PUP-visualize

Python3可视化雷达PUP数据产品(CINRAD-PUP)

Coder: Lai Sheng @ College of Atmospheric Science, Chengdu University of Information Technology.

参考metpy.io.Level3File雷达PUP数据接口的官方样例，编写了这个脚本。

PyCINRAD中的cinrad.io.PUP坐标映射的BUG已经修复。

雷达数据存储方式

请看PUP雷达文件格式说明。

坐标变换

Metpy的官方样例中，将PUP产品文件雷达体扫的方位角az和极径rng读出后，把极坐标投影到了平面直角X-Y坐标系中：

# Convert az,range to x,y

xlocs = rng * np.sin(np.deg2rad(az[:, np.newaxis]))

ylocs = rng * np.cos(np.deg2rad(az[:, np.newaxis]))

xlocs和ylocs是某点到雷达的经向和纬向距离

这样根据雷达经纬度信息，还有经向和纬向距离，很容易就可以算图上每一点的距离经纬度：

sta_lon=f.lon #站点经纬度

sta_lat=f.lat

a=6.371e3

dy=2*a*np.pi/360.0

lon=np.zeros(xlocs.shape)

lat=np.zeros(xlocs.shape)

for i in range(xlocs.shape[0]):

for j in range(xlocs.shape[1]): #先算纬度，然后再确定经度

lat[i,j]=sta_lat+ylocs[i][j]/dy

dx=np.cos(np.deg2rad(lat[i][j]))*dy

lon[i,j]=sta_lon+xlocs[i][j]/dx

绘图

绘图使用的是basemap(1.2.0)和matplotlib(3.0.3)，也可以改用cartopy

等距离圈

画等距离圈是直接根据雷达文件读取出的极径rng确定的

做法大致是用np.where确定相应等距离圈的下标位置，然后把rng==距离的所有点的坐标切片出来

最后用plot将点连成线形成等距离圈

for cir in [50,100,150,200,230]:#画等距离圈

cir_lon=lon[:,np.where(rng==cir)].flatten()

cir_lat = lat[:, np.where(rng == cir)].flatten()

cir_lon,cir_lat=m(cir_lon,cir_lat)

m.plot(cir_lon,cir_lat,'w',linewidth=0.8)

方位角线

画方位角线也是类似等距离圈的做法，但是画线只用了两个点

一个是雷达站点的经纬度(可以从文件中读取)，另一个是径向上最远的一个点

for az_line in np.arange(30,360+30,30):

az_lon=[sta_lon,lon[np.where(np.ceil(az)==az_line),-1]]

az_lat=[sta_lat,lat[np.where(np.ceil(az)==az_line),-1]]

az_lon,az_lat=m(az_lon,az_lat)

m.plot(az_lon, az_lat, 'w', linewidth=0.8)

投影

投影选择等距方位投影(Azimuthal Equidistant Projection)

此时1个纬距和1个经距是相等的，否则等距离圈不是正圆形

(下图是等经度投影cyl，原因自己体会思考吧，发现蛮多人都没发现到这个问题，直接等经纬度投影上边画圆)

地图shp文件请移步气象家园搜索下载

日后更新计划

我个人不做中尺度方向(被老板狠心抛弃QAQ)，这个程序是写给泽儿(我GF可爱多)的。

目前仅做了基本反射率，基本速度还有就是将数据输出成网格的，她有需要的时候我再弄吧~