收藏本站 劰载中...网站公告 | 吾爱海洋论坛交流QQ群:835383472

xmitgcm下载LLC海洋模式数据

[复制链接]

上一节,我们介绍了xmitgcm的LLCreader入门操作,总体上这个工具可以通过网络自动加载门户网站(ECCO)的模式数据,实现对模式LLC4320(PB级)和LLC2160的读取。但还有许多问题尚未解决:
  • • 能否保存数据到本地
  • • 能否按照经纬范围选取数据
  • • 能否选择连续的一段时间(如70天,每小时一个)
  • • 能否做较复杂计算
    1 \' s3 I" M) i  n( n
本节先介绍怎么通过LLCreader将数据下载本地,并使用GMT绘图。
- Q* X3 B+ o6 R6 C
步骤加载llcreader( `* ~' [0 b3 l
import xmitgcm.llcreader as llcreader
4 r4 N! R- ?4 }4 B& z  P. e7 f& g
1 Q$ _$ @5 K8 [1 I: j- `初始化模型
因为LLC4320数据体量较大,这里先以LLC2160为例。我们选择Theta进行导出测试。
model = llcreader.ECCOPortalLLC2160Model()
1 a4 x3 C; F; X/ V, W% x% s, I" A. f4 s. h
ds_sst = model.get_dataset(varnames=['Theta'], k_levels=[0], type='latlon',
1 S- p- `' `" z9 b                          iter_start=model.iter_start,
0 e" C1 H. V5 O3 m( m6 @! G                          iter_stop=(model.iter_start + model.iter_step),
# i, x: z# H7 R* t! T' L  M                          read_grid=True)
! B" E% J0 V0 _1 M, M/ L7 x$ ids_sst.Theta                          
e17c398cadb9e820fdac5f77c3133fe4.png
ds_sst的数据结构为Xarray的dataset,ds_sst.Theta的数据结构为Xarray的dataarray。可以看到Theta的数据大小是231M,这只是一个1小时快照的单层全球数据,体积不算太大。
58abfadff7631b95c513bd2043e38d04.png

' f7 B4 z) z! n; g% g
上图为其coordinates,这是dataarray数据结构的一个关键术语,其中黑色粗体i,j,k,time表示维度坐标(Dimension coordinate),其他为无维度坐标(Non-dimension coordinate)。
! Q' ~' t( Y. E& W( a' }
绘图查看' R, I3 W+ K: U+ W  Z- d3 M; ?

0 P# s2 s& O& s3 }3 Ktemp.Theta.plot()
f270b69e1b4897a0cd47fc89f200ecb6.png
维度坐标i,j作为其x和y轴,另一维度time和k(深度0)出现在标题上。
因为LLC为特殊的网格结构,这里暂时不能直接实现地理绘图。后面会对此进行单独介绍。

4 j7 d! F! j. C3 L0 G0 E5 X
保存 .to_netcdf()* p7 c% f/ I; k/ W# q
to_netcdf()是Xarray内置的函数,可将数据保存为nc格式。注意数据保存和llcreader函数无关,llcreader的主要作用是在线获得LLC模式数据,并转化成Xarray特有的数据结构,后面所有的操作都是使用Xarray,因此有必要对Xarray做全面的学习。后面会对此介绍。
ds_sst.Theta.to_netcdf('myfile.nc')
上述命令可以将Theta参数保存。通过panoply可以绘图展示SST参数的全球分布:
91cc1704eec295e82dba5dc4b4ea2558.png
删除不重要的坐标
# j2 v! B* }: l% o; K" i+ x4 J
但可以发现保存的文件大小是2.5G,远远超过了其自身大小,这是什么原因呢?
27bd7c12fcde88ccd1396cf073f4d373.png
) ?- I* D9 S5 R- t6 B/ |4 D
原来是把无维度坐标全部保存了,这些坐标其实也是数据,因此占用很大空间。一共有11个这样的2D坐标,再加上Theta,数据体积就达到2.5G了。$ _* I7 V) f. i) U: i$ a
; l  i  z9 W$ C- ]: B/ J1 K
d403e8d05dabb82f32cb37999f6e03f8.png
这些无维度坐标可以删去:
ds_sst.Theta.reset_coords() # 将无维度坐标转为变量(不删除)
- b3 E  L. K8 `) V$ Nds_sst[["Theta"]].reset_coords(drop=True) # 将会删去无维度坐标
976ce67a006158504eefcf096d561940.png
若想保留某些坐标,比如经纬度XC,YC:
ds_sst.Theta.reset_coords()[["XC", "YC","Theta"]]
上面使用了[[ ]]做变量的筛选。
然后保存:
ds_sst[["Theta"]].reset_coords(drop=True).to_netcdf('myfile2.nc')+ g+ g, j# ^9 p7 f2 W+ u% `
ds_sst.Theta.reset_coords()[["XC", "YC","Theta"]].to_netcdf('myfile3.nc')
这样,数据体积就小了,其中myfile2.nc仅包含Theta,大小213M。
- L8 [0 U+ W) M' u; G7 i9 c- k
GMT绘图
" Y5 O( O' w2 _+ U' W
GMT绘图比ython自带函数更加强大,既然已经下载到本地,则看一下GMT绘图效果:
gmt begin ex02 png! q/ [2 I" q0 I( B& a% b
    gmt set MAP_ANNOT_OBLIQUE 0, T. H# S4 h- \# k; r. ]
    gmt subplot begin 2x1 -A+JTL -Fs16c/10c -M0 -R1000/2000/2500/3500 -JX15/13c -B100 -T"Aghulhas Rings"
% A1 B4 w/ O* ~        gmt subplot set 0,0 -Ce3c& L" ^  _0 t! V1 t8 K) R3 M
        gmt grd2cpt myfile3.nc?Theta -Cjet -Z
$ ~8 M& R+ }+ d1 ^        gmt grdimage myfile3.nc?Theta -I+a90  ( d! R; |# J8 ^2 Y  u! v
        gmt colorbar -DJRM+o1.5c/0+mc -I0.3 -Bx2+lTheta -By+ldegree
% Y+ ?0 H( m7 I  S
4 Y( L& `9 ?) E, ]        gmt subplot set 1,0 -Ce3c
% E6 m$ o2 f7 Y5 G% |9 D' F        gmt grd2cpt myfile4.nc?Theta -Crainbow -Z7 u7 B& J2 \- R$ e/ |
        gmt grdimage myfile4.nc?Theta: h$ t2 t. i1 B; u% S% p6 p
        gmt colorbar -DJRM+o1.5c/0+e+mc -Bx2+lTheta -By+ldegree
- O$ b* d8 g" [4 u& j4 l" c& P& e: n    gmt subplot end0 j8 e7 V0 B; @; j
gmt end show ' {# Y7 Y0 [6 N* P1 X! F
c8c573203e6afdb5b6b0dd2d6cb60576.png
台湾海域
1c9c67d88f9b8f004fc59c26c772f279.png
下节预告
  • • 范围的筛选
  • • 时间维度的连续导出
    . `1 _- @- X1 Q

) k; v) Z4 L3 J' q0 m7 @
回复

举报 使用道具

相关帖子

全部回帖
暂无回帖,快来参与回复吧
懒得打字?点击右侧快捷回复 【吾爱海洋论坛发文有奖】
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册
半座山
活跃在2026-4-4
快速回复 返回顶部 返回列表