请教如何把计算结果保存或转换成HYSPLIT模型需要的格式

aankai

问题描述，我下载了NAM Data Assimilation System 10年的数据，用HYSPLIT模型软件转成了txt文件，再用R计算了平均值。现在需要把数据保存成HYSPLIT模型需要的ARL格式。试过存成netcdf文件，用HYSPLIT软件转换；也试过用王老师的脚本修改一下转换，但都没有成功。因为这两种方法都要基于WRF输出的netcdf文件，而我保存的是用R生成的.nc文件。本人新手，请各位不吝赐教！(附件是用R保存的.nc文件以及与模型转换的文本格式一致的txt文件)

MeteoInfo

你这是单个点的数据吗？这种数据转成ARL格式有什么用？

aankai

MeteoInfo 发表于 2017-1-10 09:03
你这是单个点的数据吗？这种数据转成ARL格式有什么用？

导师布置的任务，分别计算campaign的两个点的平均值再输入模型

MeteoInfo

aankai 发表于 2017-1-10 09:47
导师布置的任务，分别计算campaign的两个点的平均值再输入模型

“输入模型”是什么意思？

aankai

MeteoInfo 发表于 2017-1-10 09:54
“输入模型”是什么意思？

把气象数据和emission数据输入hysplit模型

MeteoInfo

aankai 发表于 2017-1-10 10:30
把气象数据和emission数据输入hysplit模型

问题是只有两个点的气象数据能做什么？肯定是无法计算气团轨迹的。

aankai

MeteoInfo 发表于 2017-1-10 10:57
问题是只有两个点的气象数据能做什么？肯定是无法计算气团轨迹的。

我现在只计算了两个点，最终需要计算整个地区的平均值，所以除了把结果保存成arl格式文件，另一个问题是如何计算整个地区的平均值。因为用软件转成txt文件，一次只能选一个点。

MeteoInfo

aankai 发表于 2017-1-10 14:54
我现在只计算了两个点，最终需要计算整个地区的平均值，所以除了把结果保存成arl格式文件，另一个问题是 ...

不用转为txt文件，可以用MeteoInfoLab软件脚本直接读取ARL格式格点数据，平均后再输出。

aankai

MeteoInfo 发表于 2017-1-10 15:12
不用转为txt文件，可以用MeteoInfoLab软件脚本直接读取ARL格式格点数据，平均后再输出。

没想到MeteoInfo这么强大！我一定要在实验室好好推广一下。多谢王老师！

aankai

MeteoInfo 发表于 2017-1-10 15:12
不用转为txt文件，可以用MeteoInfoLab软件脚本直接读取ARL格式格点数据，平均后再输出。

王老师，现在我可以把arl数据直接读出来算平均，怎样再存成ARL格式呢？之前是3-hr的数据，我现在算出了每一个格点的日平均，不知道怎么保存。我对python是新手，模型也是刚刚接触，总问些基础的问题，麻烦您了！

# Set working directory
meteoDir = '/Users/kaif/Downloads/ARLdata1'

# Open meteorological data file
print 'Open meteorological data file...'
meteof = [1]*11
for i in range(0,11):
    meteofn = os.path.join(meteoDir, os.listdir(meteoDir))
    print 'Meteorological file: ' + meteofn
    meteof = addfile(meteofn)

# Read data
print 'Read data...'
rh = meteof[0]['U10M'][:,:,:,:]

#calculate average and save to rh
for i in range(0,10):
    for j in range(0,10):
        m=0
        for k in range(0,120,8):
            a=0
            for l in range(0,11):
                a=a+sum(meteof[l]['U10M'][k:k+7,0,i,j])
            rh[m,i,j]=a/88
            rh[m+1:m+7,i,j]=-1
            m+=8
        print i,j

#From here, the code is from MeteoInfoLab scripts, and I did some revisions
#---- Set times - this case show seasonal variation
cal = Calendar.getInstance()
cal.set(2010, 5, 1, 0 ,0 ,0)
sTime = cal.getTime()
cal.set(2010, 5, 15, 0, 0, 0)
eTime = cal.getTime()
aTime = sTime
from java.text import SimpleDateFormat
format = SimpleDateFormat('yyyyMMdd')
cal.setTime(sTime)

outFile = os.path.join(meteoDir, 'test2.arl')
mydata = MeteoDataInfo()
mydata.openARLData('/Users/fankai/Downloads/ARLdata1/edas.jun15.001')
arlDI = ARLDataInfo()
avars = ['U10M']
levels = [0]
for l in levels:
    arlDI.levels.add(l)
    if l == 0:
        arlDI.LevelVarList.add(['U10M'])
#    else:
#        arlDI.LevelVarList.add([])
dataInfo = mydata.getDataInfo()
arlDI.createDataFile(outFile)
arlDI.X = dataInfo.getXDimension().getValues()
arlDI.Y = dataInfo.getYDimension().getValues()
variables = dataInfo.getVariables()
tNum = 15

for t in range(0, tNum):
    aDH = arlDI.getDataHead(mydata.getProjectionInfo(), 'FNL1', 2)
    arlDI.writeIndexRecord(atime, aDH)
    lidx = 0
    for l in arlDI.levels:
        print l
        for v in arlDI.LevelVarList[lidx]:
            vName = rh
            print vName
            if lidx == 0:
               mydata.setLevelIndex(lidx)
            else:
               variable = dataInfo.getVariable(vName)
#        nlidx = variable.getZDimension().getDimValue().indexOf(l*100.0)
#        mydata.setLevelIndex(nlidx)
            aDL = DataLabel(atime)
            aDL.setLevel(lidx)
            aDL.setVarName(v)
            aDL.setGrid(99)
            aDL.setForecast(0)
            arlDI.writeGridData(aDL, rh)
        lidx += 1

arlDI.closeDataFile()

print 'Finished!'

显示错误：
Traceback (most recent call last):
  File "<iostream>", line 32, in <module>
TypeError: getDataHead(): expected 5 args; got 3

数据：EDAS 40km