下面将展示如何从WRFOUT数据中计算相对涡度，绝对涡度，位涡及其可视化 相对涡度 实际上我们天气学所用的相对涡度应该称之为：相对涡度的垂直分量 导入计算与可视化库 from wrf import uvmet...as mpcalc from metpy.units import units import metpy.constants as constants 提取所需变量 计算相对涡度所用的metpy.calc.vorticity...1/second，通常在绘图时会乘个1e5 绘制850hPa相对涡度分布图 绝对涡度 绝对涡度等于相对涡度加行星涡度f（也是垂直分量） wrfpython可以直接使用getvar函数提取，变量名是avo..., 'pvo', timeidx=0) pvo850 = interplevel(pvo, p, 850) pvo850 绘制850hPa位涡分布图 验证相对涡度计算结果:使用avo减去利用metpy计算的行星涡度的垂直分量...at 0x7f11fbdc3c10> 可见差别较小，使用metpy计算的结果可信 完整代码与文件在这里，文件在注册社区账号点击左侧文件标识可下载，代码需要右上角在线运行
通过使用WRF模式的输出数据（通常是WRFOUT文件），我们可以计算并绘制LWC和IWC在空间上的分布图。...然后，通过将这些变量与空气密度相乘，我们可以得到LWC和IWC的质量（以克/千克为单位）。...最后，我们使用Python中的科学计算库（如metpy、netCDF4和WRF-Python）以及数据可视化库（如Matplotlib和Cartopy）来进行数据处理、计算和绘图。...as mpcalc import xarray as xr from metpy.units import units import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm...as mpcalc import metpy.constants as constants 变量提取与计算 In [3]: # 读取WRFOUT文件 ncfile = Dataset("/home/mw
python-gallery conda env create -f environment.yml Introduction to Python 此部分主要介绍了以下内容： Git和GitHub使用...Python的安装 Jupyter Lab的使用方法 Python基本语法 Python科学应用库 大气科学相关Python库 Example Gallery 此部分给出了大量的气象相关的绘图示例。...Python Workshop Materials 主要提供了基础Python科学应用库以及大气科学和气象类Python库的使用教程。...to MetPy MetPy Case Study Isentropic Analysis QG Analysis Siphon Siphon Overview Model Output Downloading...Bonus GFS Download with Siphon Write netCDF files Plot HRRR Output with Siphon and XArray Debugging
pandas 数据类型转换和读取写入 pandas 若要由pandas对象转换为 xarray 对象或者由 xarray 转为pandas对象，可以对pandas[4] 对象使用to_xarray[5...", np.arange(5)), "b": (("x", "y"), np.ones((5, 4)))} ) ds 对象ds to_series:将多变量数据DataSet使用多重索引，将相应的DataArray...Xarray 采用open_dataset / open_dataarray 函数读取NetCDF 文件，采用to_netcdf方法将数据写入文件。...接下来首先创建一些数据集，并使用to_netcdf将数据写入硬盘 ds1 = xr.Dataset( data_vars={ "a": (("x", "y"), np.random.randn...xarray 对象可以能用to_zarr[13]方式以 Zarr 文件的形式写入到硬盘。
当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。 除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。...当你要执行高强度计算之前，应先执行 load 方法将数据加载到内存中。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...这些信息会保存为 netCDF 变量的编码信息，从而使得 xarray 能够更准确的读取编码数据。 注意： 是否使用编码选项是可选的。...如果不指定编码信息的话，xarray 会使用默认的编码属性信息；如果指定的话，这会更有利于额外的处理操作，尤其是压缩操作。 当存储文件时，这些属性信息会保存为每一个变量的属性。
核心函数：mpcalc.divergence 前言 在本文中，我们将利用WRFOUT数据进行处理和分析，并生成直观明了的时间剖面图。..., get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords,ALL_TIMES,xy_to_ll import numpy as np from netCDF4...import Dataset import xarray as xr from metpy.units import units import matplotlib.pyplot as plt from...提取变量 lon = getvar(wrf_list, 'lon',timeidx=ALL_TIMES, method='cat') lat = getvar(wrf_list, 'lat', timeidx...，wrfpython有换算xy与经纬度的函数 可对某一纬度进行平均后再绘图分析 优化方向可以是计算速度的提升，例如使用dask或者向量化，懂的同学可手动优化 完整文件与代码在此
它是指将某一气块抬升到凝结高度，并使其水汽凝结释放所有潜热后得到的位温。换句话说，相当位温表示了气块在绝热抬升至相同压强下的稳定状态下的温度。 为什么相当位温如此重要呢？...在接下来的项目中，我们将详细介绍相当位温的计算方法和应用，帮助您更好地理解和应用这一重要概念。...当然，metpy并没有直接计算饱和比湿的函数，倒是有饱和混合比 from metpy.calc import saturation_vapor_pressure from metpy.units import...实际应用 : WRF后处理提取相关变量计算相当位温 还是从老伙计wrfout中提取需要的变量：位温 温度 气压 In [22]: from wrf import uvmet, to_np, getvar...import Dataset import xarray as xr from metpy.units import units import matplotlib.pyplot as plt from
前言 本文旨在实现WRFOUT的单层水汽通量散度和整层水汽通量散度计算方法。WRF（Weather Research and Forecasting）模式是一种广泛应用于天气和气候预测研究的数值模式。...本项目将针对WRF模式的输出数据（WRFOUT）进行处理和分析，实现单层水汽通量散度和整层水汽通量散度的计算。 在实现该功能的过程中，下面将详细介绍所采用的公式原理，并给出相应的代码示例和使用说明。...同时会对计算结果进行可视化展示，以便更好地理解和分析水汽通量散度的空间分布和变化规律。 概念简介 水汽通量散度是衡量水汽输送量变化的一个指标。 水汽通量散度表示单位时间内和单位面积上的水汽通量变化率。...import Dataset import xarray as xr from metpy.units import units import matplotlib.pyplot as plt from...0) total_div_qv = np.trapz(q_flux_divergence_all,lev,axis=0) total_div_qv[2] 最后 metpy要注意的点挺多的，什么单位，维度
，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。..., mode='w', format='NETCDF4', group=None, engine=None, encoding=None): """将 xarray 数据写入 NetCDF 格式的输出文件...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。...=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于 wrf-python 的 xarray 结构。...将投影对象转换为字符串，以便可以将其作为 NetCDF 属性使用 :param xarray_array: xarray.DataArray :param mode: 文件打开模式，默认为
风能密度是单位迎风面积可获得的风的功率，与风速的三次方和空气密度成正比关系。...smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords,destagger import numpy as np from netCDF4...import Dataset import metpy.calc as mpcalc import xarray as xr from metpy.units import units import...，因为算风能的都盯着七十米到一百米这块 下面取高度一百米的风能密度并可视 we100 = interplevel(we,z,100) we100.plot() 看来直接插值插到地形里去了，全是nan 那只好问问神奇海螺如何计算离地高度一百米...选取喜欢的使用吧。 diff= we1-we2 diff.plot() 完整代码与文件可回复”风能“查看
数据处理 •NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。...•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。...•二进制：numpy可以处理二进制数据，同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。 上述介绍的一些库，很多仅支持简单的数据读取和写入操作，不支持更多计算操作。...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。...•scikit-learn：Python中较为热门的机器学习库，其中也提供了相当多的统计学方法•metpy，sharppy，atmos等库可计算大气科学领域常用的一些参数，其中metpy还提供了一些可视化和数据处理函数
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。...•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。...•二进制：numpy可以处理二进制数据，同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。 上述介绍的一些库，很多仅支持简单的数据读取和写入操作，不支持更多计算操作。...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。...•scikit-learn：Python中较为热门的机器学习库，其中也提供了相当多的统计学方法•metpy，sharppy，atmos等库可计算大气科学领域常用的一些参数，其中metpy还提供了一些可视化和数据处理函数
，会出现个三角形，点击查看即可 前言 为什么写这个 前几日有读者来信想看看假相当位温的计算。...这次我们就用简短的公式计算试试 关于相当位温和假相当位温的差别 如果你读过Bolton的文献，第一句就说相当位温，又称假相当位温。 也可能看过部分文章认为两者是一个东西。...实际应用 : WRF后处理提取相关变量计算假相当位温 还是从老伙计wrfout中提取需要的变量：温度 气压 混合比 等等 设置函数 In [4]: def calculate_theta_se_wrf(...import Dataset import xarray as xr from metpy.units import units import matplotlib.pyplot as plt from...的相当位温 In [10]: from metpy.calc import equivalent_potential_temperature from metpy.units import units
smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords,destagger import numpy as np from netCDF4...import Dataset import metpy.calc as mpcalc import xarray as xr from metpy.units import units import.../wrfout_d02_2022-07-14_0800.nc") 获取数据 一般都是以年月风速进行计算的，此处简化为wrfout小时100m处的风速数据 z = getvar(ncfile,"z") ws...wspd_wdir", units="m s-1")[0] hgt = getvar(ncfile, "HGT") gmp = z - hgt ws100 = interplevel(ws, gmp ,100) # 将数组展平为...1D数组 ws100fl = ws100.values.flatten() 计算与绘图 # 计算威布尔分布的参数 k, loc, c = weibull_min.fit(ws100fl, floc=0)
前言 大气视热源是常用于表征大气热力作用的概念，本项目会尝试使用metpy库计算大气视热源并可视化，希望能给你们一些微小的帮助。...smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords,ALL_TIMES import numpy as np from netCDF4...import Dataset import xarray as xr from metpy.units import units import matplotlib.pyplot as plt from...因为用的是wrfout文件，计算过程也磕磕绊绊，对公式的理解不到位。如有错误还请见谅。希望有同学用再分析数据去验证一下是否正确。 4....通常计算用的资料为再分析日资料，好孩子不要学，偷懒用wrfout。
01、前言 在本项目中，我们将使用MetPy库来计算准地转Omega方程中涡度平流项和温度平流的拉普拉斯算子。...根据Bluesetein（1992；Eq.5.6.11）提出的QG-Omega方程，我们将关注方程右侧的两个主要强迫项 QG-Omega方程描述了大气垂直运动速度（Omega）与静力力作用（QG项）之间的关系...通过计算微分涡度平流项和温度平流的拉普拉斯算子，并将它们在700百帕时进行有效性验证，我们将深入研究大气垂直运动的演变过程，从而更好地理解大气运动规律和预测能力。...在编写代码时，我们需要设置静态稳定度、f0和Rd的常数，并结合MetPy库提供的功能来进行数值计算。...as mpcalc import metpy.constants as mpconstants from metpy.units import units import xarray as xr import
但随着数据量的增加以及云计算的发展，这些文件系统已经无法满足需求，针对云计算优化的文件系统应运而生。 Zarr 是一种存储分块、压缩的N维数组格式。...Zarr和NetCDF格式效率对比 之前也大概了解过 Zarr，之所以要专门介绍 Zarr 是因为在处理数据的过程中，由于需要进行大文件读写操作，而使用 NetCDF 格式写入数据时速度很慢，并且为了避免对文件进行分割实现文件的并行读写...在初步尝试时，使用 Zarr 格式写入数据时比使用 xarray 写入 NetCDF 文件快了 2 倍（未进行数据压缩）。...在对数据压缩时，Zarr 格式比 NetCDF 格式的写入速度快了差不多 6 倍，从 184 秒降为 31 秒。数据的存储效率提升非常明显，而且存储空间也有所降低。...值得注意的是：xarray 不支持通过 netCDF 格式的增量写文件，支持 Zarr 格式的增量写文件。增量读写在一些场景下是非常关键的，尤其是在数据集较大内存不足的情况下。
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。...('wrf_data.nc') 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
千万要注意你使用的数据是位势还是位势高度！ 用位势高度求位势可以用metpy中的height_to_geopotential函数来实现。...偏导 numpy、xarray、metpy都可以求偏导，我其实更喜欢metpy。...之前计算水汽通量、Zwack-Okossi诊断方程时都是使用metpy进行梯度（偏导）、二阶偏导、涡度和拉普拉斯等计算，非常方便，但是T-N波作用通量却并不适合用metpy，因为metpy会“自作主张”...读取数据并标记单位 import numpy as np import xarray as xr import metpy.calc as mpcalc from metpy.units import...的计算函数是接受xarray的dataarray类型的，并且似乎可以自动识别其中的units属性，所以其实并不一定要手动地乘以单位，我这样写主观上觉得更“稳”，另一方面从代码上更便于理解。
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