前言

2022.9学习绘图
利用python进行气象绘图，本文为学习绘制期间记录笔记，分为上、下两部分：处理数据和图像绘制。处理数据流程：读入olr资料，截取夏季/冬季数据，进行10-30dButterWorth带通滤波，计算方差，输出nc资料。
绘制用到资料orl.day.mean.nc

参考文献
[1] Qian Y , Hsu P C , Kazuyoshi K . New real-time indices for the quasi-biweekly oscillation over the Asian summer monsoon region[J]. Climate Dynamics, 2019.
->图1 Variance of 10–30-day BP-filtered OLR (shading; units:W2m-4) and propagation vectors of 10–30-day-filtered OLR for a the annual-mean state, b boreal summer (May– Oct.) and c boreal winter (Nov.– Apr.) during 1980–2012.

代码

滤波原文用的是30年数据，考虑到内存和计算时长本文仅用了1999年1年的数据计算，大概分布也是一致的，如果感兴趣也可以用30年算算，会更趋近于原文。


import time
time_start = time.process_time()
import numpy as np
import xarray as xr
import datetime as dt #处理datetime64格式数据使用，可以解析时间格式
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import cartopy.mpl.ticker as cticker
#######################################################
##                读取olr数据
#######################################################
f = xr.open_dataset('E:/LACS/learn/python/replot/data/olr.day.mean.nc')
# print(f) #xarray.Dataset 对象
twStrt, twLast = 1999,1999
LatS, LatN, LonL, LonR= -45.0, 45.0, 0.0, 360.0
olr = f['olr'].loc['%s-01-01'%twStrt:'%s-12-31'%twLast].loc[:,LatS:LatN,LonL:LonR]
# olr.shape>>>(365, 21, 360)#######################################################
##            10–30-day BP-filter
#######################################################
# 去线性趋势;设置为'constant'，则为去平均值，即为求距平
olr_1030 = signal.detrend(olr, axis=0, type='linear')#设置为'constant'，则为去平均值，即为求距平# ButterWorth带通滤波
b, a = signal.butter(6, [1/30.,1/10.], 'bandpass')
olr_1030 = signal.filtfilt(b, a, olr_1030,axis = 0)  #######################################################
##               计算方差Varizances
#######################################################
olr_1030 = xr.DataArray(data=olr_1030,   #转为数据数组DataArraydims=["time", "lat", "lon"],coords=[olr.time,olr.lat,olr.lon],attrs=dict(description="olr_10-30filtered",units="W2/m4"))
## 全年 ##
var_all = np.var(olr_1030,axis=0)
## 夏季5-10月 ##
# 索引1999-1999年之间5-10月 经度0-360 纬度0-20N的数据
olr_sum = olr_1030.loc[olr_1030.time.dt.month.isin([5,6,7,8,9,10])] #.shape>>>(184, 21, 360)
var_sum = np.var(olr_sum,axis=0)
# ## 冬季11-4月 ##
# # 索引1999-1999年之间11-次年4月 经度0-360 纬度0-20N的数据
olr_win = olr_1030.loc[olr_1030.time.dt.month.isin([11,12,1,2,3,4])]#.shape>>>(182 184, 181, 360)
var_win = np.var(olr_win,axis=0)
print(var_sum)
print(olr)#######################################################
##                 输出成nc文件
#######################################################
ds = xr.Dataset({'var_all':var_all, 'var_sum':var_sum, 'var_win':var_win})# 将数据数组转为数据集
ds.to_netcdf('./var_all_sum_win.nc', mode='w') # 使用相对路径也可以time_end = time.process_time()
print('\nRunning time: %s Seconds'%(time_end-time_start))

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