WRF模式是目前大气研究和业务预报应用最广泛的中尺度区域模式,适用于从数十米到数千公里的各种气象应用。应用模式模拟出结果,只是第一步,后续更重要的是将其加工成各种各样的产品,便于用户使用,则需要我们掌握模式后处理的技能。一 模式后处理 模式后处理常涉及到以下几点:(1)水平网格WRF 模式使用 Arakawa C 网格...
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...
这次就说这些,salem 的后处理功能没有 wrf-python丰富,尤其是一些诊断变量和绘图的功能,但是目前wrf-python还没有提供 xarray 的兼容接口,很难利用其 xarray 很多便利的函数。每个库都有各自的优势,发挥优势才能更好的提高效率。 目前打算把平时处理WRF模式的脚本合并成命令行工具,以便平时进行快速数据处理和可视化。...
Cartopy简介 Cartopy是一个Python软件包,用于地理空间数据处理,以便生成地图和其他地理空间数据分析。网址:https://scitools.org.uk/carto GIS与遥感开发平台 2022/04/29 2.6K0 wrf-python库插值到指定离地高度层并绘图 编程算法 从wrfout文件中提取o3变量,并将其数据结果插值到想要的离地高度层上(示例中是1km、...
WRF模式作为大气研究和业务预报的主流工具，其模拟结果需经过细致的后处理，以转化为用户易用的产品。后处理涉及的关键环节包括：1. 网格处理: WRF采用Arakawa C网格，它在高分辨率下表现出良好的频散性和守恒性，但不同位置的变量处理需平均到M点。例如，U和V变量通常进行这样的处理。2. 垂直坐标选择:...
WRF模式作为大气研究和业务预报的广泛工具，其模拟结果的后处理是关键步骤。后处理主要包括以下几个方面：首先，处理水平网格：WRF采用Arakawa C网格，这种网格在m×n矩阵中具有优良的频散性和守恒性，但在高分辨率下，数据分布不均匀可能带来处理挑战。通常的做法是将U和V位置的变量平均到M点以方便使用。...
方法一:python有个包叫做wrf-python,专门用来处理WRF输出数据。wrf-python的诊断变量中有已经旋转到地球坐标的风场数据,以uvmet10为例可以看到Rotated to Earth Coordinates。 Wrf-Python: wrf-python — wrf-python 1.3.4.1 documentation 方法二:手动转换 ...
Line 130-132:shape文件路径,可后台回复国家shape获取国家shape。省份文件可根据需要自行添加。 # -*- coding: utf-8 -*- fromnetCDF4importDataset importnumpyasnp fromwrfimportgetvar,get_cartopy importmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams['font.family']='Arial' ...
在使用plt.contourf对wrfout处理的时候出现了投影问题, 假设数据(模拟区域)是100*100的二维数组,里面非中国地区的数值为nan, 正常情况下,contourf的时候nan的颜色应该是空白的,但是这次貌似nan值“失效”了,周围全是带颜色的情况(如下图) 正常的形状应该是这样: ...
•后处理 WRF是？WRF:WeatherResearchandForecastingModel可用于业务和科研由包括NCEP、NCAR、NOAA等多家政府机构、科研机构及大学合作开发与更新采用F90语言，模块化代码编写，便于新模块耦合与更新 哪些人使用WRF?•大气科学家(动力过程，物理过程，天气气候研究)•天气气候业务预报人员 •气象应用(空气质量，水文)...