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…

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…

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…

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…

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…

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…

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'…

MODIS卫星很多陆面数据都是Sinusoidal投影,数据被分为一个个10*10度(赤道地区)的瓦片(http://modis-land.gsfc.nasa.gov/MODLAND_grid.html),数据格式通常是HDF-EOS格式,作为EOS格式MeteoInfo可以自动读出数据的坐标信息(包括投影等).脚本程序: f = addfile('D:/Temp/Hdf/MOD10A1.A2010365.h27v05.005.2011002103013.hdf') vname = 'snow_…

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 =…

例子中的AIRS Swath HDF数据在Polar Stereographic(南极)投影中接近矩形,需要先从数据中读出经纬度及相关数据数组,利用surfacem函数绘制Swath数据(散点),在surfacem函数中经纬度数据会被投影到目的投影坐标系(在axesm函数中定义),并从2维散点数据生成surface数据(也就是格点数据)用所谓的surface插值方法.2维散点数据可以组成格网(非矩形格网),遍历目标格点数据的每个格点,该格点落在格网中哪个网格中,就将此网格的散点值赋给该格点.有些…

读取CloudSAT HDF Swath数据,绘图分上下两部分,上面是时间和高度维的Radar Reflectivity Factor二维图,下面是卫星轨迹图.示例程序: # Add file f = addfile('D:/Temp/hdf/2010128055614_21420_CS_2B-GEOPROF_GRANULE_P_R04_E03.hdf') # Read data vname = 'Radar_Reflectivity' v_data = f[vname] data = v_da…

SeaWiFS HDF Grid数据读取,特别是涉及到了文件的众多属性数据的读取,数据取对数后绘图.脚本程序: #Add data file f = addfile('D:/Temp/hdf/S1999001.L3m_DAY_CHL_chlor_a_9km.hdf') #Get data variable vname = 'l3m_data' v = f[vname] #Set x/y ny = f.attrvalue('Number_of_Lines')[0] nx = f.attrvalue…

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…

这里演示读取和绘制AVHRR hdf格式数据,以sst(海表面温度)为例. 脚本程序: #Add data file f = addfile('D:/Temp/hdf/2006001-2006005.s0454pfrt-bsst.hdf') vname = 'bsst' v = f[vname] data = v[::-1,:] data.fill_value = 0.0 #Plot axesm() mlayer = shaperead('D:/Temp/map/country1.shp') g…

这个例子读取OMI卫星Swath数据中的CloudFaction变量并绘图.脚本程序: #Add data file folder = 'D:/Temp/hdf/' fns = 'OMI-Aura_L2-OMNO2_2008m0720t2016-o21357_v003-2008m0721t101450.he5' fn = folder + fns f = addfile(fn) lon_v = f['Longitude'] lat_v = f['Latitude'] lon = lon_v[:,…

TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer)数据是全球臭氧观测.脚本程序: #Add data file folder = 'D:/Temp/hdf/' fns = 'TOMS-EP_L3-TOMSEPL3_2000m0101_v8.HDF' fn = folder + fns f = addfile(fn) vname = 'Ozone' v = f[vname] ozone = v[::-1,:] #Plot axesm() mlayer = shapere…

MERRA是NOAA的一种再分析资料,HDF数据遵循COARDS协议,读取比较简单.脚本程序: #Add data file folder = 'D:/Temp/hdf/' fns = 'MERRA300.prod.assim.tavg1_2d_slv_Nx.20150101.SUB.hdf' fn = folder + fns f = addfile(fn) vname = 't2m' t = f[vname] t2m = t[0,:,:] #Plot axesm() mlayer = sha…

TRMM 3B43是卫星观测月平均降水量产品,是HDF的格点数据.需要注意的是数据中降水变量维的顺序里经度维在前纬度维在后,这与通常的设置(纬度维在前经度维在后)相反,需要对获取的二维数组进行转置,使用transpose函数.数据的经纬度数组也需要定义(文件中没有).数据中的0值为缺测值(fill_value),并不是一个好的缺测值设置,因此改为-9999.0.脚本程序: #Add data file folder = 'D:/Temp/hdf/' fns = '3B43.100301.6A.H…

AIRS Grid HDF数据是HDF4 EOS格式,数据地理坐标信息可以被MeteoInfo自动识别,脚本程序更为简单.需要注意的是读取数据时Y轴是反向的(卫星数据通常如此).脚本程序: #Add data file folder = 'D:/Temp/hdf/' fns = 'AIRS.2002.08.01.L3.RetStd_H031.v4.0.21.0.G06104133732.hdf' fn = folder + fns f = addfile(fn) vname = 'Tempera…

TRMM 2A12 HDF数据是卫星观测的SWATH数据(轨道数据),比格点数据处理起来要麻烦一些.数据的经纬度保存在geolocation变量中,需要先将经纬度数据读出来(均为2维数组),然后读取云水含量数据(cldWater).虽然都是2维数组,但并不是格点数据,相当于2维的散点数据,点数相当多(3019*208)如果用散点图来绘制的话会非常的慢,需要将其插值为格点数据.插值方法建议选择nearest,该方法速度最快.插值后的格点数据用imshowm函数显示为图像就很快了.脚本程序: #Ad…

FY3A卫星有HDF格式的AOD产品数据,全球范围,分辨率为0.05度.读取数据文件变量后要重新设定X/Y维,数据是Y轴反向的,且需要除以10000得到AOD值. 脚本程序: #Add data file fn = 'D:/Temp/hdf/FY3A_MERSI_GBAL_L3_ASL_MLT_GLL_20140331_AOAM_5000M_MS.HDF' f = addfile(fn) #Get data variable v = f['Aerosol_Optical_Thickness_of…

这里演示从micaps第一类数据(地面全要素观测)中读取一个变量(用DimDataFile类的stationdata方法),然后maskout掉中国区域之外的数据,利用scatterm函数绘制散点图. 脚本程序: f = addfile_micaps('D:/Temp/micaps/10101414.000') pr = f.stationdata('Visibility') layer = shaperead('D:/Temp/map/china.shp') pr = pr.maskout(l…

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…

OMI卫星格点数据的例子,全球臭氧柱总量分布.脚本程序: #Add data file folder = 'D:/Temp/hdf/' fns = 'OMI-Aura_L3-OMTO3e_2005m1214_v002-2006m0929t143855.he5' fn = folder + fns f = addfile(fn) vname = 'ColumnAmountO3' v = f[vname] data = v[:,:] #Plot axesm() mlayer = shaperead(…

脚本程序: #Add data file fn = 'D:/Temp/hdf/FY2C_CLC_MLT_NOM_20070730_1800.hdf' f = addfile(fn) #Get data variable v = f['FY2C_Hourly_Cloud_Classification'] #Set x/y x = linspace(-5750000.0,5750000.0, 2288) y = linspace(-5750000.0,5750000.0, 2288) #Add x/…

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.…

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:…

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:…

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=',',…