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LLC4320模式按照范围提取数据

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本节继续上节留下的问题之一:
  • • 按照经纬度范围提取数据
    * b4 L9 l& U( P$ e' k. h' a) c
刚才查看ECCO门户,发现流量超载,停止数据下载服务了。LLC4320本质上不适合下载后计算,而适合云计算(PB级别的运算),后面我将尝试LLC4320的云计算。这里所谈的下载也仅限于非常小的范围,只有在小范围筛选的条件下,高分辨率模式数据的下载才有单机操作的实践意义。
准备
略(参考上一节,主要是加载Python库)。

9 m' d# _' h( @- @/ n% v- G
范围选取! o" ~3 T' j6 w' I7 W
这里还是仅保存少量有用的参数,删除大部分暂时用不上的无维度坐标。注意XC和YC代表了经纬度,在此保留。
temp=ds_sst.Theta.reset_coords()[["XC", "YC","Theta"]]
使用经纬度进行数据选取,选择区域是南非海域:
temp.where((temp.XC < 60) & (temp.XC >0) & (temp.YC >-50) & (temp.YC <-10)).Theta.plot()
582f68c2d5949934e91aa43e7ef83695.png

/ W. [+ |7 C7 }$ G  Z* L0 }( t4 ~
现在已经按照经纬度范围选好了数据。但是检查发现数据的尺寸没有减小,这里还缺少一步:
temp.where((temp.XC < 60) & (temp.XC >0) & (temp.YC >-60) & (temp.YC <-20),drop=True).Theta.plot(cmap="magma")
99e9b56e3c01d4f6a6b69e6d78e199e1.png
8 I4 N( G5 J3 E
通过drop范围之外的数据,数据大小正常了,它的范围正是我们通过经纬度筛选的范围。
然后保存,文件大小约90M:
small_ex=temp.where((temp.XC < 60) & (temp.XC >0) & (temp.YC >-60) & (temp.YC <-20),drop=True)
; i$ j% X7 i/ e! ~7 g/ r; T4 F6 ismall_ex.to_netcdf('myfile2.nc')
按照经纬度选取数据的速度较慢,原因是对XC和YC进行了对比计算。此外也可以使用维度坐标ij的切片进行选取,前提是大致知道ij和经纬的对应(可以从绘图中大致查看)。
small_ex2=temp.isel(k=0,i=slice(1824, 4703,1),j=slice(4040,6857,1))
0 U1 D+ U$ Y2 G. B/ ]small_ex2.to_netcdf('myfile2.nc')
坐标切片的速度更快,无对比运算,结果完全一样,因此推荐使用它。
0 }( U3 X: s2 G
地理绘图/ d. Z$ G8 t. \' J
上节,我们看到LLC4320的绘图坐标标注均为网格点数,而不是经纬度。那么怎么使用经纬度表达呢?这里我们初次使用Julia的GMT和RemoteS。
  • • Julia GMT是GMT的一个Julia语言包。
  • • RemoteS是针对复杂地理网格绘图的Julia包。& ?2 l0 c0 N5 S3 T6 w( G
代码仅需两行:
G = grid_at_sensor("./myfile4.nc", "Theta",region=(0,50,-50,-10),xarray="XC", yarray="YC", inc=0.03);9 p2 |( u1 o) G$ s1 }- j4 |' N

' y. r# |3 L3 ]8 x% N3 rimshow(G, proj=:guess, coast=true, dpi=200)
1425e44bb6aac0fd6c692f3f92ac8761.png

, y& J6 c- X. Z/ k4 b  Y下节预告
  • • 时间维度的连续导出
  • • 数据计算
    1 q" I- y" m3 O. k

9 k- N6 o/ F5 H- ^8 f, f
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半座山
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