/ncinterp

process data(ocean or atmosphere) in netCDF(nc file)

Primary LanguagePython

一、说明

  1. 本仓库为2018 OUC本科毕业设计多元海洋时空数据的可视化对应的数据处理代码。
  2. 源数据文件为NetCDF格式，个数比较多，后期上传到百度盘后再分享。
  3. 生成的csv文件较多，后期也以百度盘的形式分享（只分享实际用到的）。
  4. 该仓库主要作用是nc-->csv（去NaN），OkuboWeiss参数的计算以及涡旋识别。

二、使用顺序：nctocsv --> gridtotuple --> mergetuple

环境：

  1. Python 3.6.x (3.4.x以上)
  2. 用到的Python第三方库在./requirements.txt，进入仓库目录后执行命令：pip3 install -r requirements.txt，或一个一个安装。目前来说直接安装最新版本也行，可以无需指定版本。

nctocsv.py

  1. 使用:
    • 修改ROOTPATH，把需要处理的nc文件放到该目录下即可，生成的文件会在该目录下。
    • 注意会处理全部nc文件
    • 有多进程的代码，可以选择尝试，效果不明显，时间打印也有问题。
  2. 代码用于将nc文件导出grid形式的csv
  3. nc文件的若干说明：
    • 时间单位是hours since yyyy-mm-dd 00:00
    • 要么没深度要么只有一个深度
    • 时空维度顺序为：[time][depth]
    • 除了经纬度时空外允许有多个属性
    • 只选择导出12点的数据
  4. 生成csv文件组织形式./attr_grid/(depth/)yyyy-mm-dd.csv

gridtotuple.py

  1. 使用:
    • 修改ROOTPATH，grid文件所在目录
    • ATTRLIST_ALL，需要转化csv形式的属性，注意，确保ROOTPATH有这些属性的grid文件夹，名为：attr_grid
    • DEPTHLIST，需要转化的属性的深度，注意，属性要么没有深度，要么有同样的深度，默认surf_el属性没有深度，其他都有。会对surf_el特殊对待
  2. 代码用于将grid形式的csv转化成tuple形式

mergetuple.py

  1. 使用：
    • 修改ROOTPATH，tuple文件所在目录
    • ATTRLIST_ALL，需要合并的属性。
    • ATTRLIST，有深度的属性
    • DEPTHLIST，深度。
    • 注意确保csv名字和数量都要一致。
  2. 代码将同一深度同一时刻的多个属性合并到一个csv(tuple)，没有深度属性的surf_el默认全深度。
  3. 文件组织形式./0.0m/yyyy-mm-dd.csv
  4. 注意日期序列的获取，当前代码是通过文件夹里的文件获取。另外可以通过已有函数获取。
  5. 仅仅合并uv的话要注意除了修改两个ATTRLIST外还需要注释mergeAttr()里的合并surf_el的filelist.append()语句

quiverCul.py

  1. 使用SVG绘制箭头的原理是在加入一个id，而的属性是起终点的坐标，因此根据速度绘制箭头需要知道终点的坐标，改代码的作用就是如此。
  2. 为了效果，需要稀疏化后的速度场(u, v)，在此为0.48°

okuboweiss.py

  1. 根据速度场计算Okubo Weiss参数

联系

  1. 直接在issue提问。
  2. email: 517862788@qq.com
  3. 若需要开发，请切换到nctocsv-nointerp-branch分支的nctocsv-nointerp目录。

注：本repo有插值的代码，但最后的论文所使用的数据源不需要插值了，因此这部分在这里没有显示。 该分支来源于nctocsv-nointerp-branch的nctocsv-nointerp目录。nctocsv-nointerp-branch的其他*.py来自master分支。