python绘图-风场

 使用python绘制风uv风场的矢量图

本文采取的数据来自于ERA5ERA5ECMWF(欧洲中期天气预报中心)对1950年1月至今全球气候的第五代大气再分析数据集,包括水深50m温度,100m温度,10mu风分量和10mv风分量风场和流场。

以绘制2022-8的风场图为例

import os
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
import xarray as xr
import netCDF4 as nc
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeat
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from scipy import interpolate
from scipy import ndimage
import common_lib as clib
import
### WRF-Python 库的使用方法 #### 安装方式 为了正确安装 `wrf-python`,可以采用 Anaconda 的方式进行安装。通过运行以下命令即可完成安装过程[^1]: ```bash conda install -c conda-forge wrf-python ``` 如果无法通过 Conda 渠道正常安装,则可以根据 Python 版本手动下载对应的 `.whl` 文件并进行安装。具体操作可访问 [Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 页面查找适合当前环境的文件版本,并执行如下命令来完成安装[^2]: ```bash pip install 路径\至\已下载.whl ``` #### 功能概述 `wrf-python` 是一组用于诊断和插值 Weather Research and Forecasting (WRF-ARW) 模型输出的功能集合。它提供了丰富的工具支持气象数据分析与可视化工作流[^3]。 #### 示例代码展示 以下是几个常见的 `wrf-python` 使用案例: ##### 读取 NetCDF 数据文件 假设有一个名为 `wrfout_d01_YYYY-MM-DD_HH:MM:SS.nc` 的 WRF 输出文件,可以通过下面的方式加载数据集: ```python from netCDF4 import Dataset import wrf # 打开NetCDF文件 ncfile = Dataset("wrfout_d01_YYYY-MM-DD_HH:MM:SS.nc") # 提取变量 slp = wrf.getvar(ncfile, "slp") # 获取海平面气压 temp = wrf.getvar(ncfile, "tc") # 获取温度(摄氏度) uvmet = wrf.getvar(ncfile, "uvmet") # 获取风场分量(u,v) print(slp) print(temp) print(uvmet) ``` ##### 绘制地图上的二维字段 利用 Matplotlib 和 Cartopy 可以轻松实现地理空间数据绘图功能。这里提供一段绘制气温分布的例子: ```python import matplotlib.pyplot as plt from cartopy import crs as ccrs from wrf import to_np, get_basemap, latlon_coords # 创建图形对象 fig = plt.figure(figsize=(12,9)) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加底图要素 bm = get_basemap(ax=ax, ll_corner=wrf.latlon_coords(temp)[0][0], ur_corner=wrf.latlon_coords(temp)[-1][-1]) bm.drawcoastlines() bm.drawstates() # 填充颜色到网格单元格中去表示不同区域内的平均气温情况 cs = bm.contourf(to_np(latlon_coords(temp)), to_np(temp), levels=np.arange(-20., 45.+1e-8, 1.), cmap='coolwarm') # 显示色条标注数值范围含义 cb = fig.colorbar(cs, ax=ax, orientation="vertical", pad=.02) cb.set_label('Temperature ($^\circ$C)', fontsize=14) plt.title('Surface Temperature', loc='center') plt.show() ``` ##### 计算派生物理量 除了直接获取原始模型输出外,还可以借助内置函数计算更多有意义的结果。比如求解垂直速度 omega 或者相对湿度 rh 等指标。 ```python omega = wrf.destag(wrf.getvar(ncfile,"wa"),stagger_dim=-3) # De-staggered vertical velocity Omega at mass points. rh = wrf.rh(qvapor=pres,qpres=q,pres=pres,temp=temp) # Relative Humidity (%). ``` #### 总结说明 上述内容涵盖了从基础安装配置到实际应用开发等多个方面知识点介绍。希望这些资料能够帮助您更好地理解和掌握如何运用该库来进行科学研究活动。
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