使用python进行cinrad标准格式基数据读取并进行反射率拼图

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使用程序包pycinrad 1.7.1 arm_pyart 1.14.1 （均为pip install直接下载安装）环境Python3.9.12（py_art文档上虽然写可以在3.6，3.7，3.8上运行，但是亲测3.9也可以）

                               
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使用的雷达为一部单偏振CD雷达（分辨率0.25KM），一部CC双偏振雷达（分辨率0.15KM）。
具体操作：
使用cinrad 分别读取两者基数据
import cinrad
from cinrad.io import CinradReader,StandardData
file_cinrad = StandardData(file_path)


使用cinrad转pyart函数：
import pyart
from cinrad.io.export import standard_data_to_pyart



使用pyart操作：
art_file = standard_data_to_pyart(file_cinrad)

gatefilter = pyart.filters.GateFilter(art_file)
gatefilter.exclude_transition()
gatefilter.exclude_above('reflectivity', 230)

# 使用pyart.map.grid_from_radars()函数操作
grid = pyart.map.grid_from_radars(
    (art_file1, art_file2), gatefilters=(gatefilter1, gatefilter2),
    grid_shape=(1, 3001, 3001),
    grid_limits=((0,6000),(-350000,350000),(-350000,350000)),#
# Minimum and maximum grid location (inclusive) in meters for the z, y, x coordinates.
# z、y、x坐标的最小和最大网格位置，单位为米。我理解的是基数据插值的范围。
    # grid_origin = (27.7302,109.1763),
    # gridding_algo = 'map_to_grid',#map_gates_to_grid
    copy_field_dtypes = True,
    fields=['reflectivity')

绘图
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(grid.fields['reflectivity']['data'][0],
          origin='lower', extent=(-60, 40, -50, 40), vmin=0, vmax=48)
plt.show()



pyart可以直接转xarray数组
xarray_file = grid.to_xarray()