xmitgcm下载LLC海洋模式数据

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上一节,我们介绍了xmitgcm的LLCreader入门操作,总体上这个工具可以通过网络自动加载门户网站(ECCO)的模式数据,实现对模式LLC4320(PB级)和LLC2160的读取。但还有许多问题尚未解决:
  • • 能否保存数据到本地
  • • 能否按照经纬范围选取数据
  • • 能否选择连续的一段时间(如70天,每小时一个)
  • • 能否做较复杂计算! i+ @) J$ R, A! D: j/ w% M" N9 a
本节先介绍怎么通过LLCreader将数据下载本地,并使用GMT绘图。

1 @' J" U6 O- l* t
步骤加载llcreader; J1 R* e7 A3 l- O1 O
import xmitgcm.llcreader as llcreader+ F9 Q7 T, ~0 c1 z6 p  ?

; i# H3 b8 H: K4 p* x: M7 c初始化模型
因为LLC4320数据体量较大,这里先以LLC2160为例。我们选择Theta进行导出测试。
model = llcreader.ECCOPortalLLC2160Model()1 \2 V( Q$ |: r

* ?" P; t: H5 V# S/ |ds_sst = model.get_dataset(varnames=['Theta'], k_levels=[0], type='latlon',
* @7 f* y" X# n                          iter_start=model.iter_start,
+ B, U- H: t# J) U                          iter_stop=(model.iter_start + model.iter_step),
5 F/ s- Z  B5 m+ P                          read_grid=True)
' O5 i' e' s+ Q% t  }ds_sst.Theta                          
e17c398cadb9e820fdac5f77c3133fe4.png
ds_sst的数据结构为Xarray的dataset,ds_sst.Theta的数据结构为Xarray的dataarray。可以看到Theta的数据大小是231M,这只是一个1小时快照的单层全球数据,体积不算太大。
58abfadff7631b95c513bd2043e38d04.png

" s& y* F4 Z( q1 _- O
上图为其coordinates,这是dataarray数据结构的一个关键术语,其中黑色粗体i,j,k,time表示维度坐标(Dimension coordinate),其他为无维度坐标(Non-dimension coordinate)。
8 ^$ N3 B$ h4 B6 m9 {$ Q- l" D$ J
绘图查看
6 q% N9 ~) U, t  v, [, i2 S# J" a& O
temp.Theta.plot()
f270b69e1b4897a0cd47fc89f200ecb6.png
维度坐标i,j作为其x和y轴,另一维度time和k(深度0)出现在标题上。
因为LLC为特殊的网格结构,这里暂时不能直接实现地理绘图。后面会对此进行单独介绍。
3 \+ z/ G+ R, T& N! ^
保存 .to_netcdf()2 I. R6 p$ l. f; G# v
to_netcdf()是Xarray内置的函数,可将数据保存为nc格式。注意数据保存和llcreader函数无关,llcreader的主要作用是在线获得LLC模式数据,并转化成Xarray特有的数据结构,后面所有的操作都是使用Xarray,因此有必要对Xarray做全面的学习。后面会对此介绍。
ds_sst.Theta.to_netcdf('myfile.nc')
上述命令可以将Theta参数保存。通过panoply可以绘图展示SST参数的全球分布:
91cc1704eec295e82dba5dc4b4ea2558.png
删除不重要的坐标9 w0 |$ O0 t) I) ?# X
但可以发现保存的文件大小是2.5G,远远超过了其自身大小,这是什么原因呢?
27bd7c12fcde88ccd1396cf073f4d373.png

# U3 \" m9 J: Y1 u& A原来是把无维度坐标全部保存了,这些坐标其实也是数据,因此占用很大空间。一共有11个这样的2D坐标,再加上Theta,数据体积就达到2.5G了。
# P; `/ L' f. p# t" J1 ~# t
7 X" m7 E7 N# g7 d/ Q1 b
d403e8d05dabb82f32cb37999f6e03f8.png
这些无维度坐标可以删去:
ds_sst.Theta.reset_coords() # 将无维度坐标转为变量(不删除)* }9 {9 `( o5 ]) \/ b" G" K; r
ds_sst[["Theta"]].reset_coords(drop=True) # 将会删去无维度坐标
976ce67a006158504eefcf096d561940.png
若想保留某些坐标,比如经纬度XC,YC:
ds_sst.Theta.reset_coords()[["XC", "YC","Theta"]]
上面使用了[[ ]]做变量的筛选。
然后保存:
ds_sst[["Theta"]].reset_coords(drop=True).to_netcdf('myfile2.nc')# B1 u8 o1 H# r& B5 c; k$ F
ds_sst.Theta.reset_coords()[["XC", "YC","Theta"]].to_netcdf('myfile3.nc')
这样,数据体积就小了,其中myfile2.nc仅包含Theta,大小213M。
! B' `+ o6 B/ E7 t/ A
GMT绘图
$ _5 E9 {9 p5 O" w! J; U
GMT绘图比ython自带函数更加强大,既然已经下载到本地,则看一下GMT绘图效果:
gmt begin ex02 png. D' P8 U' j9 ?6 Q, a. h
    gmt set MAP_ANNOT_OBLIQUE 0
( V# I8 a! h! ]( \6 A# C/ u    gmt subplot begin 2x1 -A+JTL -Fs16c/10c -M0 -R1000/2000/2500/3500 -JX15/13c -B100 -T"Aghulhas Rings") V  u% C, {$ z7 K& t" Y
        gmt subplot set 0,0 -Ce3c: v7 k) M8 g( w& B  |
        gmt grd2cpt myfile3.nc?Theta -Cjet -Z- g! |! w2 R8 _- q2 G4 z  ?5 W
        gmt grdimage myfile3.nc?Theta -I+a90  ' d4 j0 B$ i+ C) Z; K$ b
        gmt colorbar -DJRM+o1.5c/0+mc -I0.3 -Bx2+lTheta -By+ldegree0 R6 d$ w4 A% ^
3 I: t' G4 ^* ]% [0 ^+ N; l6 |
        gmt subplot set 1,0 -Ce3c" }  p& W  Y; c9 F
        gmt grd2cpt myfile4.nc?Theta -Crainbow -Z
+ Z( Y2 ^4 J6 ~; _& W        gmt grdimage myfile4.nc?Theta
& U$ {9 ]5 p; `3 b8 Z( y( ]        gmt colorbar -DJRM+o1.5c/0+e+mc -Bx2+lTheta -By+ldegree
# M( a7 A0 ?# [, K) L3 H    gmt subplot end4 }( k$ w2 `2 h5 s8 a" H8 O
gmt end show & _( r7 K3 i7 F1 i0 G
c8c573203e6afdb5b6b0dd2d6cb60576.png
台湾海域
1c9c67d88f9b8f004fc59c26c772f279.png
下节预告
  • • 范围的筛选
  • • 时间维度的连续导出6 a% F, h! V( U5 d( L1 |
( [+ r* w3 }+ i! l+ M8 o
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半座山
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