另一种算法是使用最邻近插值,但我试过之后觉得出图效果没有均值的方法好看。读者可以自己实现看看。
代码使用 h5py 读取 HDF5 文件,使用 Cartopy 包画地图。填色图通过 contourf 绘制,但也因此无法显示
出缺测部分。求平均通过 nanmean 实现,所以某一高度层的数据全部缺测时会产生 warning。代码有点长,
有问题的话可以在帖子里互相交流。下面以 2021 年 9 月 29 日的台风“蒲公英”为例,具体用到的文件为:
2A.GPM.GMI.GPROF2017v1.20210929-S142530-
E155804.043106.V05B.HDF52A.GPM.DPR.V8-20180723.20210929-S142530-
E155804.043106.V06A.HDF52B.GPM.DPRGMI.2HCSHv4-1.20210929-S142530-
E155804.043106.V06A.HDF52A.GPM.DPR.GPM-SLH.20210929-S142530-
E155804.043106.V06B.HDF5
在代码所在的目录新建一个 data 目录,将这些文件放进去,然后运行代码即可。代码里都是相对路径,
读者可以按需在主函数的开头修改。本文数据下载链接:
https://search.earthdata.nasa.gov/search
加入 GMI 是因为 DPR 的扫描宽度太窄,用更宽的 GMI 完整表示降水的水平分布。使用的 2ADPR 产品仍然是
V06 版,官方供应仅到 2021 年 12 月 1 日,之后的产品均为 V07 版。因为我对 V07 的文件结构不熟,并且
文件大小暴增,所以这里还是用的老版本。选取了三条剖面,剖面中叠加了零度层高度和地形(可惜洋面
看不出地形效果)。台风的剖面表现为典型的对流降水,但在剖面 1 和 3 的中间位置,CSH 和 SLH 的结果
有较大差异,SLH 出现了明显的分层结构。不知道是不是 SLH 的反演存在问题。
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