一些其他的变量比如说,水汽,可以结合metpy函数进行计算。 对于提取的变量,目前只考虑了二维和三维,对于四维变量的读取在这里没有进行测试,可能会出现bug。。。 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...
步骤一:导入必要的库 在读取wrfout数据变量之前,我们需要导入一些必要的库,以便于我们进行后续的操作。常用的库包括xarray和netCDF4,可以通过以下代码导入: importxarrayasxrfromnetCDF4importDataset 1. 2. 步骤二:打开wrfout文件 在这一步中,我们需要打开wrfout文件,以便后续读取变量信息和数据。可以使用xr.open_d...
Python3 支持 int、float、bool、complex(复数)。在Python3 里,只有一种整数类型 int,表示为长整型,没有 python2 中的 Long。 isinstance() 和 type() 函数可以用来判断变量所指的对象类型,不同的是:type()不会认为子类是一种父类类型,而isinstance()则会认为子类是一种父类类型。 # a为int类型则返回true ...
为了方便查询和理解WRF输出文件中的变量，我推荐访问wrf-python官方文档，其中列出了常见诊断量和变量名称。对于一些复杂的变量，如水汽，可以通过调用metpy库来计算。
ti=[0,6,12,18]xs=0;xe=-1ys=0;ye=-1zs=0;ze=-1# Dataset 用于读取文件 data=nc.Dataset(fip+fin1,"r")# 获取投影相关属性 truelat=data.TRUELAT1truelat=data.TRUELAT2stalon=data.CEN_LONstalat=data.CEN_LAT 读取相关变量: 代码语言:javascript ...
一、以单个变量P为例(可按需更改),按照时间顺序进行合并 代码语言:javascript 复制 #以单个变量P为例(可按需更改),按照时间顺序进行合并 file_list=[]foriinlist_names_sort:print(i)ds=xr.open_dataset(i)file_list.append(ds['P'])data=xr.concat(file_list,"Time")data.to_netcdf('wrf_data.nc')...
通常,WRF输出文件以NetCDF格式存储,可以使用Python的netCDF4库来读取数据。 提取所需的变量:可以使用getvarWRF输出文件中提取您希望绘制的变量,例如温度、降水量、风速等。 创建网格:如果您的WRF输出数据是经纬度坐标的,您可以使用latlon_coords函数来创建网格,以便在等值线图中绘制。 绘制等值线图:使用Matplotlib的...
wrf-python 详解之API 这部分包含的时 wrf-python 模块中的API,如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求,你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。当然,大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数,可能都不会使用到这些API。
(1)网格化气象数据经常用的是FNL数据,FNL数据可在官方网站(需要注册)下载,或后台回复WRF_fnl使用python脚本下载。(注意:由于官方网站python脚本更新较快,如python下载不成功,请移至官网手动下载,或联系作者更新) https://rda./datasets/ds083.2/ (2)由于所选用网格化气象数据格式的不同,ungrib程序需要相对应的变量...
可视化是连接 WRF 模式结果输出与结果展示的桥梁，基于 ModelWhale 的 Jupyter Notebook 使用 Python 进行 WRF 模式的可视化流程一般可以包括，通过 netCDF4 库对 nc 数据进行简单读写与处理、使用 NumPy 库进行经纬度换算、通过 Cartopy 与 Matplotlib 库对数据进行可视化、使用 Matplotlib 库绘制图片细节等。除可视化...