Metpy 是应用于气象领域的开源Python包，可以进行气象数据的处理，可视化以及气象要素的计算等。
排名第一的刘凑华，是我和小宋的学长，所以我们经常亲切地管meteva叫：“老刘的库”
在互联网时代，每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外，在轨卫星每年也会产生PB级气象数据，还有大量的数值模式数据。
Unidata在其GitHub站点发起了一个地球科学相关的Python在线培训课程，主要包括大量的绘图示例以及很多气象常用库的入门教程。
“Hello!大家好哇，欢迎关注“自学气象人”。在这个系列笔记正式开始前呢，我想和大家分享一下作为一个大气科学专业的学子，为什么会选择学习Python。”
科技的发展确实快得惊人，在gpt问世时让我感慨未来已来的同时，也会产生疑问，这玩意真的对学习有帮助吗？那么经过了这么久的使用，答案是肯定的。下面结合具体的示例看看如何正确地使用AI
语言包括编译型语言和解释型语言 编译型：全部翻译，再执行；c、c++ 解释型：边执行边翻译；python、php、java、c#、perl、ruby、javascript
本文介绍在ERA5气象数据的官方网站中，手动下载、Python代码自动批量下载逐小时、逐日与逐月的ERA5气象数据各类产品的快捷方法。
本章节使用Python 3（Python 3.6.5），所以这里点击Python 3.6.5
最近，一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题，具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算？气象业务该不该在线？
模快和要执行的py文件在同一目录且需要模块中的很多功能时,推荐使用:import 模块
言归正传，GRIB（General Regularly distributed Information in Binary form）是一种由世界气象组织（WMO）设计和维护的标准数据格式，主要用于存储和传输网格数据，如气象数据。它是一种自描述的二进制压缩格式，通常具有扩展名.grib, .grb或.gb 。
目前，有很多工具可以进行WRF模式后处理，比如NCL，Grads，Python，MATLAB等等，而且每一种语言都有其优势。NCL中有WRF模式后处理的包，可以非常方便的处理WRF模式结果，而近些年Python在气象上的应用也越来越广泛，各种气象相关包也日渐完善。MATLAB在WRF模式后处理方面就显得捉襟见肘了，倒不是MATLAB不适合做WRF模式后处理，而是关于这方面的开源包不多。
python内的第三方模块，需要下载，只要找到想下载的模块，通过pip即可安装,在pycharm安装也非常方便，另外给大家推荐Anaconda，下载好好多第三方模块不需要下载。
在Python编程中，集合（Set）是一种强大且有用的数据结构，它用于存储多个不重复的元素。集合的独特之处在于它的元素是无序的，并且每个元素都是唯一的，这使得集合在处理去重和进行快速成员检查时非常有效
1 Set 定义：set可以用{}表示，但是不能用s{}这样定义，如果这样写，python编辑器会默认为是字典。
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。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。
Earth 是一个可视化全球天气实况的项目。该项目以可视化的方式展示了全球的天气情况，提供了风、温度、相对湿度等多种天气数据，以及风、洋流和波浪的动画效果。
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。
数据是数据科学中必不可少的一环。如果没有数据，那么数据科学中所有的算法都将是一纸空谈，毫无利用价值。
强对流活动通常会伴随降水、降雹和龙卷风等现象，气象雷达常用于探测上述天气现象，并可以根据雷达观测数据采用外推等方法进行短临预报。
看任何事情都具有两面性，开源有开源的劣势，闭源也有闭源的优势，虽然我喜欢并且提倡使用开源软件，但开源软件并不是万能的，在特定的场景下还是需要闭源来支撑。咱先说闭源。气象部门的软件开发大多采用项目制外包，承接公司一般根据需求进行定制化开发。虽然大多数项目合同要求公司提交源代码及说明文档，但有几个气象单位建立了自己的代码库和文档库呢？一个项目一个源码包，闲置在电脑的某个角落再也不碰了，升级运维呢就是谁开发谁管，满足项目要求了就不再管优化升级的事儿了。这就导致软件系统没有生命力、升级优化跟不上节奏、重复开发重复建设频繁等诸多问题的出现。当然也有些现实问题摆在面前，有些气象部门根本就没有信息系统建设部门，也缺少信息系统开发的人员来管理本单位的信息系统开发和建设，常常是派一个学气象专业的人盯着项目、和开发公司对接，只能做到需求的解释传达，很难做到本单位气象软件系统建设的长远规划和规范实施，更别说去阅读和管理开发公司的程序源码了。问题和困难都有，但并不是不可解决的，“借他山之石，逐己身之玉”。作为气象部门，寻找到一家靠谱的可长期合作的开发公司是多么的重要。气象业务系统真正的价值在于应用，在于快速响应业务变化，在于有旺盛的生命力，而这些就需要标准化、规范化、可复用、高性能的开发模式做支撑。软件的核心在于程序源码，我们可以不去开发源码，但不能不去管理源码、应用源码。靠谱的乙方合作公司加上有软件工程建设思维的气象甲方，联合打造一套只为自己气象业务应用的闭源仓库、文档仓库，于公于私都将是一件提升业务核心竞争力的事情。
在气象绘图中，使用 SHP 文件经常会带来一些麻烦。为了摆脱对 SHP 文件的依赖，我们需要思考如何直接进行绘图而不受其限制。本文将介绍三种不使用 SHP 文件进行气象绘图的工具。
•NetCDF格式 : netCDF4-python，h5py，h5netcdf，xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外，python还提供了NCO和CDO工具的封装，pynco和cdo，提供了更多的便捷操作。•Grib格式：xarray，Iris，pygrib等，有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式，cfgrib库支持Mac，Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式：pandas你值得拥有，无论是气象还是其他领域的类似格式数据，使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式：pandas和h5py可以处理hdf5格式，PyHDF可以处理hdf4格式。•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。
1、python基础部分 Python基础语法入门： Python语言介绍、发展史、与其它语言的对比 编程语言分类，解释性PK编译性的优缺点 Python环境的安装、和Pycharm的使用 基本语法：变量、常量命名规范、程序执行、编码区别 二进制的演化与运算 基本数据类型：int、str、bool、list、dict、set 流程控制：if 、elif、else、for、while语句
AI，机器学习/深度学习技术（包括深层神经网络，DNN）在许多领域和应用中取得了很大的进展，包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域，人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而，直到最近，在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是，AI在这些领域的应用在不断增加，而且取得了令人鼓舞的结果，其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加，将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器，一系列新传感器，以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
如图所示，斜的网格线并非是什么独特的绘图方法，只是兰伯特投影罢了。朱军上课不要睡觉啦。
执行saltstack 报错一下信息 根据报错信息修改python文件 #若遇报错1 #Starting salt-master daemon: /usr/lib64/python2.6/site-packages/Crypto/Util/number.py:57: PowmInsecureWarning: Not using mpz_powm_sec. You should rebuild using libgmp >= 5 to avoid timing attack vulnerability.
————————————– https://github.com/Evlos/Python-Blog-RedisPress
除了用于即时天气预报的气象数据之外，历史天气数据也具有巨大的价值。历史天气数据可以帮助我们了解过去的气象模式，进行气候研究，以及支持各种应用，从历史重现到保险精算。而历史天气预报 API 成为了将这些数据纳入应用程序的强大工具，让我们能够穿越时光，深入了解过去的气象情况。
这几年玩了很多种 SDR 开发板，春节封路，在家闲着没事，也在尝试着玩各种天线，分析解码不同协议的无线信号，以此打发时间。
对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
在程序设计中，变量是一种存储数据的载体。计算机中的变量是实际存在的数据或者说是存储器中存储数据的一块内存空间，变量的值可以被读取和修改，这是所有计算和控制的基础。计算机能处理的数据有很多中类型，除了数值之外还可以处理文本、图形、音频、视频等各种各样的数据，那么不同的数据就需要定义不同的存储类型。Python中的数据类型很多，而且也允许我们自定义新的数据类型（这一点在后面会讲到），我们先介绍几种常用的数据类型。
我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。开发环境位Python 3.9,采用的深度学习框架为paddlepaddle百度飞桨框架。 为了研究电力系统负荷在历史的系统负荷、经济状况、 气象条件和社会事件等因素的影响，并对未来一段时间的系统负荷做出预测，我们对电力负荷的各种数据进行了处理。该任务属于时间序列领域，。传统的电力负荷预测方法，比如回归分析法、灰色模型、支持向量机原理等，都无法较高精度得预测地区用电负荷。对于此，我们通过python进行预测，采用lstm模型预测多变量背景下长短期电力负荷，同时采用BG分割算法，检测出量级突变的电力负荷。
在 Python 中，定义变量非常简单，只需要为变量赋一个值即可自动创建该变量，并推断出变量的数据类型
在城市化（城镇扩展）、环境和能源等社会科学研究中常使用夜间灯光影像作为人类活动的表征。研究中使用最多的夜间灯光数据来自美国国防气象卫星计划（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）一系列气象卫星的观测。处理夜间灯光数据的方法和软件有很多，常用的有Arcgis等。在这里小渣将尝试用Python来读取夜间灯光数据。
ECMWF第四个天气代码夏令营(ESoWC)于2021年9月29日结束，并进行了为期一天的在线活动展示了9个开源项目的成果。
本文以天气数据实时抓取和可视化展示为主题，旨在探讨如何使用Python编写程序来实现对天气数据的抓取、可视化和预测。
WRF模式是数值天气预报和大气模拟系统，其开发目的就是用语研究和实际应用。运行WRF模式时，可以利用多种初始场数据来驱动，然后配置好选项之后便可以模拟天气过程（说的好像很简单的样子==）。
为了代码的稳定性、鲁棒性、异常处理就显得尤为重要了。通过异常处理，可以帮助开发人员更好的监控服务、定位问题，等等。那就让我们进入本章的学习吧
数据库技术(例如MySQL)在气象业务和其他商业行业中都有着广泛的应用，气象与电网结合的大项目甚至都用上了hadoop分布式存储，Hadoop中的Hive组件和数据库在语法上高度相似。
前几天翻出一些很久以前开发的程序还在跟同事炫耀，看当时写的代码，多工整、多规范，一个人就能完成一个开发项目，真的是好汉不提当年勇啊！我已经好几年不写代码了，现在有点“提笔忘字”的感觉！昨天在“气象家园”的圈儿里发了一个状态，“匆匆忙忙，已过半生”！是的，已到了40岁的年纪，仍旧感觉碌碌无为、一无所成。常言道：人过四十天过午，从今天开始已经开始了我的下半生，曾经的梦想还在路上追逐着。总以为努力工作就可生活富足，却仍旧在为生活劳碌奔波。插播个小感悟，“革命尚未成功，同志仍需努力”，坚持梦想，也许会大器晚成呢（哈哈）！还是回到今天的主题吧，因为我发现我的编程能力退化的厉害，难道真的是因为超过三十五岁这个号称程序员的“黄金期”了吗？
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具，常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言，根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取，此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
1.import difflib text1 = 'hello a b' text2 = 'hello b' text1_lines = text1.splitlines() text2_lines = text2.splitlines()
Python环境的安装
NCL是气象和海洋绘图中常用的软件，其专门为处理气象和海洋数据设计，因此在处理两类数据有着较高的效率。同时，随着NCL多个版本的优化，NCL提供了大量优秀的函数，来帮助使用者快速熟悉并使用气象和海洋中常用的统计方法。虽然现在NCL在向python转移，但是短时间内NCL依旧不会过时。
最近几天很多同学私信小编有没有关于气象绘图的可视化资源？小编这边也赶快把我收藏的一个关于气象可视化作品集的优质资源整理分享出来了，看吧，小编照顾读者不？
https://gitee.com/jinfan0931/meic2wrf (推荐国内仓库√)
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
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