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\ begingroup美元

我想计算风速的U和V风组件天气的研究和预测(WRF)模拟。然而,我开始意识到一些模型的变量(包括风组件)是交错的。这使得它很难分析模型输出,由于交错变量的维度不同于那些non-staggered变量。

有人有任何提示如何de-stagger这些字段在netcdf WRF模式产生的文件吗?

\ endgroup美元
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  • \ begingroup美元 这是你想要的东西——吗ncl.ucar.edu/Document/Functions/WRF_arw/…吗? \ endgroup美元
    - - - - - -gansub
    2019年12月17日15:05
  • \ begingroup美元 python它,buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/wrf-python/1.0b1/… \ endgroup美元
    - - - - - -gansub
    2019年12月17日15:24
  • \ begingroup美元 谢谢你的联系。这些解决方案的问题是,你必须手动提取数据,de-stagger netcdf文件,然后重建与更新的数据。这是非常先进的,我用Python和NCL没有经验。我在找一些更通用的工具,自动完成所有的工作如果这种工具的存在。 \ endgroup美元
    - - - - - -thiagoveloso
    2019年12月17日17:49

1回答1

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\ begingroup美元

在Python中我发现的最简单方法是使用getvar功能与“ua”,“va,”或“佤邦”变量的WRF-Python模块。或者,你可以把之间的中点蹒跚。

编辑:例如,使用WRF-Python模块,您可以得到destaggered风与下面的代码变量

进口netcdf4数控

进口wrf

f = nc.Dataset (“example.nc”)

u = wrf.getvar (f, ua)

v = wrf.getvar (f,弗吉尼亚州)

w = wrf.getvar (f,佤邦)

\ endgroup美元
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  • \ begingroup美元 愿意分享一个示例脚本? \ endgroup美元
    - - - - - -thiagoveloso
    2019年12月17日17:47
  • \ begingroup美元 进口wrf,进口netCDF4数控,f = nc.Dataset(帧),u = wrf.getvar (f, ua) \ endgroup美元
    - - - - - -BarocliniCplusplus
    2019年12月17日在18:09
  • \ begingroup美元 谢谢分享!我想我能做同样的在r .但是de-staggering本身呢? \ endgroup美元
    - - - - - -thiagoveloso
    2019年12月17日18:16
  • \ begingroup美元 有一个函数!最新wrf-python.readthedocs.io / en / / user_api /生成/… \ endgroup美元
    - - - - - -BarocliniCplusplus
    2019年12月17日在18:19
  • \ begingroup美元 但粗略destaggering可能类似(var (1::,:,:) + var [::,: 1:]) / 2。 \ endgroup美元
    - - - - - -BarocliniCplusplus
    2019年12月17日18:20

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