python处理气象数据(nc数据)记录过程

2024-04-18 11:54| 来源: 网络整理| 查看: 265

介绍：NetCDF(network Common Data Form)网络通用数据格式是一种面向数组型并适于网络共享的数据的描述和编码标准。目前，NetCDF广泛应用于大气科学、水文、海洋学、环境模拟、地球物理等诸多领域。用户可以借助多种方式方便地管理和操作 NetCDF 数据集。Python处理气象数据：

1.先决条件：netCDF库的下载

pip install netCDF4

2.相关处理流程介绍：

from netCDF4 import Dataset #导入netCDF4 input_data = r'F:\GLDASnew\GLDAS_NOAH025_M.A200001.021.nc4.SUB.nc4'#确定nc数据的文件 data = Dataset(input_data) #读取nc数据到data中 print(data.variables.keys()) #variables是变量，储存在气象数据的value中 lon = data.variables['lon'][:] #读取气象数据中的精度（lon）数据 lat = data.variables['lat'][:] #读取气象数据中的纬度（lat）数据 Evap_tavg = data.variables['Evap_tavg'][:] #读取气象数据中的Evap_tavg数据 lon = lon.data #输出lon的具体内容数值

3.相关出图的流程：

import numpy as np #导入numpy库 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib Evap_tavg = np.squeeze(Evap_tavg) fig = plt.figure() m = Basemap() # 绘制底图 m.readshapefile("china-shapefiles-master/shapefiles/china", 'china', drawbounds=True) lon, lat = np.meshgrid(lon, lat) # 生成网格数据meshgrid是生成网格的函数，其中lons和lats是输入的横纵坐标 xi, yi = m(lon, lat) # 绘制底图的坐标矩阵 boundaries = np.arange(0, 0.5, 0.005) cmap_reds = plt.cm.get_cmap('jet_r', len(boundaries)) cs = m.pcolormesh(xi, yi, Evap_tavg, cmap=cmap_reds) # pcolor函数是指使用xi和yi为横纵坐标，z值取np.squeeze(eva)，是颜色映射函数 m.drawparallels(np.arange(0, 360, 50), labels=[1, 0, 0, 0], fontsize=10) m.drawmeridians(np.arange(0, 360, 50), labels=[0, 0, 0, 1], fontsize=10) m.drawcoastlines() m.drawstates() m.drawcounties() cbar = m.colorbar( location='bottom', pad="10%") plt.show()

【本文地址】

公司简介

联系我们