python读取grib数据

python读取grib数据

windows系统下安装的Ubuntu18.04子系统，anaconda

用到的数据是ec的预报数据，第一步解压
这部分参考博客1
博客2
解压文件夹下所有文件，需要循环遍历一下，参考上面的博客2，数据多的时候很方便

#conda install bzip2 安装库
import bz2
pp = r'/mnt/f/2022/data/0601/W_NAFP_C_ECMF_20180601054641_P_C1D06010000060100001.bz2'
with open('/mnt/f/2022/data/test.grib', 'wb') as new_file, bz2.BZ2File(pp, 'rb') as file:
    for data in iter(lambda: file.read(100 * 1024), b''):
        new_file.write(data)

解压完毕，开始读取，走了很多弯路
第一种方法：xarray读取
安装库以及依赖库

conda install -c conda-forge xarray
conda install -c conda-forge eccodes
conda install -c conda-forge cfgrib

第一次读取

import xarray as xr
data=xr.open_dataset('/mnt/f/2022/data/test.grib',engine='cfgrib')

报错如下，跟网上的报错不一样，比如multiple values for unique key， try re-open the file with one of…
以及报错
这种报错可参考上面的链接，报错会提示，然后读取的时候加上对应的typeOfLevel，而这里我的报错并没有直接提示与typeOfLevel参数有关的信息

~/anaconda3/envs/jzy_tf2/lib/python3.6/site-packages/cfgrib/dataset.py in enforce_unique_attributes(index, attributes_keys, filter_by_keys)
    267                 fbk.update(filter_by_keys)
    268                 fbks.append(fbk)
--> 269             raise DatasetBuildError("multiple values for key %r" % key, key, fbks)
    270         if values and values[0] not in ('undef', 'unknown'):
    271             attributes['GRIB_' + key] = values[0]

DatasetBuildError: multiple values for key 'edition

然后各种百度，没找到我这样的报错后来又转战其他方法，兜兜转转又回来了，感觉这样的报错可能还是因为数据量太大。试过下面的pygrib之后，对数据信息有了大概了解，知道这个数据分为hybrid、surface、isobaricInhPa这三种类型
像下面这样就不会报错了

data=xr.open_dataset('/mnt/f/2022/data/test.grib',engine='cfgrib',backend_kwargs={'filter_by_keys': {'typeOfLevel': 'isobaricInhPa'}})
print(data)

读取成功，结果如下

Dimensions:        (isobaricInhPa: 19, latitude: 281, longitude: 361)
Coordinates:
    time           datetime64[ns] ...
    step           timedelta64[ns] ...
  * isobaricInhPa  (isobaricInhPa) int64 1000 950 925 900 850 ... 70 50 20 10
  * latitude       (latitude) float64 60.0 59.75 59.5 59.25 ... -9.5 -9.75 -10.0
  * longitude      (longitude) float64 60.0 60.25 60.5 ... 149.5 149.8 150.0
    valid_time     datetime64[ns] ...
Data variables:
    q              (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
    r              (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
    gh             (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
    v              (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
    u              (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
    pv             (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
    t              (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
    d              (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
    w              (isobaricInhPa, latitude, longitude) float32 ...
Attributes:
    GRIB_edition:            1
    GRIB_centre:             ecmf
    GRIB_centreDescription:  European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
    GRIB_subCentre:          0
    Conventions:             CF-1.7
    institution:             European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
    history:                 2022-03-16T11:38:09 GRIB to CDM+CF via cfgrib-0....

Dimensions（维度）气压层、经度、纬度。
Coordinates（坐标）前面有星号表示可变，没有星号表示固定
Data variables（变量）包含常见的相对湿度r，风速uv等9个要素。
然后进一步提取数据经纬度层次信息，可以看到气压层有19层

读取变量，可以看到变量完整名称long name

可以查看详细信息，可以看到相对湿度r的typeOfLevel

知道自己需要的变量名字及其对应的typeOfLevel，就可以直接读取

data_r = xr.open_dataset("/mnt/f/2022/data/test.grib", engine='cfgrib',\
backend_kwargs={'filter_by_keys': {'typeOfLevel': 'isobaricInhPa', "cfVarName": "r"}})

读取数据后可以位置索引

也可以.loc来索引

第二种方法：pygrib

conda install pygrib
import pygrib as pg
grbs = pg.open("/mnt/f/2022/data/test2.grib")#成功读取文件
#第一次读取数据时因为路径包含中文字符，所以报错了，大家注意，
#报错如下
#UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 7-11: ordinal not in range(128)

输出变量信息

grbs.seek(0)
for grb in grbs:
    print(grb)

结果如下，这个文件有601个变量。

1:Specific cloud ice water content:kg kg**-1 (instant):regular_ll:hybrid:level 133:fcst time 0 hrs:from 201806010000
......
601:Temperature:K (instant):regular_ll:isobaricInhPa:level 70:fcst time 0 hrs:from 201806010000

输出信息
数据列表行号，即第几个变量
数据名称（全称）
数据单位
regular表示常规数据
hybrid、isobaricInhPa、surface 表示数据属性，isobaricInhPa表示以hPa为单位的等压面，isobaric-等压的
level表示层次
fcst time表示预报时效
fromxxx表示从xxx起报
以上参考博客数据信息描述

也可以这样查看文件有多少数据

grbs.messages
结果如下
601

看了上面输出信息之后，对文件有了大概了解,
后来又发现如果前面安装了eccodes，就可以在终端直接查看文件信息
可参考ECMWF官方GRIB TOOLS

grib_ls -w typeOfLevel=surface test.grib

根据之前的信息大概知道文件包括hybrid，surface，isobaricInhPa三种类型，可以查看每个type下数据有多少，这个时候我就察觉到这个hybrid，surface，isobaricInhPa其实就是xarray读取数据时typeOfLevel参数，只是我用xarray读取时报错没提示这些信息。

常用isobaricInhPa数据，共计171个变量（9个要素（可看上面xarray输出信息，这里输出太长不好截屏），19层次）

grib_ls -w typeOfLevel=isobaricInhPa test.grib
......
171 of 601 messages in test.grib

综上，可以先终端或者pygrib查看一下数据大概信息，再用xarray读取，个人比较偏向xarray。所以就不继续写pygrib等。
希望对大家有所帮助。
其他方法可参考

meteva库
pygrib库
pygrib库
pyNio库，python2.7/2.8版本