meteva读取风云卫星AWX格式与可视化
前言
风云卫星是中国自主研发的气象卫星系列，为天气预报、气候研究以及灾害监测提供了重要的数据支持。风云卫星能够提供高分辨率的地球观测图像，对于提高我国气象业务水平具有重要意义。其中，AWX格式是风云卫星数据的一种常见存储格式，它包含了丰富的气象信息，如云图、温度、湿度等。随着气象科学的发展和技术的进步，对这些数据的高效处理和分析变得越来越重要。本文将介绍如何使用 meteva 库来读取和处理风云卫星的 AWX 格式数据，以期为气象研究人员和从业人员提供实用的技术支持。
项目目的
本项目的目的是利用 meteva 库提供的功能，实现对风云卫星 AWX 格式数据的读取、解析和可视化。具体目标包括：
学习和理解 meteva 库的基本使用方法。
掌握读取风云卫星 AWX 格式数据的具体步骤。
利用 meteva 库提供的绘图工具，对数据进行可视化展示，以便于进一步的分析和应用
环境准备
!pip install meteva --upgrade -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
import meteva.base as meb
import numpy as np
import datetime
import xarray as xr
import pandas as pd
读取数据
grd = meb.read_griddata_from_AWX_file("/home/mw/input/awx3540/ANI_IR2_R01_20230217_0800_FY2G.AWX")
<xarray.DataArray 'data0' (member: 1, level: 1, time: 1, dtime: 1, lat: 1200,
lon: 1200)> Size: 6MB
array([[[[[[291.83, 291.83, 291.83, ..., 283.91, 283.91, 283.91],
[291.83, 291.83, 291.83, ..., 282.88, 283.4 , 283.4 ],
[291.83, 291.83, 291.35, ..., 282.37, 282.88, 283.4 ],
...,
[235.53, 235.53, 235.53, ..., 248.73, 248.73, 248.73],
[235.53, 234.68, 234.68, ..., 248.01, 248.73, 248.73],
[234.68, 234.68, 233.82, ..., 248.01, 248.01, 248.01]]]]]],
dtype=float32)
Coordinates:
* lon (lon) float64 10kB 77.32 77.38 77.44 77.5 ... 148.6 148.6 148.7
* lat (lat) float64 10kB 6.59 6.636 6.683 6.729 ... 61.97 62.01 62.06
* level (level) object 8B None
* dtime (dtime) object 8B None
* member (member) <U5 20B 'data0'
* time (time) object 8B None
Attributes:
dtime_units: hour
数据可视化
import numpy as np
import meteva.base as meb
map_extend = [76, 150, 5, 65]
axs = meb.creat_axs(1, map_extend, ncol=1, sup_title="风云卫星AWX格式测试",
sup_fontsize=8, wspace=0.8, add_minmap=False)
# 使用列表中的第一个 Axes 对象
image = meb.add_mesh(axs[0], grd, cmap=meb.cmaps.rh, clevs=np.arange(210, 290, 10), add_colorbar=True)
小结
通过本项目，我们成功地使用 meteva 库实现了对风云卫星 AWX 格式数据的读取、处理和可视化。这一过程不仅帮助我们熟悉了 meteva 库的基本功能，还为我们后续的气象数据分析和应用打下了坚实的基础
