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

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

这个脚本示例读取文本格式的闪电数据,读出每条闪电记录的经纬度和强度,在地图上绘制出每个闪电的位置,并用符号和颜色区分强度正负.数据格式如下:0 2009-06-06 00:01:16.6195722 纬度=35.0297  经度=114.8923  强度=23.4   陡度=9.1    误差=71.9   定位方式:四站算法1 2009-06-06 01:34:58.5911760 纬度=34.4243  经度=115.6057  强度=-1.3   陡度=-0.4   误差=0.0    定

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 da

示例读取HYSPLIT模式输出的气团轨迹数据文件,生成轨迹图层,并显示轨迹各节点的气压图.脚本程序: f = addfile_hytraj('D:/MyProgram/Distribution/java/MeteoInfo/MeteoInfo/sample/HYSPLIT/tdump') tlayer = f.trajlayer() stlayer = f.trajsplayer() axesm(position=[0.1,0.4,0.8,0.6]) mlayer = shaperead('D:

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 = ncfile.

MeteoInfoLab中读取文本文件数据的函数是asciiread,获取文本文件行.列数的函数是numasciirow和numasciicol,和NCL中函数名一致,但都是小写字母.本例中的示例数据文件来自此帖中的数据flood.dat:http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=29257&extra=page%3D1,该数据文件没有文件头(直接是数据),共三列,分别是经度.纬度和值.先获取文件的行数和列数,然后用asci

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'

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_u

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:

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: Sa

MeteoInfoLab的georead函数提供了读取shape文件.image文件(JPG.PNG等,需要有相应的地理定位文件)文件生成图层的功能(事实上shaperead也是同样的功能,不过函数名太过具体).对于Polygon图层可以设置其颜色透明度,可以用makecolors函数生成颜色列表,函数中设置参数alpha(255是不透明,0是完全透明).在contourfm函数中设置edgecolor参数可以绘制颜色区域的边框.脚本程序: f = addfile('D:/Temp/GrADS/

示例数据:ftp://ftp.bom.gov.au/anon/sample/catalogue/Satellite/IDE00220.201507140300.nc 该数据的分辨率很高(22000*22000),如果全部读入一个数组需要很大的内存,可以在读入时设置step(比如4,以间隔4读取数据),或者限定更小的空间范围. 脚本程序: #Add data file fn = 'D:/Temp/nc/IDE00220.201507140300.nc' f = addfile(fn) #Get d

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 =

应用最广泛的的地图数据应该是shape格式,网络上有很多免费下载资源.MeteoInfoLab中读取shape文件的函数是shaperead,参数即文件名,返回数据包含图形和属性信息的图层对象.矢量图层按照图元类型通常分点.线.面三种,都可以通过geoshow函数加入到地图坐标系(Axesm)中.在geoshow函数中可以指定图层的显示的Symbol(颜色等),可以设置facecolor, edgecolor, size等,这种情况下图层的所有图元都会以同一个Symbol来显示.也可以利用图层的

MeteoInfoLab提供一个线性拟合函数linregress,参数是参与拟合的两个数据序列,返回拟合的斜率.截距和相关系数.有了上述拟合参数可以用polyval函数生成拟合数据(直线).然后可以将数据.拟合线.公式等绘图. 脚本程序: fn = os.path.join('D:/KeyData/PMMUL/data/54500_PMMUL_DA.csv') if os.path.exists(fn): print fn tdata = readtable(fn, delimiter=',',

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 = ax

Maskout通常有两种类型:Maskout图形和Maskout数据.这里是Maskout图形的示例.需要用shaperead读取地图数据形成图层作为Maskout图层(这里是中国的行政区域china.shp),然后用masklayer函数对数据图层进行屏蔽,第一个参数是用来Maskout的图层,第二次参数是一个图层列表(可以同时屏蔽多个图层). 脚本程序: f = addfile('D:/Temp/GrADS/model.ctl') ps = f['PS'][0,(10,60),(60,140

FLEXPART是一个类似HYSPLIT的扩散模式,它输出的netcdf文件参照了WRF,可惜全局属性没有写全,比如只有一个投影名称(例如Lambert),没有相关的投影参数:中央经度,标准纬度等等.必须查阅WRF的头文件才能重建投影(为什么不照猫画虎把属性写全呢?).数据的经纬度坐标是有的,但在Lambert投影下的坐标没有,可以通过projectxy函数获得投影下的x, y坐标,其中的lon, lat是数据左下角的经纬度. 脚本程序: f = addfile('D:/Temp/nc/head

此例中的降水文本文件下载自"中国气象科学数据共享服务网"(http://cdc.nmic.cn/sksj.do?method=ssrjscp),其实是ESRI的文本格点数据格式.对于文本数据,MeteoInfoLab中有asciiread函数来读取数据,第一个参数是文件名,然后可以有一些可选参数,headerlines=6指的是读取数据前跳过6行头文件,对于非逗号分隔的文件还需要制定数据分隔符号,比如:delimiter=',' (逗号分隔),shape=(72,128)指定了将数据读

MODIS的气溶胶光学厚度(AOD)产品应用很广,数据可以在Giovanni上下载:http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/giovanni/overview/index.html.有HDF, netCDF和文本格式,这里示例打开netCDF格式数据,提取AOD数据并绘图. 脚本程序如下: f = addfile('D:/Temp/nc/MOD08_D3.A2015121.051.2015122103938.pscs_000500931513.Optical_Depth_La