to_np(lons...的plot作图，更多细致的作图敬请自己实现，以下示例小时降水量的组图绘制 此处使用了xarray的data.diff计算每小时的降水量 wrfout中的降水变量都是累计降水量，因此需要根据用后一时次减去前一时次才能得出这小时下了多少
简单读取然后存储即可 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。...使用适用于 wrf-python 的 xarray 数据结构。将投影对象转换为字符串以便作为 NetCDF 属性使用。..."""将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于 wrf-python 的 xarray 结构。
1、怎么理解WRF中的并行计算 WRF是一个用于天气和气候研究的数值模式，它需要对大量的气象数据进行处理和计算。由于气象数据的规模很大，需要非常强大的计算能力才能完成计算。...它们通常比domain size要大一些，以便计算时可以使用一些附加的网格来处理边界条件等。 • its, ite, jts, jte, kts, kte：表示每个Tile的网格范围。...在WRF中，Tile size和Domain size的比率通常是2:1或4:1，这样可以保证每个Tile中都有足够的边界网格，以便计算时可以处理边界条件。...MPI是一种用于在分布式计算机上进行通信和并行计算的标准接口。在WRF中，通过MPI将计算域分割为多个子域，每个子域由一组MPI进程负责计算。...每个MPI进程执行的计算步骤如下： • 读取输入数据，并将其在进程所负责的子域内广播； • 执行大气物理过程和动力学过程计算； • 在每个子域的边界处进行交换，以便将子域之间的数据同步； • 执行化学计算
前言 博主在早期对meteva的使用写了一个笔记，就是meteva，这可能是气象萌新最需要的python库 在使用中发现它不能对有兰伯特投影的wrfout数据直接绘图，所以使用了其他库进行重新网格插值再绘图...今天在逛meteva的showdoc时刷新出了一个官方教程，大体是将wrfout数据转为pandas格式 然后使用idw进行插值绘图 下面让我们开始实践吧 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击回旋镖...，我们对高度层的混合比数据进行绘制 In [28]: from netCDF4 import Dataset import numpy as np import pandas as pd from wrf...= '/home/mw/input/wrfout3385/wrfout_d02_2022-07-14_0600.nc' ncfile = Dataset(wrf_file) # 使用wrf-python...，这里为500hPa target_plev = 500.0 # in hPa # 获取模型中的气压数据，这是进行插值所必需的 pressure = getvar(ncfile, 'P') # 使用
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。...因为一般WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，也就用不了concat函数。所以这里我们先给所有的输出文件批量添加后缀名".nc"。...(也可自行指定文件路径) path = os.getcwd() #一般 WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，进而用不了concat函数 #这里我们批量修改文件名...这里用了concat函数，具体大家可以见从xarray走向netCDF处理(四)：合并与计算进行了解。...') 结果如下： 二、将所有变量，按照时间顺序进行合并 (顺便介绍一下如何计算气压并保存输出) #将所有变量，按照时间顺序进行合并 file_list = [] for i in list_names_sort
NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。 NCAR对NCL进行了“封装”，构成了PyNGL和PyNIO，随后可能还会开发一款工具，囊括NCL中大多数函数。...数据插值 •xESMF和ESMPy：气象数据空间插值，尤其是对于模式网格数据而言，提供了一些便捷的命令可对网格数据进行一些列插值操作•python-stratify：针对大气和海洋数据进行垂直插值•scipy.interpolate...模块提供了大量插值函数•python-geotiepoints：针对地理网格数据的空间插值 说到地球科学领域的数据处理，最离不开的应该也是模式输出数据了。...Python中有很多处理模式输出的库，功能都比较完善。 模式输出处理 •wrf-python：对于使用WRF模式的来说使用最为频繁的模式输出后处理工具之一。...•salem：这个库包含了数据处理和可视化几乎所有功能，就放这里吧，毕竟也提供了不少WRF模式后处理和前处理的函数。
这是一篇告诉你如何更好的使用Python来解决地学领域问题的文章。 数据处理 •NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。...数据插值 •xESMF和ESMPy：气象数据空间插值，尤其是对于模式网格数据而言，提供了一些便捷的命令可对网格数据进行一些列插值操作•python-stratify：针对大气和海洋数据进行垂直插值•scipy.interpolate...模块提供了大量插值函数•python-geotiepoints：针对地理网格数据的空间插值 说到地球科学领域的数据处理，最离不开的应该也是模式输出数据了。...Python中有很多处理模式输出的库，功能都比较完善。 模式输出处理 •wrf-python：对于使用WRF模式的来说使用最为频繁的模式输出后处理工具之一。...之前和朋友们整合了这些资源，觉得对大家还是很有帮助的，不过新来的小伙伴可能没看到过，所以再发一次，希望对大家有所帮助，了解过的盆友们就当温故而知新吧。
然而，面对这些庞大数据集时，高效且优雅地进行数据索引与提取往往成为数据分析流程中的关键一环。这不仅关乎研究效率，更直接影响到我们对气象现象理解的深度与广度。...本篇学习笔记，旨在探讨如何利用Python中的where函数这一强大工具，实现对WRF输出数据的高效索引与筛选。...WRF数据结构简介：介绍WRF输出文件的基本格式（如NetCDF），以及如何使用Python中的xarray或netCDF4等库来便捷地加载与操作这些数据。...条件索引实战：通过实例演示，展示如何利用where函数针对WRF数据中的特定时间切片、空间区域、气象变量阈值等进行精确索引。这包括但不限于选取特定天气事件、分析特定高度或层次的大气参数等场景。...应用拓展：探讨where函数在更复杂数据分析任务中的应用，比如结合绘图库进行条件可视化。
不管你是要进行数据筛选、插值、格点场计算还是统计分析，meteva库都提供了一系列酷炫的方法和工具，满足你的各种需求。...cmap: 散点图的颜色映射，默认为None，表示使用默认的颜色映射。 clevs: 颜色刻度值，默认为None，表示自动计算刻度值。...point_size: 散点的大小，默认为None，表示使用默认大小。 fix_size: 是否使用固定大小的散点，默认为True。 title: 图像的标题，默认为None，表示无标题。...threshold: 阈值，用于显示大于阈值的散点，默认为2。 min_spot_value: 最小的散点值，默认为0。 mean_value: 平均值，用于计算高于平均值的散点，默认为2。...grid: 是否显示网格线，默认为False。 add_colorbar: 是否添加颜色条，默认为True。 alpha: 散点的透明度，默认为None，表示使用默认透明度。
☜点击阅读 和 《WRF第2课：在超算上使用WRF模拟飓风马修登陆》 ☜点击阅读 ---- 本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例，介绍在实际应用WRF-ARW中涉及到的重启动、海温更新、以及网格嵌套等操作流程...3.1 双向嵌套（Two-way nesting） 双向嵌套需要设置namelist.input中的feedback=1，即实现对不同分辨率网格的实时交互运行：低分辨率母网格为高分辨率子网格提供边界条件...在运行wrf.exe前，需要在namelist.input中进行如下设置： 即模式运行时的母网格强迫从以上预处理文件读入，而子网格的静态地形、初始场、以及边界条件均从母网格插值得到。...另一种单向嵌套运行方式：子网格运行wrf.exe时，采用高分辨率静态数据，以及由ndown.exe对母网格积分结果进行加密模拟获得的初始和边界条件。...，以免覆盖损失； 将namelist.input中针对子网格的模式参数和物理过程选项从第2列移动至第1列，同时设置max_dom=1; 运行wrf.exe：此时子网格模式输出文件为wrfout_d01，
CFL 错误 从代码可以看出，CFL 错误通常是由垂直风速太快，导致 WRF 无法对其进行处理。就我的经验而言，它们通常发生在较高的山峰上。...WRF 有几种方法可以做到这一点。您可以通过阅读 WRF 用户指南了解以及使用它们。该方法会减慢垂直风的速度，也许您不希望那样，但它有助于解决 CFL 错误。第四，平滑峰值。...SIGSEGV 分段错误和停止或挂起 抱歉，我不知道是什么原因导致即使运行没有出错并结束，WRF 也会挂起或停止输出。...你的 mpirun -np 或 mpiexec -np 命令可以实现跨节点上启动多个 WRF。对我来说，如果我在一个节点上使用所有内核，WRF 的效率会降低。是的，这是一种资源浪费，但总比没有好。...我最近在发给 wrf 用户的一封电子邮件中读到了这一点。也许 4G 以外的值可能会起作用，这取决于每个节点有多少内存。您可能必须将它放在作业脚本中，因为我认为它是在运行时而不是编译时发挥作用。
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