Python 格点数据插值到站点双线性插值

2023-03-16 03:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

双线性插值：已知网格点Q12，Q22，Q11，Q21，但是要插值的点为P点，这就要用双线性插值了，首先在x轴方向上，对R1和R2两个点进行插值，这个很简单，然后根据R1和R2对P点进行插值，这就是所谓的双线性插值。在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。

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1. 库导入 import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc 2. 站点数据导入（代码可直接运行，想要数据的可留言） #站点信息 stations_info = pd.read_excel('china_weather_stations.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) lons = stations_info['经度'].to_numpy() lats = stations_info['纬度'].to_numpy()

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3. 格点数据导入 #ERA5数据 dataset = nc.Dataset("ERA5_single_level_2020_1-4-7-10.nc") # 经纬度 longitude = dataset.variables['longitude'][:].data latitude = dataset.variables['latitude'][:].data # 2m温度 t2m = dataset.variables['t2m'][2].data # 2代表第二个数据，表示7月份的数据

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4. 格点数据经纬度预处理，将维度变成从小到大

不是所有的数据都需要这一步。我们使用的 ERA5 纬度从大到小，不符合使用习惯。需要这一步处理。

latitude_old = latitude.copy() t2m_old = t2m.copy() nlats = len(latitude) for i in range(nlats): latitude[i] = latitude_old[nlats-1-i] print(nlats-1-i, latitude_old[nlats-1-i]) t2m[i,:] = t2m_old[nlats-1-i,:] 5. 将格点范围内的站点筛选出来（非必须）

将只在格点范围内的站点筛选出来，不在格点范围内的站点我们不进行插值；此情况适用条件：站点数据范围比格点的数据范围大

# ERA5数据经纬度范围 lonMin = np.min(longitude) lonMax = np.max(longitude) latMin = np.min(latitude) latMax = np.max(latitude) #筛选范围内的气象站点 stations_info = stations_info[stations_info["经度"] >= lonMin] stations_info = stations_info[stations_info["经度"] = latMin] stations_info = stations_info[stations_info["纬度"] lonSta[i]: iSta = iSta - 1 # 经度左下角点在经度array里的索引 jSta = np.searchsorted(latitude, latSta[i]) if latitude[jSta] > latSta[i]: jSta = jSta - 1 # 纬度左下角点在纬度array里的索引 var11 = var[jSta, iSta] #### t2m -> var var21 = var[jSta, iSta+1] var12 = var[jSta+1, iSta] var22 = var[jSta+1, iSta+1] # 改变变量名，为了公式计算时候方便 x = lonSta[i] y = latSta[i] x1 = longitude[iSta] x2 = longitude[iSta+1] y1 = latitude[jSta] y2 = latitude[jSta+1] arg = 1.0 / ((x2 - x1)*(y2 - y1)) arg11 = arg * (x2 - x) * (y2 - y) arg21 = arg * (x - x1) * (y2 - y) arg12 = arg * (x2 - x) * (y - y1) arg22 = arg * (x - x1) * (y - y1) var_interp = arg11*var11 + arg21*var21 + arg12*var12 + arg22*var22 var_sta.append(var_interp) return var_sta t2m_sta_bilinear = Bilinear_interp(lonSta, latSta, longitude, latitude, t2m) stations_info['t2m_bilinear'] = np.array(t2m_sta_bilinear) stations_info.index = range(len(lonSta)) stations_info.to_excel('weather_station_data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

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