本文旨在为初学者解惑,详细介绍如何从WRF模拟结果中提取最大cape,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直接获取最大对流有效位能 可视化实现:利用matplotlib将计算出...
wrf-python是用于WRF模式后处理的python模块,其中提供了很多有用的函数,下面就来详细说一下其用法: 基本用法 计算诊断变量 wrf.getvar 函数的主要作用是返回需要计算的诊断变量,因为WRF本身不会返回这些变量。比如:CAPE(对流有效位能),SRH(风暴螺旋度)等等。 下例计算海平面压力: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
NCL与wrf-python结合 NCL:读取与处理nc数据快速,用于后处理的变量读取计算部分 python:绘图美观,已有现成封装绘图脚本,用于绘图。 在NCL中,常用的数据计算与切片逻辑与python一致,NCL中,Statistics函数中,可实现python numpy库的基本计算功能。 可先使用python(或其他熟悉语言)完成计算部分代码,再将其替换为NCL对应语句。
后面会放一下wrf-python官网上的常见变量(这个读取变量的库就是用的wrf-python的),方面查询相关变量的名称。 常见诊断量
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值 坐标转换 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 返回经纬度坐标对应的X,Y坐标 网格去栅格 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 返回去栅格化后的变量,与NCL中的wrf_user_unstagger函数效果相同 ...
我们将使用Python中的MetPy库和Matplotlib库来处理和可视化WRF模型输出数据。 在本项目中,我们将学习如何: 从WRFOUT文件中提取探空所需的变量,如压力、温度、露点温度、风向和风速。使用MetPy库将变量单位转换为适当的物理单位,并计算其他有用的气象参数,如相对湿度。使用Matplotlib库创建探空图,展示大气垂直结构,并标注...