MeteoInfoLab脚本示例：格点插值、Convex Hull

MeteoInfo

在用griddata()函数将站点数据插值为格点数据时有一个convexhull（凸包）参数，缺省为False。当convexhull=True时，插值后的格点数据会被插值前的站点数据的convexhull（所有站点的最小外包凸多边形）maskout，也就是convexhull之外的格点数值设为缺测值。这样做就会使得插值后的图形和插值前的图形有效空间范围是一致的。

示例脚本：

1. f = addfile('D:/temp/nc/out.20140421_20140421_JL3KMmeic.nc')
   
2. data = f['PM25']
   
3. data = data[15,1,:,:]
   
4. lon = f['lon'][:,:]
   
5. lat = f['lat'][:,:]
   
6. #Interpolate data to grid
   
7. lon1 = linspace(lon.min(), lon.max(), lon.dimlen(1)*5)
   
8. lat1 = linspace(lat.min(), lat.max(), lat.dimlen(0)*5)
   
9. data1 = griddata((lon, lat), data, xi=(lon1, lat1), method='idw', convexhull=True)[0]
   
10. lon_g,lat_g = meshgrid(lon1, lat1)
    
11. #Plot
    
12. axesm()
    
13. mlayer = shaperead('D:/temp/map/jilin.shp')
    
14. geoshow(mlayer, edgecolor='r', size=2)
    
15. layer = contourfm(lon1, lat1, data1, 20)
    
16. scatterm(lon, lat, data, 20, fill=False)
    
17. colorbar(layer)
    
18. xlim(126.25,126.85)
    
19. ylim(43.55,44.15)
    
20. grid(True)
    
21. title('PM2.5 concentration')

f = addfile('D:/temp/nc/out.20140421_20140421_JL3KMmeic.nc')<br /> data = f['PM25']<br /> data = data[15,1,:,:]<br /> lon = f['lon'][:,:]<br /> lat = f['lat'][:,:]<br /> #Interpolate data to grid<br /> lon1 = linspace(lon.min(), lon.max(), lon.dimlen(1)*5)<br /> lat1 = linspace(lat.min(), lat.max(), lat.dimlen(0)*5)<br /> data1 = griddata((lon, lat), data, xi=(lon1, lat1), method='idw', convexhull=True)[0]<br /> lon_g,lat_g = meshgrid(lon1, lat1)<br /> #Plot<br /> axesm()<br /> mlayer = shaperead('D:/temp/map/jilin.shp')<br /> geoshow(mlayer, edgecolor='r', size=2)<br /> layer = contourfm(lon1, lat1, data1, 20)<br /> scatterm(lon, lat, data, 20, fill=False)<br /> colorbar(layer)<br /> xlim(126.25,126.85)<br /> ylim(43.55,44.15)<br /> grid(True)<br /> title('PM2.5 concentration')

zihan6688

谢谢王老师分享！时机成熟了，您可以出版一本MeteoInfoLab在******研究中的应用，我们会支持的。

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谢谢王老师分享！

zenghaode

楼上的说的好啊，王老师要是出版一本应用教程就好了，更方便大家工作使用

wsjqxjy

,就是如果能将这些应用案例技巧等总结出书就好了，期待。

mxm

感谢分享，学习一下