气象统计第八次实习

一、实习题目

二、实习程序

这次实习本来打算先用如下命令合并CTL和GRD转化为nc再开始计算的，但是不知道什么原因，平常用的合并方法一直出错，代码如下：

#ctl,grd数据转nc
ds = open_CtlDataset('SSTPX.ctl')
ctl = CtlDescriptor(file='SSTPX.ctl')
ds.attrs['pdef' ] = 'None'
ds.to_netcdf('SSTPX.nc')

那位大佬知道怎么错的可以给我讲讲，所以这次直接在linux下用os模块调用系统命令，用cdo完成合并CTL和GRD转化为nc，不过这样会导致nc文件的描述性部分不够详细，所以直接用vim 看描述性文件，#os.system('vim SSTPX.ctl')。然后就是这次出图代码有点乱。。。。。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import os
from netCDF4 import Dataset
from eofs.standard import Eof
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import cartopy.mpl.ticker as cticker
from pylab import *                                 #支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']os.system('cdo -b F64 -f nc import_binary SSTPX.ctl SSTPX.nc')
#os.system('vim SSTPX.ctl')
nc_obj=Dataset('SSTPX.nc')#打开nc文件
print('---------------------------------------')
#查看nc文件中的变量
print("变量")
print(nc_obj.variables.keys())
for i in nc_obj.variables.keys():print(i)
print('---------------------------------------')
#读取数据值
time=np.array((nc_obj.variables['time'][:]))
st=np.array((nc_obj.variables['s'][:]))###eof分解
k=5          ##模态数
eof = Eof(st)
st_eof = eof.eofsAsCorrelation(neofs=k)
st_pc = eof.pcs(npcs=k, pcscaling=1)
st_var = eof.varianceFraction(neigs=k)###north检验
a=eof.northTest(neigs=k)
b=eof.eigenvalues(neigs=k)
for i in range (0,k-1):if (b[i+1]+a[i+1])<(b[i]-a[i]):print('第%d模态和第%d模态显著分离，通过north检验'%(i+1,i+2))else:print('第%d模态和第%d模态分离不显著，没有通过north检验'%(i+1,i+2))
for i in range (0,4):print('第%d模态：%.2f'%(i+1,st_var[i]*100)+'%')##画图函数
##data画图数据矩阵leftlon, rightlon, lowerlat经纬度范围,a数据经度,name图片名称
def draw1(data,leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat,name):lon=np.arange(leftlon, rightlon+0.01,10)lat=np.arange(lowerlat, upperlat+0.01,5)#建立画布proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=210) # 设置投影fig, f2_ax1 = plt.subplots(figsize=(15,15), subplot_kw=dict(projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=210)))leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat = (leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat)#在画布的绝对坐标建立子图f2_ax1.set_extent([leftlon, rightlon, lowerlat, upperlat], crs=ccrs.PlateCarree(central_longitude=0))#绘制data1=f2_ax1.contourf(lon,lat,data,cmap='bwr',transform=ccrs.PlateCarree(central_longitude=0),levels=np.linspace(-0.8,0.4,13),extend='both')#海岸线，50m精度f2_ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))#湖泊数据f2_ax1.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5)#以下6条语句是定义地理坐标标签格式f2_ax1.set_xticks(np.arange(leftlon,rightlon,10), crs=ccrs.PlateCarree())f2_ax1.set_yticks(np.arange(lowerlat,upperlat,10), crs=ccrs.PlateCarree())lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter()lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter()f2_ax1.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)f2_ax1.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)f2_ax1.set_title(name,loc='center',fontsize =20)# shrink 控制 colorbar 长度，pad 控制colorbar和图的距离plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False##负号显示问题plt.colorbar(data1, shrink=0.3, pad=0.02)#orientation='horizontal'位置参数##画模态EOF图
draw1(st_eof[0,:,:],120,290,-27.5,27.5,'EOF1 22.41%')
draw1(st_eof[1,:,:],120,290,-27.5,27.5,'EOF2 5.41%')
##画模态PC图
time=np.linspace(1948,1991,516)
k=0
fig1= plt.figure(figsize=(20,15))
f2_ax= fig1.add_axes([0.65, 0.8, 0.5, 0.3])
f2_ax.set_title('PC1',loc='left',fontsize=20)
f2_ax.set_ylim(-2.5,2.5)
f2_ax.set_xlim(1948,1991)
f2_ax.axhline(0,linestyle="--")
f2_ax.plot(time,st_pc[:,k])k=1
fig1= plt.figure(figsize=(20,15))
f2_ax= fig1.add_axes([0.65, 0.8, 0.5, 0.3])
f2_ax.set_title('PC2',loc='left',fontsize=20)
f2_ax.set_ylim(-2.5,2.5)
f2_ax.set_xlim(1948,1991)
f2_ax.axhline(0,linestyle="--")
f2_ax.plot(time,st_pc[:,k])

三、例图

四、代码及源文件

实习八

程序中如有疏漏欢迎指正

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