【python进行wrfout后处理基础绘图】安装wrf-python、读取wrfout、读取高度z变量场并插值到500hPa_z、输出nc文件、绘制等值线标值、副高区域填色



  • 资料:台风“菲特“fitow模拟结果文件,https://blog.youkuaiyun.com/nice_clever/article/details/127340492#comments_24201637
  • 必要python包:netCDF4、wrf-puthon

【anaconda安装wrf-python 】

conda install -c conda-forge wrf-python

本文主要介绍python对wrfout结果文件的初步后处理操作,以及基础绘图。
wrfout后处理包括:【读取wrfout文件、读取wrfout文件中变量metadata及数据、对高度场进行500hPa插值、输出nc文件】
基础绘图操作包括:【设置投影和范围、绘制等值线contour和等值线标值、副高区域填色contourf】
仅展示初步评估模拟的效果,若精美绘制需要进一步的设置、细化。


效果图

以下代码运行后输出plot():

11

一、 python读取wrfout

import numpy as np
import xarray as xr
from netCDF4 import Dataset
from wrf import getvar, ALL_TIMES, interplevel
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature# ### 使用 cat 方法合并多个文件

wrfin = Dataset('./wrfout_d01_2013-10-05_00_00_00')
# print(wrfin)
# 提取位势高度和压力场
z = getvar(wrfin, 'z')  # 提取WRF netCDF 变量 # model height
p = getvar
<think>好的,用户想用Python计算多年平均的整层水汽通量,特别是涉及地形分析的部分。首先,我需要回忆一下水汽通量的计算方法。整层水汽通量通常涉及垂直积分,需要风速、比湿、气压层等数据。用户提到地形分析,可能涉及到地形对水汽输送的影响,比如地形抬升降水等,但具体计算水汽通量时,可能需要考虑地形坐标系的转换,比如sigma坐标或地形追随坐标,这在模式数据如WRF中常见。 接下来,用户需要的是多年平均,所以应该处理多个时间步长的数据,比如月平均或年平均数据,然后进行时间平均。Python中处理气象数据常用的库有xarray用于数据读取和操作,MetPy用于气象计算,Cartopy用于绘图,NumPy和Pandas用于数据处理。 首先,数据准备方面,用户可能需要从NetCDF文件读取再分析数据,比如ERA5或者MERRA-2,这些数据集通常包含u、v风速,比湿q,以及气压层数据。需要确保数据已经按压力层分层,且是多年的数据。 然后,计算整层水汽通量。公式上,水汽通量的垂直积分是将各层的比湿乘以风速,再乘以dp/g,积分从地表到大气顶。具体来说,每个层的贡献是(q*u)和(q*v)在该层的值,乘以该层的压力差,除以重力加速度g。积分所有层后得到整层的水平水汽通量矢量。 在Python中实现这个,可能需要使用xarray来处理多维数据,尤其是处理经纬度、时间和气压层维度。MetPy的积分函数可以用来进行垂直积分,比如metpy.calc.integrate_column。但需要注意单位的一致性,比如将气压从hPa转换为Pa,确保风速和比湿的单位正确。 地形分析方面,如果用户的数据是在地形追随坐标系下的(比如WRF输出),可能需要先处理坐标转换。例如,使用MetPy中的函数将气压层数据转换为高度或地形坐标系下的数据。不过,如果用户使用的是再分析数据,可能已经是在等压层上的,这时候地形的影响可能通过风和湿度的垂直分布间接体现,而不需要直接调整坐标系,除非需要将结果映射到地形图上,这时候需要地形数据(如海拔高度)来进行可视化或进一步分析。 然后,多年平均的计算需要对时间维度进行平均。假设用户已经处理了多年的逐月数据,可以先将每年的水汽通量计算出来,然后对所有年份取平均。或者,如果是处理多个年份的同一时间段(比如月平均),可以直接在时间维度上取平均。 代码步骤可能包括: 1. 导入必要的库:xarray, numpy, metpy, cartopy等。 2. 读取数据:使用xarray打开多个NetCDF文件,合时间维度。 3. 预处理数据:确保变量名正确,单位转换(比如气压转换为Pa,比湿转换为kg/kg)。 4. 计算各层的水汽通量分量:qu和qv。 5. 垂直积分:对每个网格点,沿气压层积分qu和qv。 6. 时间平均:对多年的结果进行平均。 7. 可视化:使用Cartopy绘制矢量图或填色图,叠加地形轮廓。 需要注意的问题:单位换算是否正确,垂直积分的压力差是否正确计算(比如是否使用层的厚度dp),数据的分层是否从地表到顶层,避免缺测值的影响。此外,地形分析可能需要将结果与地形高度数据结合,比如在绘制时叠加地形高度线或阴影。 另外,用户可能遇到的问题包括数据的分辨率是否足够,如何处理不同气压层之间的插值,以及计算效率的问题,因为垂直积分涉及大量数据,可能需要分块处理或优化计算步骤。 最后,需要引用相关的参考资料,比如MetPy的文档,或者提到的站内引用中关于气象数据处理的部分,比如引用[2]和[3]中提到的Cartopy和MetPy的使用。</think>### 分步解答 #### 1. 数据准备 - **数据来源**:使用再分析数据(如ERA5、MERRA-2)或模式输出数据(如WRF),需包含以下变量- 经向风 $v$ 和纬向风 $u$(单位:m/s) - 比湿 $q$(单位:kg/kg) - 气压层数据 $p$(单位:Pa) - 地表气压 $psfc$(若需要地形调整) - **地形数据**:若需分析地形影响,需额外加载DEM(数字高程模型)数据[^3]。 #### 2. 核心公式 整层水汽通量矢量定义为: $$ \text{Q} = \frac{1}{g} \int_{p_{\text{top}}}^{p_{\text{surf}}} q \cdot \mathbf{u} \, dp $$ 其中: - $g=9.8 \, \text{m/s}^2$ 为重力加速度 - $\mathbf{u} = (u, v)$ 为水平风 - 积分从地表气压 $p_{\text{surf}}$ 到大气顶 $p_{\text{top}}$ #### 3. Python实现步骤 ##### 代码示例 ```python import xarray as xr import numpy as np import metpy.calc as mpcalc from metpy.units import units # 读取数据(示例为ERA5数据) ds = xr.open_dataset("era5_monthly.nc") q = ds["q"] # 比湿 (kg/kg) u = ds["u"] # 纬向风 (m/s) v = ds["v"] # 经向风 (m/s) p = ds["level"] * units.Pa # 气压层 (需转换为Pa) # 计算单层水汽通量分量 qu = q * u qv = q * v # 垂直积分(沿气压层维度) qflux_u = mpcalc.integrate_column(qu, p, axis=1) / 9.8 qflux_v = mpcalc.integrate_column(qv, p, axis=1) / 9.8 # 计算多年平均 qflux_u_mean = qflux_u.mean(dim="time") qflux_v_mean = qflux_v.mean(dim="time") # 可视化(需Cartopy支持) import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree()) qflux_u_mean.plot.contourf(ax=ax, transform=ccrs.PlateCarree(), levels=20) ax.coastlines() plt.title("多年平均整层纬向水汽通量") plt.show() ``` #### 4. 地形相关处理 - **地形坐标系调整**:若使用WRF模式数据,需将变量从地形追随坐标系转换到等压面坐标系: ```python # 示例:使用MetPy计算高度 from metpy.interpolate import log_interpolate_1d height = mpcalc.geopotential_to_height(ds["geopotential"]) isobaric_levels = [1000, 850, 500] * units.hPa u_on_p = log_interpolate_1d(isobaric_levels, ds["u"], height) ``` - **地形叠加分析**:使用Cartopy添加地形等高线: ```python # 加载DEM数据 dem = xr.open_dataset("dem.nc") ax.contour(dem.lon, dem.lat, dem.data, colors="gray", transform=ccrs.PlateCarree()) ``` #### 5. 注意事项 - **单位一致性**:确保气压单位为Pa(1 hPa = 100 Pa) - **垂直积分方向**:需按气压从大到小(地表到大气顶)排序 - **缺测值处理**:使用`xr.where()`过滤无效值
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