使用LeafMap可视化NetCDF气象数据教程-优快云博客

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使用LeafMap可视化NetCDF气象数据教程

leafmap A Python package for interactive mapping and geospatial analysis with minimal coding in a Jupyter environment 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/leafmap

前言

NetCDF（Network Common Data Form）是一种广泛应用于气象、海洋等科学领域的多维数据格式。本文将介绍如何使用LeafMap这一强大的地理空间分析工具来可视化和分析NetCDF格式的气象数据。

环境准备

在开始之前，我们需要确保已安装必要的Python库：

# 安装核心库
!pip install leafmap xarray rioxarray netcdf4 localtileserver

这些库分别提供以下功能：

leafmap: 地理空间数据可视化
xarray: 多维数组数据处理
rioxarray: 地理空间栅格数据处理
netcdf4: NetCDF文件读写
localtileserver: 本地瓦片服务

数据获取

我们使用一个全球风速数据的NetCDF文件作为示例：

from leafmap import leafmap

# 下载示例数据
url = "https://github.com/opengeos/datasets/releases/download/raster/wind_global.nc"
filename = "wind_global.nc"
leafmap.download_file(url, output=filename, overwrite=True)

数据读取与初步处理

读取NetCDF文件并查看数据结构：

data = leafmap.read_netcdf(filename)
data

这个数据集包含u_wind(东西向风速)和v_wind(南北向风速)两个变量。需要注意的是，原始数据的经度范围为[0, 360]，而常见的地图显示需要[-180, 180]的范围。

数据转换与可视化

方法一：转换为GeoTIFF后可视化

# 转换为GeoTIFF格式
tif = "wind_global.tif"
leafmap.netcdf_to_tif(filename, tif, variables=["u_wind", "v_wind"], shift_lon=True)

# 创建地图并添加数据
m = leafmap.Map(layers_control=True)
m.add_raster(tif, indexes=[1], palette="coolwarm", layer_name="u_wind")
m.add_geojson(geojson, layer_name="Countries")
m

方法二：直接可视化NetCDF数据

LeafMap提供了直接可视化NetCDF数据的便捷方法：

m = leafmap.Map(layers_control=True)
m.add_netcdf(
    filename,
    variables=["v_wind"],
    palette="coolwarm",
    shift_lon=True,
    layer_name="v_wind",
    indexes=[1],
)
m.add_geojson(geojson, layer_name="Countries")
m

风速矢量场可视化

对于风速数据，我们通常更关心风向和风速的矢量表示。LeafMap提供了专门的矢量场可视化功能：

m = leafmap.Map(layers_control=True)
m.add_basemap("CartoDB.DarkMatter")
m.add_velocity(
    filename,
    zonal_speed="u_wind",  # 东西向风速分量
    meridional_speed="v_wind",  # 南北向风速分量
    color_scale=[
        "rgb(0,0,150)",  # 低速 - 深蓝
        "rgb(0,150,0)",   # 中速 - 绿色
        "rgb(255,255,0)", # 中高速 - 黄色
        "rgb(255,165,0)", # 高速 - 橙色
        "rgb(150,0,0)",   # 极高速 - 红色
    ],
)
m

这种可视化方式可以直观地展示全球风场的分布模式和强度变化。

技术要点解析

经度范围转换：气象数据常使用[0, 360]的经度范围，而地图显示通常需要[-180, 180]，shift_lon=True参数自动完成这一转换。
多变量处理：NetCDF文件通常包含多个变量和时间层，可以指定需要可视化的变量和时间层。
色彩映射：通过palette参数可以灵活控制数据的可视化效果，支持多种预定义和自定义色标。
图层控制：layers_control=True启用图层控制面板，方便用户交互式查看不同数据层。