强对流活动通常会伴随降水、降雹和龙卷风等现象,气象雷达常用于探测上述天气现象,并可以根据雷达观测数据采用外推等方法进行短临预报。
以前为了写论文处理雷达数据的时候苦于国内没有合适的开源库,而使用Google搜索的时候清一色基本都是国外的机构和个人开发的雷达数据处理和可视化库。
其中pyart用于处理S波段雷达数据(ARM-DOE提供的pyart本身不支持国内S波段雷达数据,可下载更新后的pyart),SingleDop用于风场反演(NASA开源的根据观测或模拟多普勒雷达数据反演风场的库),matplotlib进行图形绘制。
PyHail是由 Joshua Soderholm 开发,主要是利用 PyART工具基于天气雷达数据反演冰雹相关信息,其中集成了多种冰雹相关算法:
今天我们课程学员的小伙伴向我咨询关于天气雷达图的绘制,最近学习的Py-ART 就可以排上用场了,下面就简单的给大家介绍一下啦~~
•NetCDF格式 : netCDF4-python,h5py,h5netcdf,xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外,python还提供了NCO和CDO工具的封装,pynco和cdo,提供了更多的便捷操作。•Grib格式:xarray,Iris,pygrib等,有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式,cfgrib库支持Mac,Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式:pandas你值得拥有,无论是气象还是其他领域的类似格式数据,使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式:pandas和h5py可以处理hdf5格式,PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制:numpy可以处理二进制数据,同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
PyAOS(Python for Atmosphere and Ocean Science)是面向大气和海洋科学的Python社区,由Damien Irving博士创建维护,旨在为大气和海洋科学领域的科研人员提供相关的Python资源。
雷达数据的解析是雷达数据分析应用的基础,前段时间《新一代天气雷达》的作者张深寿老师推送了一篇天气雷达基数据解析的文章《Python读取和显示天气雷达基数据标准格式雷达基数据》,大家都受益匪浅,随着国内双极化相控阵雷达的应用兴起,有许多小伙伴希望我们能够科普双极化相控阵雷达的基数据解析,经过一段时间的整理,现在提供给各位小伙伴。
页面链接:https://unidata.github.io/python-gallery/examples/index.html
使用基于Python的PyCINRAD来处理、显示天气雷达基数据,只做简单推介,根据自己需要来选用。版本迭代,建议使用最新版本的PyCINRAD,以及与之相匹配的Python开发环境,避免一些不必要的库不兼容的问题。
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