MeteoInfoLab脚本示例:获取气团轨迹每个节点的气象数据

读取HYSPLIT输出的轨迹数据文件和相应时间的气象数据文件,生成轨迹图层,循环每条轨迹的节点,读出该节点的经度、纬度、气压、时间,通过对气象数据插值获得该节点的气象数据。

脚本程序:

#-----------------------------------------------------
# Author: Yaqiang Wang
# Date: 2015-9-30
# Purpose: Get meteorological data along trajectory
# Note: Sample
#-----------------------------------------------------

# Set working directory
trajDir = ‘D:/Temp/HYSPLIT‘
meteoDir = ‘D:/Temp/arl‘

# Open trjactory data file
print ‘Open trajectory data file ...‘
trajfn = os.path.join(trajDir, ‘traj_20090731‘)
print ‘Trajectory file: ‘ + trajfn
trajf = addfile_hytraj(trajfn)
# Create trajectory layer
trajLayer = trajf.trajlayer()

# Open meteorological data file
print ‘Open meteorological data file...‘
meteofn = os.path.join(meteoDir, ‘gdas1.jul09.w5‘)
print ‘Meteorological file: ‘ + meteofn
meteof = addfile(meteofn)

# Get meteorological data along trajectory
print ‘Get meteorological data along trajectory...‘
outfn = os.path.join(trajDir, ‘pblh_traj.txt‘)
outf = open(outfn, ‘w‘)
outf.write(‘Lon,Lat,Time,Heigh,PBLH,UWND\n‘)
pblvar = ‘PBLH‘
uvar = ‘UWND‘
idx = 0
for tline in trajLayer.shapes():
    t = trajLayer.cellvalue(‘StartDate‘, idx)
    h = trajLayer.cellvalue(‘StartHour‘, idx)
    t.replace(hour=h)
    for ps in tline.getPoints():
        lon = ps.X
        lat = ps.Y
        z = ps.M
        pres = ps.Z
        pbl = meteof.tostation(pblvar, lon, lat, None, t)
        uwnd = meteof.tostation(uvar, lon, lat, pres, t)
        print ‘lon: %.2f; lat: %.2f; time: %s; height: %.2f; PBLH: %.2f; UWND: %.2f‘ % (lon, lat, t.strftime(‘%Y%m%d_%H:%M‘), z, pbl, uwnd)
        line = ‘%.4f,%.4f,%s,%.2f,%.2f,%.2f‘ % (lon,lat,t.strftime(‘%Y%m%d_%H:%M‘),z,pbl,uwnd)
        outf.write(line + ‘\n‘)
        t = t + datetime.timedelta(hours=-1)
    idx += 1

outf.close()
print ‘Finish...‘

时间: 2024-12-17 23:18:30

MeteoInfoLab脚本示例:获取气团轨迹每个节点的气象数据的相关文章

MeteoInfoLab脚本示例:获取一维数据并绘图

气象数据基本为多维数据(通常是4维,空间3维加时间维),只让数据中一维可变,其它维均固定即可提取一维数据.比如此例中固定了时间维.高度维.纬度维,只保留经度维可变:hgt = f['hgt'][0,[500],[4],[180,360]].固定某一维可以用序号(从0开始),比如此例中的时间维为0,既第一个时次.也可以用该维中真实的数据,比如高度维希望是500 hPa,此时需要用中括号:[500],纬度维的固定也是类似.维的范围可用序号来限定,比如:5:20,也可用该维的真实值限定,比如此例中的经

MeteoInfoLab脚本示例:计算垂直螺旋度

尝试编写MeteoInfoLab脚本计算垂直螺旋度,结果未经验证. 脚本程序: print 'Open data files...' f_uwnd = addfile('D:/Temp/nc/uwnd.2011.nc') f_vwnd = addfile('D:/Temp/nc/vwnd.2011.nc') f_omega = addfile('D:/Temp/nc/omega.2011.nc') print 'Calculate vertical helicity...' tidx = 173

MeteoInfoLab脚本示例:FY-3C全球火点HDF数据

FY-3C全球火点HDF数据包含一个FIRES二维变量,第一维是火点数,第二维是一些属性,其中第3.4列分别是火点的纬度和经度.下面的脚本示例读出所有火点经纬度并绘图. 脚本程序: #Add data file fn = 'D:/Temp/hdf/FY3C_VIRRX_GBAL_L2_GFR_MLT_GLL_20150811_POAD_1000M_MS.HDF' f = addfile(fn) #Get data variable v = f['FIRES'] #Get data array d

MeteoInfoLab脚本示例:创建netCDF文件(合并文件)

在MeteoInfoLab中增加了创建netCDF文件并写入数据的功能,这里利用合并多个netCDF文件为一个新的netCDF文件为例. 1.创建一个可写入的netCDF文件对象(下面用ncfile表示),用addfile函数,第一个参数是文件名,第二次参数'c'表示创建新的netCDF文件.ncfile = addfile(outfn, 'c') 2.添加维(Dimensions),用ncfile的adddim函数,两个参数分别是维名称和维长度.stn = 26564stdim = ncfil

MeteoInfoLab脚本示例:站点数据绘制等值线

站点数据绘制等值线需要首先将站点数据插值为格点数据,MeteoInfo中提供了反距离权法(IDW)和cressman两个方法,其中IDW方法可以有插值半径的选项.这里示例读取一个MICAPS第一类数据(地面全要素观测),获取6小时累积降水数据(Precipitation6h),然后用站点数据的griddata函数将站点数据插值为格点数据,再利用contourfm函数创建等值线填色图层(等值线间隔和颜色可以自定义). 脚本程序(经纬度投影): #Set data folders basedir =

MeteoInfoLab脚本示例:合并数组

对于全球数据来说,经度要么是-180 - 180,要么是0 - 360,都会存在边界数据不连续的问题.比如0 - 360的数据,怎么得到 -20 - 30度的连续格点数据就是个问题(跨越了数据的经度边界),在MeteoInfoLab中可以用DimArray或MIArray的join函数来将两个数组合并为一个,参数分别是另一个数组和合并的维的序号,比如下面例子中的二维数组(y, x),经度维是第二维(序号为1),也就是说两个数组沿着经度维合并.还需要给合并后的数组的经度维设置新的经度值. 脚本程序

MeteoInfoLab脚本示例:计算水平螺旋度

尝试了用MeteoInfoLab编写计算水平螺旋度的脚本,结果未经验证. 脚本程序: print 'Open data files...' f_uwnd = addfile('D:/Temp/nc/uwnd.2011.nc') f_vwnd = addfile('D:/Temp/nc/vwnd.2011.nc') print 'Calculate average wind field from 850 to 600 hpa...' tidx = 173 # Jun 23, 2011 t = f_

MeteoInfoLab脚本示例:AMSR-E卫星数据投影

AMSR-E(http://nsidc.org/data/amsre/index.html)数据中的Land3数据是HDF-EOS4格式,投影是Cylindrical_Equal_Area.这里示例读取数据并投影至等经纬度投影. 脚本程序: #Add data file fn = 'AMSR_E_L3_DailyLand_V06_20091231.hdf' f = addfile(os.path.join('D:/Temp/hdf', fn)) #vname = 'D_Soil_Moisture

MeteoInfoLab脚本示例:多Y轴图

数据范围相差比较大的数据序列进行对比的时候多Y轴图就很重要了.MeteoInfoLab中提供了一个twinx函数来根据已有的坐标系(Axes)生成一个新的Axes,这个命令会使得已有的Axes不绘制右边的Y轴,而新生成的Axes只绘制右边的Y轴.yaxis函数可以对某个Axes的Y轴进行相应的设置,第一个参数是某个Axes的对象,可以设置Y轴的颜色(color)和偏移(shift),对于超过2个Y轴的图形来说第3个Y轴就必须设置偏移以避免压盖. 双Y轴图: 多Y轴图: 脚本程序: ax1 = a