之所以想要再次更新是因为Python中有了更好的处理雷达数据的库--PyART，相较于之前发布的matlab程序而言，整体的设计都要好太多，所以就有了加入国内雷达数据到此库的想法。...先附上链接：https://github.com/bugsuse/pyart 测试代码如下： import pyart from pyart.io import c98dfile_archive import...matplotlib.pyplot as plt radar, nfile = c98dfile_archive('NUIST.20140928.070704.AR2') display = pyart.graph.RadarDisplay...更多的使用方法和PyART提供的示例类似或见上述github链接中关于S波段雷达处理的NoteBook示例。 如有问题欢迎在github提issue，欢迎fork和PR。
PyHail是由 Joshua Soderholm 开发，主要是利用 PyART工具基于天气雷达数据反演冰雹相关信息，其中集成了多种冰雹相关算法： 冰雹尺寸识别算法(Hail Size Discrimination...代码比较长这里就不贴代码了，给出示例的结果： 注意：此工具基于 PyART 雷达数据处理工具，所以需要将雷达数据转为 PyART 的 Radar 对象。...目前，国内雷达数据处理支持转为 Radar 对象的库有：pycwr，PyCINRAD 以及加入了 SA 和 C 波段接口的 PyART(目前没有合并到官方源)。
用于处理气象雷达数据的Python库相对较多，比如PyART、wradlib、PyCINRAD等。 PyART和wradlib可以处理多种格式的雷达数据，但主要格式均为美国天气雷达数据格式。...PyART和wradlib的用户较多，而且不少额外的雷达产品库(比如雷达风场反演、湍流的检测评估等)都提供了相应的接口直接处理PyART的输出对象。...以下为使用PyART处理SA雷达数据的示例： import matplotlib.pyplot as plt import pyart from pyart.io.sband_archive import...以下为使用PyART处理C波段双偏振雷达示例： from pyart.io.c98d_archive import c98dfile_archive cradar = c98dfile_archive...上述三个库均可以和PyART无缝衔接，无需再进行过多的处理。
本项目旨在探索基于pyart库用于绘制雷达反射率廓线。...我们将介绍实现雷达产品廓线步骤和代码示例 点击以下链接可在线运行Fork查看完整程序 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 基于pyart...]: import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt from pycwr.io import read_auto import pyart...In [4]: ds = pyart.util.columnsect.get_field_location(radar, 17.8,110.4) ds In [5]: ds.reflectivity.plot...In [7]: prof=pyart.util.column_vertical_profile(radar, 17.8,110.4) prof 反射率廓线 In [8]: prof.reflectivity.plot
目前不仅支持处理多种国内雷达数据格式，而且还提供了兼容主流雷达开源库的桥梁接口，比如PyART，而PyART中包含了wradlib的桥梁，所以通过此库也可以兼容wradlib。...PyART兼容性测试 pycwr的接口中提供了 ToPyartRadar 方法将对象转换为 PyART 的 Radar 对象，从而可以借助 PyART已经拥有的一些模块或函数进行进一步的操作。...目前很多雷达功能库都提供了PyART的兼容，比如用来进行雷达风场反演的PyDDA、SingleDop等。...此外PyART也提供了wradlib的桥梁接口，转换为PyART Radar对象后，也可以转换为wradlib接受的格式，从而利用wradlib的一些功能函数。...以前在添加雷达数据处理接口到PyART时也是出现各种小问题，都不知道如何解决。
编程语言：python 库：pyart，matplotlib，SingleDop 其中pyart用于处理S波段雷达数据(ARM-DOE提供的pyart本身不支持国内S波段雷达数据，可下载更新后的pyart...SingleDop支持PyART输出对象，在进行风场反演是非常方便。在处理PyART不支持的雷达数据时只需要转换为PyART对象即可。详细的参数介绍可以查看SingleDop函数帮助或者阅读源码。
pip install arm-pyart -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 03、pyart版本 01、导入库与转格式 import cartopy.crs...as ccrs import matplotlib.pyplot as plt from pycwr.io import read_auto import pyart import cmaps PRD...gatefilter = pyart.filters.GateFilter(radar) gatefilter.exclude_transition() gatefilter.exclude_above...("reflectivity", 100) 03、数据格点化 grid = pyart.map.grid_from_radars( (radar,), gatefilters=(gatefilter...= PPI(rl[0], dpi=50) fig.settings['is_inline'] = False fig.plot_cross_section(sec) plt.show() 相较而言，pyart
使用镜像：气象分析3.9 资源：4核16g ps：由于基于cpu计算，运行可能需较长时间 如需在线运行可点击原文链接 导入库 此处感谢龙清大佬对pydda环境的配置 import pyart import...数据下载与读取 pydda是与pyart库搭配计算的，如有不同格式的雷达数据需要转为pyart可以读取的格式 小编才知道悉尼英文是sydney ## 下载数据 grid1_path = pydda.tests.get_sample_file...(grid1_path) grid2 = pyart.io.read_grid(grid2_path) grid3 = pyart.io.read_grid(grid3_path) grid4 = pyart.io.read_grid...be safely cast to variable data type data = self.ncvar[:] /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/pyart...Time = 855.1 得到的结果依然是pyart的grid格式，让我看看里边有啥变量 ds = new_grids[0].to_xarray() ds Size:
科研论文配图绘制指南-基于Python》一书的学习圈子中呢) 安装教程 这里重点提一下Py-ART包的安装步骤，因为其需要单独的构建虚拟环境，专门用于该工具包的运行，如下： conda create -n pyart_env...-c conda-forge arm_pyart 可视化案例 Correct reflectivity attenuation Create a PPI plot from a Cfradial file...参考资料 [1] Py-ART官网: https://arm-doe.github.io/pyart/index.html。
22.790220 143.034364 5236799 NaN 112.338495 22.791967 143.129625 [5236800 rows x 4 columns] 方法二：使用pyart...库进行格点化 pycinrad转pyart格式 from cinrad.io.export import standard_data_to_pyart radar = standard_data_to_pyart...level2.py:780: RuntimeWarning: Empty data warnings.warn("Empty data", RuntimeWarning) 插值为三维数据 import pyart...grid = pyart.map.grid_from_radars( (radar,), grid_shape=(20, 500, 500), # 设置了网格的形状为 (200, 500
模型的前处理和后处理功能•PseudoNetCDF：类似处理NetCDF的工具，可用于处理CMAQ等模式输出结果•MONET：模式和观测评估工具，然而我非常喜欢的一款类似工具还没有python版== 雷达和卫星数据处理 •PyART...改进后的PyART[1]和PyART[2]提供国内常用的S波段雷达数据处理方式，还有这个PyCINRAD[3]。此外，Python中还提供了不少雷达数据处理和反演库。
PyAOS网站总结了大气和海洋科学领域所使用的Python工具，以及工作流，包括所涉及到的核心库、高级工具库等，比如 xarray、MetPy、Iris、eofs、PyART、pandas、Dask等。
meteorological toolkit siphon - Remote data access netCDF4-python - netCDF4 API Meteorology Specific PyART
pyART 项目 Py-ART是一款Python工具包，里面包含了一组天气雷达算法和应用程序，Py-ART开始是大气遥感气候研究所（ARM）用来处理降雨和云雷达的数据的工具，现在已经被广泛应用于多种雷达和大气领域的数据处理...pyCWR 项目 pyCWR是南信大大气物理学院专业雷达团队基于pyART开发的优秀国产气象雷达开源项目。
使用python读取CINRAD雷达数据 一般而言，我们需要使用pyart或wradlib,甚至直接按照雷达数据格式读取二进制文件，然后进行一些必要的处理，才可以顺利读取雷达数据。
fig, ax = plt.subplots() graph = Graph(PRD) graph.plot_vcs(ax, (0,0), (150, 0), "dBZ", cmap="copy_pyart_NWSRef
2channels: 3 - conda-forge 4 - conda-forge/label/cf201901 5 - defaults 6dependencies: 7 - arm_pyart
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