Interpolate on 风中飞舞

GRIB笔记：使用pyinterp实现二维要素场插值

Sun, 28 Mar 2021 19:07:00 +0800

介绍如何使用 pyinterp 实现二维矩阵插值

加载 Python 科学常用库

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

使用 nwpc-data 库加载 GRIB2 要素场

from nwpc_data.data_finder import find_local_file
from nwpc_data.grib.eccodes import (
 load_field_from_file,
)

加载 pyinterp 库

import pyinterp
import pyinterp.fill
import pyinterp.backends.xarray

data_path = find_local_file(
 "grapes_gfs_gmf/grib2/orig",
 start_time="2021031100",
 forecast_time="24h"
)
data_path

PosixPath('/g1/COMMONDATA/OPER/NWPC/GRAPES_GFS_GMF/Prod-grib/2021031100/ORIG/gmf.gra.2021031100024.grb2')

t2m = load_field_from_file(
 data_path,
 parameter="2t",
) - 273.15
t2m

t2m.values.shape

(720, 1440)

def plot(field):
 fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
 ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
 field.plot(
 ax=ax
 )
 ax.coastlines()
 plt.show()

plot(t2m)

Sun, 21 Mar 2021 10:52:00 +0800

介绍如何使用 xarray 实现二维矩阵插值。

加载 Python 常用科学库

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

使用 nwpc-data 库查找数据文件，并加载要素场

from nwpc_data.data_finder import find_local_file
from nwpc_data.grib.eccodes import (
 load_field_from_file,
)

data_path = find_local_file(
 "grapes_gfs_gmf/grib2/orig",
 start_time="2021031100",
 forecast_time="24h"
)
data_path

PosixPath('/g1/COMMONDATA/OPER/NWPC/GRAPES_GFS_GMF/Prod-grib/2021031100/ORIG/gmf.gra.2021031100024.grb2')

使用 load_field_from_file() 加载要素场，返回 xarray.DataArray 对象

t2m = load_field_from_file(
 data_path,
 parameter="2t",
) - 273.15
t2m

t2m.values.shape

(720, 1440)

使用 xarray 内置的 plot() 函数进行绘图

def plot(field):
 fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
 ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
 field.plot(
 ax=ax
 )
 ax.coastlines()
 plt.show()

plot(t2m)

Tue, 16 Mar 2021 21:26:00 +0800

介绍 scipy.interpolate 包中几种可用于二维矩阵插值的函数

本文仅简要介绍函数用法，而不比较各种插值类型。

加载 Python 常用科学库

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs

使用 eccodes 包解码 GRIB2 文件

import eccodes

使用 nwpc-data 库查找数据文件，并加载要素场

from nwpc_data.data_finder import find_local_file
from nwpc_data.grib.eccodes import (
 load_message_from_file
)

使用 GRAPES GFS 全球预报模式系统生成的原始分辨率 GRIB2 产品，分辨率为 0.25 度，网格大小 1440 * 720

data_path = find_local_file(
 "grapes_gfs_gmf/grib2/orig",
 start_time="2021031100",
 forecast_time="24h"
)
data_path

PosixPath('/g1/COMMONDATA/OPER/NWPC/GRAPES_GFS_GMF/Prod-grib/2021031100/ORIG/gmf.gra.2021031100024.grb2')

使用 load_message_from_file() 函数加载 2 米温度场，返回用于 eccodes 包的 GRIB handler 对象