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效果图一、 python读取wrfout一、python绘制500hPa高度场三、输出nc文件
资料：台风“菲特“fitow模拟结果文件，https://blog.csdn.net/nice_clever/article/details/127340492#comments_24201637必要python包：netCDF4、wrf-puthon
【anaconda安装wrf-python 】
conda install -c conda-forge wrf-python
本文主要介绍python对wrfout结果文件的初步后处理操作，以及基础绘图。 wrfout后处理包括：【读取wrfout文件、读取wrfout文件中变量metadata及数据、对高度场进行500hPa插值、输出nc文件】 基础绘图操作包括：【设置投影和范围、绘制等值线contour和等值线标值、副高区域填色contourf】 仅展示初步评估模拟的效果，若精美绘制需要进一步的设置、细化。
效果图
以下代码运行后输出plot()：
一、 python读取wrfout
import numpy as np
import xarray as xr
from netCDF4 import Dataset
from wrf import getvar, ALL_TIMES, interplevel
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature# ### 使用 cat 方法合并多个文件
wrfin = Dataset('./wrfout_d01_2013-10-05_00_00_00')
# print(wrfin)
# 提取位势高度和压力场
z = getvar(wrfin, 'z') # 提取WRF netCDF 变量 # model height
p = getvar(wrfin, 'pressure') # 单位hPa (29, 216, 216)
# 计算 500 mb 位势高度
ht_500mb = interplevel(z, p, 500.)
ht_500mb = ht_500mb/10.
# print(np.min(ht_500mb))
# print(np.max(ht_500mb))
lon = ht_500mb.XLONG
lat = ht_500mb.XLAT
print(ht_500mb.shape)
一、python绘制500hPa高度场
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## PLOT
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proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)
proj_data = ccrs.PlateCarree()#LambertCylindrical() # 数据的投影方式
leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (115, 145, 12, 42)
fig , ax = plt.subplots(1,1,figsize=(8,8),subplot_kw={'projection':proj})
######## 调节绘图经纬度范围
Region = [leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat] #要绘制的范围 lon1,lon2,lat1,lat2
ax.set_extent(Region, crs=proj_data) #经纬度范围,坐标参考系转换
######## 添加地理信息
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'),lw=0.5)# 添加海岸线
######## 绘制等值线
qs = ax.contourf(lon,lat,ht_500mb, zorder=0, levels=[576., 600.], colors='grey',
extend='max', transform=proj_data)
lvl = np.arange(560,600,2.0)
cs = ax.contour(lon,lat,ht_500mb, zorder=0, levels=lvl, colors='k', transform=proj_data)
######## 添加等值线标注
ax.clabel(cs,cs.levels, fontsize=8, colors='k')
plt.savefig('0620.png',dpi=200)
plt.show()
# ds = xr.Dataset({'ht_500mb':ht_500mb})# 将数据数组转为数据集
# ds.to_netcdf('./ht_500mb_100520.nc', mode='w') # 使用相对路径也可以
# ht_500mb.to_netcdf('./ht_500mb_100520.nc', mode='w')
三、输出nc文件
ds = xr.Dataset({'ht_500mb':ht_500mb})# 将数据数组转为数据集
ds.to_netcdf('./ht_500mb_100520.nc', mode='w') # 使用相对路径也可以
ht_500mb.to_netcdf('./ht_500mb_100520.nc', mode='w')
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