本文介绍基于Anaconda环境,下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。
python中提供了多种方式来处理netcdf文件,这里主要讲一下常用的 netcdf4-python 模块。
NetCDF(Network Common Data Form)是一种科学二进制数据格式,由UCAR负责开发和维护netCDF软件,主要用于存储多维科学数据。在地球科学领域使用较为广泛,大多数数值模式,卫星,雷达等数据格式通常为NetCDF格式。
前天在最强王者交流群,突然有人问起使用Python读取.nc文件的方法,正好之前有写过文章,这里拿出来跟大家分享下。
.nc文件和常规的文件不太一样,有专门的第三方处理库,netCDF4,需要安装才行。
我们经常需要对大量的模型输出数据进行处理和分析。在气象学中,WRF(Weather Research and Forecasting Model)是一个常用的数值天气预报模型,它可以提供丰富的气象变量数据来帮助我们理解和预测天气现象。 为了更好地处理WRF模型输出数据(当然因为wrfout文件太大了!),我们经常需要批量提取其中的变量,并将提取的数据保存为NetCDF格式(.nc文件),这样可以方便我们后续的分析和可视化操作。
本文介绍基于Python语言,逐一读取大量.nc格式的多时相栅格文件,导出其中所具有的全部时间信息的方法。
之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件,这次介绍一下如何创建NetCDF文件。
对比使用 Basemap,gdal 和 Cartopy,netCDF4 读取 WRF 模式数据并绘图。
首先,安装netCDF4和Basemap,Windows下和Linux下会稍微有些不一样,请自行百度。 NetCDF4:https://github.com/Unidata/netcdf4-python Basemap:http://matplotlib.org/basemap/users/installing.html
本文介绍基于Python语言的netCDF4库,读取.nc格式的数据文件,并提取指定维(时间、经度与纬度)下的变量数据的方法。
HDF(Hierarchical Data Format)由NCSA(National Center for Supercomputing Applications)设计提出,官方对其定义是:HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
nc文件的处理方式比较多,可以用MATLAB、JAVA、C、python或者其他的语言。我这两天折腾用python读取nc文件,查阅很多资料,左拼右凑的终于读出来了。
NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。所谓自描述就是自带属性信息,这和一般的雷达基数据格式不同,一般的雷达数据也是二进制的,但不是自描述的,而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式,而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。通常包含以下三个部分:
https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=90074
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
Siphon是一个用于访问大气和海洋数据源的Python库。它提供了易于使用的工具,可以从THREDDS数据服务器中自动获取、解析和检索数据。Siphon库旨在使使用Python进行科学数据分析变得更加容易。
众所周知,Python的matplotlib是一个非常全面的制图库,它不仅可以绘制图表、地图,还可以绘制3D效果图,试想一下,如果你在画图的时候,可以将立体地形图作为底图,那逼格噌一下子就上来了,今天我就来教大家画一个立体地形图,啥也不说,咱先上效果图:
VIIRS/SNPP Deep Blue Level 3 daily aerosol data, 1 degree x 1 degree grid
VIIRS/NOAA20 Deep Blue Level 3 monthly aerosol data, 1x1 degree grid
今年拿到的观测资料是nc格式,为了保证去年的脚本还能正常使用,可以考虑先将观测转为csv表格。NC数据的信息如下:
VIIRS/SNPP Deep Blue Level 3 monthly aerosol data, 1 degree x1 degree grid
前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是“知难行易”还是“知易行难”都不能充分的说明问题,还是“知行合一”来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据。 一、nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考https://www.unidata.ucar.edu/so
WRF模式是数值天气预报和大气模拟系统,其开发目的就是用语研究和实际应用。运行WRF模式时,可以利用多种初始场数据来驱动,然后配置好选项之后便可以模拟天气过程(说的好像很简单的样子==)。
Converts values of type short to values of type float using the "scale" and "offset" attributes (if present).
VIIRS/NOAA20 Deep Blue Level 3 daily aerosol data, 1 degree x 1 degree grid
Dask、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块,各有其特点和应用场景:
气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式,这些文件格式已经发展的比较成熟了,大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。但随着数据量的增加以及云计算的发展,这些文件系统已经无法满足需求,针对云计算优化的文件系统应运而生。
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
2022年1月15日,汤加海底火山发生剧烈喷发。汤加副首相宣布国家进入紧急状态,截至目前,该国通讯依然处于中断状态。
因为近期涉及到预报系统部署和后处理开发的任务,为了和预报模式更好的兼容,一些数据处理工作就交给Fortran来做了。把Fortran和C的NetCDF库API部分内容做了一个整理。
首先关于上升的有两个变量,一个是wa,官网的描述是W-component of Wind on Mass Points 单位是m/s
This knowledge base article shows you how to calculate daily total precipitation using ERA5 data.
VIIRS/SNPP Deep Blue Aerosol L2 6-Min Swath 6km
本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时,出现数据无法读取、数据读取错误、无法依据维度提取变量等情况的原因与解决方法。
1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据,并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ,wrf_files是os读取形成的文件列表
VIIRS/NOAA20 Deep Blue Aerosol L2 6-Min Swath 6 km
VIIRS/NOAA20 Dark Target Aerosol 6-Min L2 Swath 6 km
Basemap 特别擅长绘制数值天气模式输出数据,比如 WRF。WRF [注1] 模式是广泛使用的数值预报模式,只要变量名合适,大部分情况下都可以使用其它模式的输出来运行。
矢量数据基于对象模型(object-based)的空间数据描述模型。矢量数据使用对象(点,线,面)及其对象之间的关系描述空间实体。
天天看着你们可爱的桌面腻不腻?天天看Windows推送的桌面腻不腻?天天对着动漫diss腻不腻?给你们推一个新视角~从天上往下看!偶尔对着台风可以说一声,你diss我,我看着你!
最近在处理数据,需要筛选陆地、海洋还有特定区域的信息进行分析,主要还是利用shapefile文件创建mask文件,然后进行筛选。
本文介绍在Windows电脑的Visual Studio软件中,配置C++语言最新版netCDF库的方法。
读者来信说:风电场分析需要看两个时次的风向差。同时从“wrfout中提取变量,然后用08:10的风向wdir【ncl函数wind_direction(u,v,0)】减去08:00时刻的风向, 做上循环语句do,就会出现差一个数值对不上的情况。 笔者对ncl不太熟悉。但是以上功能实现Python不需要循环。因为wrfout的变量是xarray格式,想必大家知道要用哪个函数了。 没错,就是xarray.diff() 废话半天了,开始写代码吧。
气象家园帖子公式参考:https://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=90527&highlight=lwc
上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G),尤其是在处理大量数据时。最近在处理卫星数据时,最终生成的文件甚至超过了50G,有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长,甚至可能会导致程序挂起。
使用过WRF的人都知道,它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢,比如想画一个时间趋势图之类的时候,挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来,让其按照指定的维度,如时间维度来排序并整合成一个文件。下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码,供大家参考使用(代码很简单, 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。
本期推文,我们继续分享一批优质数据,具体为1981年到2016年全球主要农作物历史单产数据集。数据具体介绍如下:
上次测试的是0.5分辨率的GFS数据 这次试试更高分辨率0.25的效果 实际上TDSCatalog还有很多产品,可以在这里看看
HDF5(Hierarchical Data Format 5)是一种用于存储和组织大量科学数据的文件格式。h5py是Python中的一个库,提供了对HDF5文件的高级封装,使得在Python中处理HDF5文件变得更加简单和高效。本文将介绍h5py的基本概念和使用方法。
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