- 积分
- 65314
- 贡献
-
- 精华
- 在线时间
- 小时
- 注册时间
- 2011-7-23
- 最后登录
- 1970-1-1

|
发表于 2021-12-3 15:54:26
|
显示全部楼层
本帖最后由 edwardli 于 2021-12-3 16:02 编辑
其实不难。
本质上雷达体扫到了Python-xarray眼中,就是个三维数组(dataset)。
其次,不论哪种剖面,就是张二维(Z随着x和y的变化)图形。只要“选”到最后x和y维度,都能画出来“剖面图”,x是经度纬度y是高度就是沿着空间的垂直剖面;x是方位角距离y是高度就是雷达的空间剖面(RHI或者VCS);x是时间y是高度就是时间垂直剖面。。。
对于雷达反射率因子而言,时间垂直剖面可以判断降水相态演变(0度层高度)、辅助识别列车效应等。
好,说回技术层面,读入各个时次的基数据为dataset结构,增加时间维度以合并(merge)所有时次为一个dataset(类似于最古老的NCEP再分析,一个nc文件一整年好多层好多时次)。
绘制的时候,把方位角和距离固定到目标点,剩下的就是contour/contourf/pcolormesh(t,zlev,dBZ)了。当然中间插值可以很多方式,参考pycinrad或者使用其他科学分析包。
|
|