python实现气象数据分析_气象数据可视化——利用Python绘制温度平流

##数据来源：NCEP再分析数据

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.basemap import Basemap

import numpy as np

#import scipy.stats as ss

import netCDF4 as nc

import math

file1=r'C:\Users\59799\Desktop\uwnd.mon.mean.nc'

file2=r'C:\Users\59799\Desktop\vwnd.mon.mean.nc'

file3=r'C:\Users\59799\Desktop\air.mon.mean.nc'

uwnd=nc.Dataset(file1);vwnd=nc.Dataset(file2)

air=nc.Dataset(file3)

###通用量读取

lat=np.array(uwnd.variables['lat'])

lon=np.array(uwnd.variables['lon'])

level=np.array(uwnd.variables['level'])

###u,v,airtemp获取

u=np.array(uwnd.variables['uwnd'])

v=np.array(vwnd.variables['vwnd'])

airtemp=np.array(air.variables['air'])

##水平温度平流计算公式为 -(udt/dx+vdt/dy)

##对于离散数据,无法做微分会偏微分运算,采取计算方法中

##提到的差分方法，这里利用前差

##对于level和time的选取,因为本code仅仅做示例

##我们选取level为850hPa,time为1948-01-01

##即level[2];time[0]

##还有一个重要问题:dx为某一纬度,通过2.5经度的距离

##即不同纬度dx不等(考虑球坐标);但是对于dy从赤道到极点是固定的

#--------------------------------------#

#首先计算dy

R=6371*1000#地球半径6371km

theta=math.radians(2.5)##角度转弧度,数据经纬度间隔为2.5°

dy=R*theta

#计算dx

dx=[]

###r为90N到0的小圆半径

for i in range(len(lat[0:73])):

print(lat[i])

arg=math.radians(lat[i])

r=R*math.cos(arg)

#print(r)

dx.append(r*math.radians(2.5))

dx=np.array(dx)##dx为90N到0每一纬圈经过2.5°经度的距离差

dx[0]=0;dx[72]=0

##先求dt/dx

###因为是圆形区域,所以前差并不会导致横向数据量减少

dtdx=np.empty((73,144))

for i in range(len(lat)):

for j in range(len(lon)):

if (i==0) or (i==72):

dtdx[i,j]=0

else:

if j==143:

dtdx[i,0]=(airtemp[1,2,i,0]-airtemp[1,2,i,j])/dx[i]

else:

dtdx[i,j+1]=(airtemp[1,2,i,j+1]-airtemp[1,2,i,j])/dx[i]

###再求dt/dy

dtdy=np.zeros((73,144))

for j in range(len(lon)):

for i in range(len(lat)):

if i==72:

dtdy[i,j]=0

else:

dtdy[i+1,j]=(airtemp[1,2,i+1,j]-airtemp[1,2,i,j])/dy

###得出温度平流 -(udt/dx+vdt/dy)

######!!!!!!!唯独87.5往上无数据

######!!!!!!!唯独87.5往上无数据

######!!!!!!!唯独87.5往上无数据

dTdt=np.zeros((73,144))

for i in range(len(lat)):

for j in range(len(lon)):

dTdt[i,j]=-(u[1,2,i,j]*dtdx[i,j]+v[1,2,i,j]*dtdy[i,j])

#绘图

[X,Y]=np.meshgrid(lon[:],lat[1:72])

LON_0=lon.mean()

LAT_0=lat.mean()

map=Basemap(lon_0=LON_0,lat_0=LAT_0,llcrnrlon=lon[0],llcrnrlat=lat[71],urcrnrlon=lon[143],urcrnrlat=lat[1])

map.drawcoastlines()

c=plt.contourf(X,Y,dTdt[1:72,:],cmap='coolwarm')

plt.colorbar(c)

plt.title(' 1948 JAN. Temperature Advection (87.5N-87.5S) ')