如何使用WRFOUT绘制雷达组合反射率

如何使用WRFOUT绘制雷达组合反射率

前言

有读者问如何使用wrfout绘制雷达组合反射率，其实当初刚接触wrf时小编也找了很久。既然你诚心诚意地问了

我就大发慈悲地告诉你……这个梗是不是太老了

实际操作起来不难

在气象科学研究与业务应用中，雷达反射率图是分析降水系统、对流风暴发展及演变不可或缺的工具之一。特别是对于那些利用高级数值天气预报模型（如Weather Research and Forecasting，简称WRF）进行精细化预报的研究者而言，从WRF输出文件中提取并绘制雷达反射率，不仅能够直观展示模式模拟的降水结构，还能深入探究大气中的水汽分布和动力学过程。

本文旨在为初学者解惑，详细介绍如何从WRF模拟结果中提取雷达反射率数据，并利用Python等现代科学计算工具将其可视化。：

tips：

1. 理解WRF输出文件结构：首先，简要解析WRFOUT文件的内容与格式, ，我们要结合wrfpython和netcdf读取它
2. 雷达反射率的提取：基于wrfpython的getvar直接获取最大反射率诊断量，其变量名为mdbz
3. 可视化实现：利用matplotlib将计算出的雷达反射率数据转化为填色图，并且是组图形式，展现降水强度的时空分布特征。
4. 实战演练与优化：通过一个完整的示例代码，使得读者能够简单获得较好的学习体验

通过本项目的学习，你将不仅掌握从WRF模拟结果中提取并绘制雷达反射率的基本技能，为进一步的气象研究与应用打下坚实的基础。无论是学术探索还是业务实践，都能让你的雷达反射率分析更加得心应手

温馨提示

由于可视化代码过长隐藏，可点击以下链接运行Fork查看

如何使用WRFOUT绘制雷达组合反射率

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导入与读取

In [ ]:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as crs
from netCDF4 import Dataset
from meteva.base.tool.plot_tools import add_china_map_2basemap
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
from wrf import getvar, get_cartopy, latlon_coords, cartopy_xlim, cartopy_ylim
import glob
import os
import cmaps

In [24]:

wrf ='/home/mw/input/typhoon9537/wrfout_d01_2019-08-09_06_00_00'
ncfile = Dataset(wrf)
    
    # Get the maximum reflectivity
mdbz = getvar(ncfile, "mdbz")
mdbz

Out[24]:

看到负值不要慌，dbz的计算公式是dbz=10lg(Z) 取对数有负数很正常嘛 负数代表什么含义呢，小编也不是不明白，隐约记得老师提过是跟风有关

xarray简单可视化

In [25]:

mdbz.plot()

Out[25]:

<matplotlib.collections.QuadMesh at 0x7f05917b6c10>

西南降水个例

台风利奇马个例

学会了吗，学会了多点赞多评论