python 读取grib \grib2

一、环境准备
(1)、python3环境

(2)、wgirb工具(用于读取grib1文件),下载地址:  ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/wd51we/wgrib

(3)、wgirb2工具(用于读取grib2文件),下载地址:ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/wd51we/wgrib2

二、环境测试
工具下好了,windows下无需安装,怎么看是否能用呢?很简答,以wgrib为例,下载好了之后在我的文件夹下是这样的:

 

可以看到里面有一个应用程序,那么从命令行进入该文件夹下,运行命令:wgrib.exe就可以查看一些使用帮助了,如下图所示

 

可以看到很多提示信息,也就是教我们如何使用这个工具。wgrib2也是同样的查看。

接下来就可以使用python来读取grib1和grib2数据了(其实就是在python里面调用cmd命令而已)

三、读取数据
grib1和grib2数据我了解不多,说错的地方还请大家指正,它们是两种气象数据,在我看来,它相当于一个大仓库,里面是一个个“小房间”,每个房间都有编号,每个“小房间”存放的是一个气象变量,例如温度、湿度、压力等等,那么如何读取我们需要的气候变量呢?下面分别以grib1和grib2数据为例,来读取温度变量的值。二者读取方式相似,只是使用的工具不同。

刚刚说了,每一个“小房间”存放的是一个气象变量且“小房间”有编号,那么我们有2中方法进行读取,一种是根据“小房间”编号进行读取,另一种是根据变量名称进行匹配读取,一般来说后者使用的较多,毕竟使用名称是肯定错不了的。下面进行分别介绍。

1、按编号读取
既然要根据编号读取,那么首先要知道编号才行,还好wgrib工具中也提供了这和功能。查看“小房间”编号的代码如下:

import os
# 将当前目录转到wgrib工具目录
os.chdir("G:\mygrib\wgrib1")
# 执行cmd命令,查看各个“小房间”具体信息
os.system(r"wgrib G:\mete_data\W_NAFP_C_ECMF_20170713190330_P_C3E07131200071312001 -v")
运行得到的结果如下图所示:


如上图所示,我们可以得到很多有用的信息,例如:2m高的温度变量所在的“小房间”编号是82,接下来就可以根据这个编号82来进行读取2m温度变量,读取代码如下:

import os
# 将当前目录转到wgrib工具目录
os.chdir("G:\mygrib\wgrib1")
# 执行cmd命令,查看各个“小房间”具体信息
# os.system(r"wgrib G:\mete_data\W_NAFP_C_ECMF_20170713190330_P_C3E07131200071312001 -v")
# 知道了编号82,那么就可以根据这个编号把数据读到一个txt里面,注意:wgirb工具不支持读到csv文件,而wgrib2工具支持
os.system("wgrib G:\mete_data\W_NAFP_C_ECMF_20170713190330_P_C3E07131200071312001 -d 82 -h -text -o 2m_tmp.txt")
读取结果如下图所示:

 

除此之外,wgrib工具还支持“变量名称匹配读取”,在这里就不介绍了,可以看下一部分的利用wgrib2工具进行“变量名称匹配读取”二者是类似的。

2、按名称匹配读取
一般来说,用名称匹配读取这个方法的占多数,因为虽然grib文件可以看做“仓库”,一个个气象变量可以看做“小房间”,但是不同的grib文件内部的“小房间”分布可能是不一样的,这样的话同一气候变量的编号也就不确定,无法单靠一个编号批量读取很多文件。而利用名称匹配读取就不存在这个问题,因为气象变量的名称是不会变的。以读取grib2文件里的2m处的温度为例,这里使用wgrib2工具,wgrib2工具功能更强大,可以直接读出为csv文件,代码如下:

import os
# 将当前目录转到wgrib2工具目录
os.chdir("D:\mydownload\wgrib2")
# 进行气象变量名称匹配,读取2m处温度这个气象变量到2m_tmp.csv文件中
os.system("wgrib2 G:\mete_data\Z_NAFP_C_BABJ_20170709000000_P_CNPC-T639-GMFS-HNEHE-03900.grib2 -match ':TMP:2 m' -csv 2m_tmp.csv")
读取结果如下图所示:

 

 

csv格式的数据更便于我们处理,倒数第一列就是温度值。

同理,其他的气候变量同样可以使用匹配的方式读取出来,只是改变下代码-match后面的气象变量即可,大家可能会问这些气象变量的简写如何得知,这些都是固定的,目前为止我只用了温度和降水,其他的我也不知道,有需要的话可以去查一查。

结束
这两个工具的功能还有很多,目前我用到的只是一丢丢,有其他需要的童鞋可以使用wgrib.exe和wgrib2.exe命令来进行查看帮助,发掘更多功能。在linux下同样可以使用这两个工具进行读取,只是在安装和命令上有一点小小的差异,大家感兴趣的可以一起讨论下,水平有限,肯定有写的不对的地方,欢迎指正!
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作者:全村的希望呀
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/m0_37600626/article/details/79311129?utm_source=copy
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

posted on 2018-10-17 14:16 秦瑞It行程实录 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/ruiy/p/9803849.html

<think>我们正在处理用户关于使用Python读取GRIB2文件的问题。根据引用[1]和[2],我们知道GRIB2是气象数据的一种常见格式,用户需要读取这种格式的数据进行处理。 解决方案通常包括使用特定的Python库来解析GRIB2文件。常用的库有pygrib、cfgrib(依赖于ecCodes)和xarray(可以结合cfgrib使用)等。 步骤: 1. 安装必要的库。由于GRIB2处理需要底层的ecCodes库,因此需要先安装ecCodes,然后安装Python接口。 2. 使用Python读取GRIB2文件。 安装步骤(以Linux系统为例): - 安装ecCodes:可以通过包管理器安装,例如在Ubuntu上:`sudo apt-get install libeccodes-dev` - 或者从源码安装(参考:https://confluence.ecmwf.int/display/ECC) - 然后安装Python包:`pip install pygrib` 或 `pip install cfgrib` 注意:引用[3]提到了一些路径问题,可能是由于环境配置不正确导致的,因此确保ecCodes正确安装并配置环境变量。 读取GRIB2文件的示例代码(使用pygrib): ```python import pygrib # 打开GRIB2文件 grbs = pygrib.open('data.grib2') # 读取所有消息(每条消息是一个网格场) grb_messages = grbs.read() # 或者逐条读取 for grb in grbs: print(grb) # 获取第一条消息的数据 grb = grbs[1] data = grb.values lat, lon = grb.latlons() # 关闭文件 grbs.close() ``` 使用cfgrib结合xarray(更高级的接口): ```python import xarray as xr ds = xr.open_dataset('data.grib2', engine='cfgrib') # 现在ds是一个xarray Dataset,可以方便地进行数据处理 ``` 注意事项: - 不同库对GRIB2的支持程度不同,pygrib功能较为底层,而cfgrib提供了xarray接口,更适合处理多维数组。 - 如果遇到安装问题,确保系统已安装ecCodes,并且Python包能找到ecCodes。 根据引用[2],fnl再分析资料使用GRIB1和GRIB2格式,用户需要的是GRIB2,所以上述方法适用。 生成相关问题: 1. 如何安装ecCodes? 2. 使用pygrib读取GRIB2数据时遇到错误怎么办? 3. 如何使用xarray处理读取GRIB2数据? 4. GRIB2数据中包含哪些气象变量? 5. 如何将GRIB2数据转换为NetCDF格式?</think>### 使用Python读取GRIB2格式数据 GRIB2(Gridded Binary Format Version 2)是世界气象组织(WMO)制定的气象数据存储标准格式,广泛应用于数值天气预报领域。以下是Python读取GRIB2文件的完整方案: #### 1. 安装依赖库 首先安装必要的库(需提前安装底层依赖 [ecCodes](https://confluence.ecmwf.int/display/ECC)): ```bash # 安装 ecCodes(Linux 示例) sudo apt-get install libeccodes-dev # 安装 Python 库 pip install cfgrib pygrib xarray ``` #### 2. 读取GRIB2文件的核心方法 **方法一:使用 cfgrib + xarray(推荐)** ```python import xarray as xr # 读取文件 ds = xr.open_dataset('data.grib2', engine='cfgrib') # 查看数据结构 print(ds) # 提取特定气象变量(如温度) temperature = ds['t'] # 2米气温变量名可能为't2m' print(temperature.values) ``` **方法二:使用 pygrib(底层控制)** ```python import pygrib # 打开文件 grbs = pygrib.open('data.grib2') # 列出所有数据层 for grb in grbs: print(grb) # 读取第一条数据 grb = grbs[1] data, lats, lons = grb.data() print(f"变量: {grb.name}, 单位: {grb.units}") ``` #### 3. 数据处理示例 ```python # 筛选特定高度层数据 ds_500hpa = ds.sel(isobaricInhPa=500) # 计算区域平均值 europe_temp = ds['t'].sel( latitude=slice(35, 70), longitude=slice(-10, 40) ).mean(dim=('latitude', 'longitude')) # 保存为NetCDF ds.to_netcdf('output.nc') ``` #### 4. 常见问题解决 - **变量名未知时**:使用 `ds.data_vars` 查看所有变量名 - **维度错误**:通过 `ds.dims` 检查维度结构 - **安装问题**:确保 ecCodes 库路径正确(Linux 默认路径 `/usr/local/lib`) > 提示:NCEP/NCAR 等再分析资料常用变量名: > - 2米气温: `t2m` > - 海平面气压: `msl` > - 相对湿度: `r` > - 位势高度: `gh`[^2]
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