首次，我们展示并分析了从OCO-3 SAM和目标模式观测值得出的洛杉矶大城市（LA）上的XCO2分布。...与OCO-2相似，OCO-3的目标模式观测值提供了用于验证XCO2产品的主要数据集，通常是在使用地面TCCON仪器的地点采集的。...OCO-2，GOSAT，TROPOMI和MOPITT。 部分结果： ? OCO-3目标和SAM观测值的XCO2时间序列。单独的条带最长可达20 s。...洛杉矶上空的TROPOMI NO2对流层柱 ?...OCO-3的多段测量方法允许收集排放热点上XCO2的密集图，并有可能以前所未有的空间分辨率从空间捕获城市内XCO2的变化。
, 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。..., mode='w', format='NETCDF4', group=None, encoding=None): """将 xarray 写入 NetCDF 格式的输出文件 使用适用于...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...() # 从变量中删除坐标信息 del xarray_array_out.attrs['coordinates'] # wrf-python 投影对象无法处理，将其转换为字符串
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。...使用 open_dataset 方法可以从 netCDF 文件加载数据，并创建 Dataset： >> ds_disk = xr.open_dataset('save.nc') DataArray 对象也可以使用相同的方式存储和读取...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。...这只对 netCDF4 文件有效，即 format = 'netCDF4'，engine = 'netcdf4' 或 'h5netcdf'。...时间单位 'units' 和 ‘calendar’ 属性控制 xarray 如何将 datetime64 和 timedelta64 数组序列化为数值数组。'
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)。...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"。...#导入库 import numpy as np import xarray as xr import os from netCDF4 import Dataset #选择 notebook 所在文件夹...(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。
)) enable_xarray() # 方法b p_no_meta = getvar(ncfile, "P", meta=False) print (type(p_no_meta)) 从DataArray...使用 join 方法组合多个文件 使用join方法合并一系列文件时，会将文件/序列索引作为新数组的最左侧维度。...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...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。...# 从 netcdf 文件中获取地图对象 cart_proj = get_cartopy(wrfin=ncfile) # 从文件中获取地理边界，默认使用 XLAT, XLONG # 提供变量名，可以获取其栅格边界
同时从“wrfout中提取变量，然后用08:10的风向wdir【ncl函数wind_direction（u，v，0）】减去08:00时刻的风向， 做上循环语句do，就会出现差一个数值对不上的情况。...因为wrfout的变量是xarray格式，想必大家知道要用哪个函数了。 没错，就是xarray.diff() 废话半天了，开始写代码吧。...导入库与读取变量 In [2]: # 导入数据读取模块 import numpy as np import pandas as pd from netCDF4 import Dataset import...wrf import getvar, ALL_TIMES,interplevel # 定义 WRF 文件夹路径和文件名前缀 wrfout_path = "/home/mw/input/typhoon9537.../" filename_prefix = "wrfout_d01_" # 获取 WRF 文件列表，并按照文件名排序 wrf_files = sorted([os.path.join(wrfout_path
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,...# 导入数据读取模块 import numpy as np import pandas as pd from netCDF4 import Dataset import xarray as xr #...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...import Dataset from wrf import getvar, ALL_TIMES # 定义 WRF 文件夹路径和文件名前缀 wrfout_path = "/home/mw/input
xarray的典型计算工作流程通常包括: 使用xr.open_mfdataset 或 xr.open_dataset(chunks=...)...读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。...目前新版本的netCDF库也逐渐支持zarr格式，但还没测试过效果如何。如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。
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。...drop: 特别在xarray中，决定是否删除变为全NaN的坐标维度。...xr.where 什么年代了还在用np.where，既然是xarray格式。
因为我主要接触的是nc格式，以nc数据为主： 在利用 xr.open_mfdataset 批量读取文件时，建议设置 engine=h5netcdf，比默认的 engine=netcdf4 要更快； 利用...； xr.save_mfdataset 可以进行nc文件的批量写入操作，但是使用时需要注意，后面单独推一下批量写nc文件； 如果不是必须要用nc和grib等格式的话，可以尝试一下 zarr格式，在文件的读取方面非常方便...数据处理 数据处理的内容比较多，这里主要以数据的索引、筛选为主，关于数据的插值和统计计算以后再说（又拖了一次，哈哈） 第一个要说的是后台留言询问的，如果从daily的nc文件中抽取某些年份1-4月的数据...由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...注意在使用的时候想清楚要实现的效果。 刚好最近处理数据也要用到 mask，这里顺带提一下。
由于 Zarr 格式比 NetCDF4/HDF5 格式具有更快的处理速度，已经在云平台得到较为广泛的应用。近几年在国外地球科学领域也得到了广泛关注。...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。...在大量文件读写方面我已经逐渐转向 Zarr 了，后续可能也会更新一些这方面的推送，毕竟目前xarray在文件并行读写方面Zarr的支持比netCDF要好一些。
描述 此函数在给定的工作站上创建并绘制地图上的矢量图，并推进帧。可以通过 res 变量设置绘图选项。 为了在地图上叠加矢量图，必须告诉矢量图它在地图上的位置（以纬度/经度度数为单位）。...从版本 1.3.0 开始，如果 u 和/或 v 是掩码数组，则任何等于相应填充值的值将不会被绘制。...关键点总结： 功能：绘制地图上的矢量图。 输入： wks：工作站标识符。 u 和 v：矢量的 U 和 V 分量，必须是二维数组或掩码数组。 res：可选参数，用于设置绘图资源。...# 创建工作站（输出为PNG文件） wks_type = "png"# 指定输出文件的类型为PNG格式 wks = Ngl.open_wks(wks_type, "curly_vectors") #...发展起来的当下，我们可以选择熟悉的xarray库读取数据，而不是使用pynio 反正填入绘图函数的参数numpy也可 xarray读取 import xarray as xr import numpy
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。...测试 import xarray file_name_nc= 'wrfout_dxx_2009-04-21_06_00_00' ds = xarray.open_dataset(file_name_nc...-------------------------------------------------------------------- 参数： flnm_wrfout:单个WRF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中三维变量...as nc import xarray as xr import pandas as pd from netCDF4 import Dataset from wrf import
关于UnBlob UnBlob是一款针对容器安全的强大工具，该工具可以从任意格式的容器中提取文件。该工具运行速度非常快，准确率高，并且易于使用。...UnBlob能够解析已知的超过30种不同格式的文档、压缩文件和文件系统，并能够从中递归提取文件内容。 UnBlob是完全开源免费的，并提供了一个命令行接口。...除此之外，该工具还能够以Python库的形式来使用。这些特性使得UnBlob成为文件/数据提取、分析和逆向固件镜像的完美工具。...基于Python语言开发； 2、为了快速搜索文件中的代码模式，使用了Hyperscan； 3、为了提取已识别的格式，使用了各种不同类型的数据提取工具； 4、针对ELF分析，使用了LIEF及其Pythonbinding... UnBlob提供了一个易于使用的命令行接口，我们可以直接传递一个需要提取的文件即可： $ unblob alpine-minirootfs-3.16.1-x86_64.tar.gz2022-07
前言 当处理多年暴雨的 TIF 数据集时，我们可以使用 rioxarray 库将这些数据合成为一个 NetCDF (nc) 文件。...我们需要首先定义一个包含多个 TIF 文件路径的列表，并使用 rioxarray.open_rasterio 函数打开这些文件，得到相应的 xarray 数据集。...然后，通过使用 xr.concat 函数将这些数据集沿时间维度进行合并，形成一个大的数据集。最后，我们可以使用 to_netcdf 方法将合并后的数据集保存为 NetCDF 文件。...pip install rioxarray -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ In [11]: import os import xarray as...xr import numpy as np import pandas as pd import netCDF4 as nc from osgeo import gdal from glob import
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...interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords import numpy as np from netCDF4...import Dataset import xarray as xr from metpy.units import units import matplotlib.pyplot as plt from...u,v ,而p是插值需要的参数 # 用 netCDF4 包读取 WRF 模拟数据 wrf_file = Dataset('/home/mw/input/typhoon9537/wrfout_d01_2019...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
如何使用WRFOUT绘制雷达组合反射率 前言 有读者问如何使用wrfout绘制雷达组合反射率，其实当初刚接触wrf时小编也找了很久。...特别是对于那些利用高级数值天气预报模型（如Weather Research and Forecasting，简称WRF）进行精细化预报的研究者而言，从WRF输出文件中提取并绘制雷达反射率，不仅能够直观展示模式模拟的降水结构...本文旨在为初学者解惑，详细介绍如何从WRF模拟结果中提取雷达反射率数据，并利用Python等现代科学计算工具将其可视化。...： tips： 理解WRF输出文件结构：首先，简要解析WRFOUT文件的内容与格式, ，我们要结合wrfpython和netcdf读取它 雷达反射率的提取：基于wrfpython的getvar直接获取最大反射率诊断量...无论是学术探索还是业务实践，都能让你的雷达反射率分析更加得心应手 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击以下链接运行Fork查看 如何使用WRFOUT绘制雷达组合反射率 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看
*注：封面图片均为ai生成 前言 需求：大家看到诸多文献使用卫星云图作为天气形势系统介绍时想必也想自己也为文章中加一张，那么卫星云图如何叠加降水图呢 面向群体：需要使用卫星云图进行天气学分析或天气系统阐释的小伙伴...导入库并可视化 import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import numpy as...直接使用会使图像对比度不高,颜色看起来比较浅淡。通过gamma校正等方法将这种线性关系转换为非线性,使较暗的区域变亮,较亮的区域保持不变。...这样可以增加整个图像的对比度,使颜色更加饱和丰富 为什么修改单位km为m 图投影坐标系一般使用的是米为单位。直接拿千米单位的影像坐标去绘制地图,会造成非常严重的坐标错位。...为什么使用pcolorfast 对于绘制地图影像,pcolorfast能够提供更快速和直接的解决方案。它适合直接可视化大规模的不规则网格数据,比如常见的卫星影像等。
任务 从wrfout文件中提取o3变量，并将其数据结果插值到想要的离地高度层上(示例中是1km、3km、5km、10km)，进行可视化。...代码 import numpy as np import xarray as xr from netCDF4 import Dataset from wrf import to_np, getvar
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