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如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-04-21 10:24 出处:网络 作者: INUYASHA123
引言:我一直想理解空间相关分析的计算思维,于是今天又拿起python脚本和数据来做练习。首先需要说明的是,这次实验的数据和Python脚本均来自于[好久不见]大佬,在跟大佬说明之后,允许我写到公众号来与大家共享,在

引言:我一直想理解空间相关分析的计算思维,于是今天又拿起python脚本和数据来做练习。首先需要说明的是,这次实验的数据和Python脚本均来自于[好久不见]大佬,在跟大佬说明之后,允许我写到公众号来与大家共享,在此对大佬的指点表示感谢,这次实验的脚本可在气象家园或简书app(如果没记错的话)搜索到这次实验的相关内容,也可以微信或者后台发消息给我获取。在此之前我觉得自己还没理解这个方法的计算思维,检验的标准就是我能否迅速运用到其他方面。于是今天又重新回来温习一遍,我把自己的理解与大伙共同交流。

首先,数据的格式是NetCDF(.nc)数据,两个数据分别是[哈德来中心海温sst数据,pc数据是对东太平洋SSTA做的EOF获取]。知道数据信息之后我们就准备开始去运行程序。原始脚本包括了回归分析和相关分析两部分,但是今天我做了空间相关分析这一部分,有兴趣的可以到[好久不见]大佬的气象家园阅读喔!如果还没有安装Cartopy包的话请在后台联系我喔

为了方便理解每一步,我选择去Jupyter运行,因为可以一段一段程序的运行,这是比较方便的。绘图部分并不是很难,关键还是在于数据预处理部分。

空间相关分析的脚本如下:

import numpy as np #数值计算用,如相关系数
import xarray as xr #读取.nc文件用
from sklearn.feature_selection import f_regression #做显著性检验
import matplotlib.pyplot as plt #绘制和展示图形用
import cartopy.crs as ccrs #绘制地图用,如果没有安装好的话,请在后台联系我
import cartopy.feature as cfeature #添加一些矢量用,这里没用到,因为我没数据
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter #经纬度格式设置
import cmaps #ncl的color,如果没有的话,请联系我,也可以在气象家园找到

#使用上下文管理器读取.nc数据,并提取数据中的变量,可以提前用NASA的panoply这个软件查看.nc信息
with xr.open_dataset(r'D:\inuyasha\codeX\codeLEARN\sst.DJF.mean.anom.nc') as f1:
      pre = f1['sst_anom'][:-1, :, :]  # 三维数据全取,时间,纬度+经度
      lat, lon = f1['lat'], f1['lon'] #提取经纬度,后面格网化需要用到
pre2d = np.array(pre).reshape(pre.shape[0], pre.shape[1]*pre.shape[2])
#0表示行个数,1列代表的个数,2经度代表个LnjfD数
with xr.open_dataset(r'D:\inuyasha\codeX\codeLEARN\pc.DJF.sst.nc') as f2:
      pc = f2['pc'][0, :]

# 相关系数计算
pre_cor = np.corrcoef(pre2d.T, pc)[:-1, -1].reshape(len(lat), len(lon))

# 做显著性检验
pre_cor_sig = f_regression(np.nan_to_num(pre2d), pc)[1].reshape(len(lat), len(lon))#用0代替NaN
area = np.where(pre_cor_sig < 0.05)
# numpy的作用又来了 
nx, ny = np.meshgrid(lon, lat)  
# 格网化经纬度,打印出来看看就知道为什么要这么做了
plt.figure(figsize=(16, 8)) #创建一个空画布
#让colorbar字体设置为新罗马字符
plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
plt.rcParams['font.size'] = 16

ax2 = plt.subplot(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
# 在画布上绘图,这个叫axes,这不是坐标轴喔
ax2.coastlines(lw=0.4)
ax2.set_global()
c2 = ax2.contourf(nx, ny, pre_cor, extend='both', cmap=cmaps.nrl_sirkes, transform=ccrs.PlaLnjfDteCarree())
plt.colorbar(c2,fraction=0.05,orientation='horizontal', shrink=0.4, pad=0.06)
# extend关键字设置colorbar的形状,both为两端尖的,pad是距离主图的距离,其他参数web搜索

# 显著性打点
sig2 = ax2.scatter(nx[area], ny[area], marker='+', s=1, c='k', alpha=0.6, transform=ccrs.PlateCarree())
# 凸显显著性区域
plt.title('Correlation Analysis', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size'   : 16})
#标题字体也修改为新罗马字符,数字和因为建议都用新罗马字符
ax2.set_xticks(np.arange(0, 361, 30),crs=ccrs.PlateCarree())
# 经度范围设置,nunpy的作用这不就又来了嘛
plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman',size=16) #修改xy刻度字体为新罗马字符
plt.yticks(fontproperties = 'Times New R编程客栈oman',size=16)
ax2.set_yticks(np.arange(-90, 90, 15),crs=ccrs.PlateCarree())
# 设置y
ax2.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter(zero_direction_label = False))#经度0度不加东西
ax2.yaxis.set_major_formattwww.cppcns.comer(LatitudeFormatter())
# 设置经纬度格式,就是多少度显示那样的,而不是一些数字
ax2.set_extent([-178, 178, -70, 70], crs=ccrs.PlateCarree())
# 设置空间范围
plt.grid(color='k')
# 画一个网格吧
plt.show()
# 显示出图形

那么就运行看看效果吧

如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析

如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析

如果觉得这个color不喜欢的话,就换一下ncl的来吧,ncl的颜色多而漂亮,喜欢啥就换啥

如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析

如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析

想要理解这个方法的计算思维,有必要观察原始数据和数据处理之后的样式,理解了数据样式之后可能更有助于我们理解整个程序

import numpy as np
import xarray as xr
from sklearn.feature_selection import f_regression
import编程客栈 matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
import cmaps

with xr.open_dataset(r'D:\inuyasha\codeX\codeLEARN\sst.DJF.mean.anom.nc') as f1:
      pre = f1['sst_anom'][:-1, :, :]  # 三维数据全取,时间,纬度+经度
      lat, lon = f1['lat'], f1['lon']
pre2d = np.array(pre).reshape(pre.shape[0], pre.shape[1]*pre.shape[2])#0行代表的个数,1纬度,2经度
#pre2d.shape是一个39行,16020列的矩阵,T之后就变为了16020行,39列

with xr.open_dataset(r'D:\inuyasha\codeX\codeLEARN\pc.DJF.sst.nc') as f2:
      pc = f2['pc'][0, :]
#pc是一个39行的数组

# # 相关系数
pre_cor = np.corrcoef(pre2d.T, pc)[:-1, -1].reshape(len(lat), len(lon))
#pre_cor.shape,(16020,)->reshape(89,180)
# # 显著性检验

# pre_cor_sig = f_regression(np.nan_to_num(pre2d), pc)[1].reshape(len(lat), len(lon))#用0代替NaN
# area = np.where(pre_cor_sig < 0.05)

nx, ny = np.meshgrid(lon, lat)  # 格网化
nx,ny

如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析

看看格网化后的经纬度多规范啊。画张图来看看可能也会直观一些。

如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析

好吧,今天的分享就到这里了,理解了这个计算思维,能更好地迁移运用到其他研究方面,如果还没有安装Cartopy包的话请在后台联系我喔,如果需要测试数据和脚本请在后台联系我,当然也可以去[好久不见]大佬的主页。如果觉得这次分享不错的话,还请老铁们点个赞,多多分享,欢迎交流学习,感谢各位!

原始资料:

http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=92816&highlight=%CF%D4%D6%F8%D0%D4%BC%EC%D1%E9%2B%CF%E0%B9%D8%B7%D6%CE%F6

以上就是如何使用Python对NetCDF数据做空间相关分析的详细内容,更多关于Python对NetCDF数据做空间分析的资料请关注我们其它相关文章!

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