5.使用给出的index,columns分别设定为lat,lon的DataFrame,创建一个DataArray
xarray (之前的 xray) 是一个开源的python库。通过提供 pandas 的核心数据结构N维变形功能,从而将 pandas 的标签数据功能应用到物理科学领域。主要是想提供一个类似pandas并且能与pandas兼容的工具包来进行多维数组(而不是pandas 所擅长的表格数据)分析。采用的是地球科学领域广泛使用的自描述数据通用数据模型实现上述功能。
本来是作为一部分内容的,但是推送有字数限制。因此拆分为三个部分,每部分都是单独的内容,基本不影响阅读。
类似pandas对象,xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度,因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。
在东经126,北纬9的附近的小黑点就是最大值所在,格点数据放大看确实有点奇形怪状 还有对应的argmin,用法差不多就不多介绍了
坐标是存储在 DataArray 和 Dataset 的 coords 属性中的辅助变量。
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。
对于xarray之前已经介绍过两期了,分别是数据结构及数据读取和数据索引。 这一期要介绍的功能是插值与掩膜。 这两个方法在数据处理中会经常用到,实用等级☆☆☆☆☆。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
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。
在气象学的世界里,数据不仅仅是冰冷的数字,它们是自然界中风、云、雨、雪的直观反映。随着技术的发展,我们不仅能够收集到更加详尽的气象数据,而且还能以更加直观的方式分享这些信息。对于气象爱好者和博主来说,能够将复杂的气象模式转换成易于理解且吸引人的视觉内容,是一种既有趣又具挑战性的技能。
xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
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。
gma库是洛大神写的一个地理库, 其中有许多可以使用的函数, 今天简单介绍一下它克里金插值的使用,并与meteva进行对比
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。
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。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。
cfgrib 是 ECMWF 开发的 GRIB Python 接口,支持 Unidata’s Common Data Model v4,符合 CF Conventions。高层 API 接口为 xarray 提供 GRIB 解码引擎。底层访问和解码由 ECMWF 的 ecCodes 库实现。
导入模块 from pyEOF import * import xarray as xr import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt Warning: ecCodes 2.22.0 or higher is recommended. You are running version 2.21.0 定义绘图函数 # create a function for visualization convenience
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 方法二:proj+scipy重插值后使用meteva进行最临近插值到站点
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。
在暴雨发生前期,形成暴雨的基本条件逐渐形成甚至完全具备。通过对形成暴雨的基本条件即:水汽条件、不稳定能量条件、上升运动条件等诊断分析,有助于判断暴雨发生的可能性。形成暴雨的主要物理条件有两个:内在因素是潮湿空气的潜在不稳定,而以充足的水汽表现为其主要方面,简称热力条件;外部因素是促使这种潜在不稳定得到充分释放的强迫抬升运动,而又以流场的配置为其主要方面,简称动力条件。有的把其分为三个条件,即把热力条件分为水汽和潜在位势不稳定两个条件。
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
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
南海诸岛子图绘制cartopy比较简单,然而目前基本是用Basemap和geopandas做的。把cartopy加上南海诸岛子图基本上是与BUG斗争,遂放弃。于是直接使用偷懒做法,把南海诸岛加到图中。
近期需要读取awx格式数据,气象家园有人提到axw有对应的库,故测试一下awx的示例脚本 并作些简单美化
首先,要快速熟悉一个陌生的nc格式数据,你可以使用Python中的xarray库。xarray是一个用于处理多维数组的强大工具,特别适用于处理带有标签的多维数据。它提供了一种直观的方式来组织、分析和可视化数据,尤其适用于气候科学和地球科学领域的数据处理。
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。
现代气候学认为在相当长的时间段(一般认为是 30 年)中,变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中,如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势,那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平(异常,anomaly).
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。你将能够清楚地看到水汽通量散度随着时间和高度的变化趋势,从而更好地理解大气中水汽的传播与运动机制
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》
参考:https://github.com/xiazh18/WeatherBench/blob/master/src/score.py
本文假定上述数据均被插值成 WMO GDPFS 手册中规定的标准网格,即 1.5 度 * 1.5 度。下面的指标计算不涉及数据插值问题。
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。
首先看一下测试nc文件,总计7个文件,每个文件大约6.7G,是CNRM-CM6-1-HR模式按照25年的时间分开存储的。
昨日有读者说想看看EOF和小波分析,近期也在搞xarray的推文,就拿xarray的数据直接做了。
最近在处理数据,需要筛选陆地、海洋还有特定区域的信息进行分析,主要还是利用shapefile文件创建mask文件,然后进行筛选。
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本文介绍如何通过 nwpc-data 库将本地 GRIB 2 文件接入到 Meteva 工具中。
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库,希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生,做这些东西也只是凭借个人兴趣,水平低下、错误频出也是常有的事情,请大家见谅。
链接 | https://www.jianshu.com/p/354b7cd158ec
本文内容参考meteva官方文档: https://www.showdoc.com.cn/meteva/ 面向群体:拿着micaps数据却不知如何读取与绘图的小白 初衷:向广大气象学子介绍meteva库的用途,达到降低micaps门槛的目的,主打“我淋过雨我撑伞” 应用场景:比如说组会前赶图(
数据准备是机器学习的基础,俗话说巧妇难为无米之炊,没有数据的机器学习就是耍流氓。
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