Ran Xue

ncl画斜剖面

Mon, 24 Aug 2026 09:22:26 GMT

趁着今天顺利挂上了github，赶紧同步一下！主要参考ncl官网中的例子：narr_5.ncl，但该例子多了对曲面网格数据的处理,首先利用了ESMF_regrid_with_weights进行网格化生成直线网格，如果用再分析资料个人觉得可以不用这一步。主要分为两步，首先是大圆路径，主要使用ncl中gc_latlon这个函数，该函数中设置变量时有一个常数npts，为x轴的点数，根据需要设置，一般设置越大数据越密。接下来进行插值，使用双线性插值从直线网格插值到非结构化网格，使用linint2_points_Wrap这个函数。在实际画图中，遇到的问题是最后画图设置的经纬度，因为地球是球面，所以经纬度不是均匀的，设置时需要画gc_latlon 函数对应的经纬度。在选择的经度范围跨越半球时，两点之间的方向不可控制，这是因为gc_latlon这个函数的问题，试了多次也没解决，只能选择不跨越半球了。 If the two specified points are exactly opposite one another on the globe, the code does not fail, but the direction of the great circle route will be somewhat unpredictable. Setting npts <= 2 has the effect of just calculating the great circle distance between the two input points. No lat/lon points will be interpolated in between. 最后出现的警告，猜测是由于网格的不均匀分布造成的，但对画图的结果好像没有影响。 warning:ScalarFieldSetValues: irregular coordinate array sfXArray non-monotonic: defaulting sfXArray 更新一下，最后出现的警告是因为我！写代码的时候忘记删掉cyclic="True"这一行设置了！所以坐标就会出现警告！（问题不大 ;================================================================= ;----------------斜刨面 ; calculate great circle along transect npts=600 ;The actual number of interpolated points is npts-2. N1=npts-1 nLabels = 5 ;x轴坐标想要的标签数目 fiCyclicX =True ;注意数据是否循环 ;选取的两个点 leftlat = 45 rightlat = 80 leftlon = 300 rightlon = 357.5 ;attention:数据是从0-360 or -180-180 ;lonFlip 可以使用该函数转换 dist = gc_latlon(leftlat,leftlon, rightlat,rightlon, npts,2) ;大圆路径 ;插值变量为Fx_pos_10_area xlon=Fx_pos_10_area&lon xlat=Fx_pos_10_area&lat Fx_pos_10_cross = linint2_points_Wrap(xlon,xlat,Fx_pos_10_area,fiCyclicX,dist@gclon,dist@gclat,2) ;插值后赋予变量属性 Fx_pos_10_cross!0 = "time" Fx_pos_10_cross!1 = "level" Fx_pos_10_cross&level= Fx_pos_10_area&level ;-----对应的经纬度 latXsecUser = dist@gclat ; convenience lonXsecUser = dist@gclon print (dist@gclat+" "+dist@gclon ) ; print the lats/lons ;--------画图时x轴坐标设置 ;数据从0-360 XBValues_pos = toint( fspan(0,N1,nLabels) ) XBLabels_pos = new(nLabels,"string") do i=0,nLabels-1 x = lonXsecUser(XBValues_pos(i)) y = latXsecUser(XBValues_pos(i)) if(x.lt.180)then XBLabels_pos(i) = sprintf("%3.1f", y)+"N"+"~C~"+sprintf("%3.1f", x)+"E" else if(x.gt.180.and.x.le.360)then x1=360-x XBLabels_pos(i) = sprintf("%3.1f", y)+"N"+"~C~"+sprintf("%3.1f",x1)+"W" else if(x.eq.180.or.x.eq.360)then XBLabels_pos(i) = sprintf("%5.1f", y)+"N"+"~C~"+sprintf("%5.1f", x) end if end if end if end do res@tmXBMode = "Explicit" res@tmXBValues = XBValues_pos res@tmXBLabels = XBLabels_pos 图片类似这样吧！ ps：最近读文献才发现，看你研究方向热不热门，就看看高质量期刊新出的文章跟你的方向差不多的多不多；然后发现我的方向真！离大谱！（不是我爱科研

NCL计算plumb波活动通量

Mon, 24 Aug 2026 09:22:23 GMT

😀开心，今天终于配置好了评论！！！本来在微信公众号就是为了评论！结果没注意现在改版不能评论了！就很烦！所以继续同步github的内容！因为老师说TN通量的向下不一定是波活动通量向下传播！可能是向上的减少，其异常是减去了气候带的结果，Kodera这篇文章中也提到了这个；所以现在计算了一下Plumb的结果，plumb是纬向偏差，包含了时间的总场。但是不知道这两者算出来差异会不会很大！按理说感觉应该不会太大吧！ 2008-Kodera., et al.,-GRL-Tropospheric impact of reflected planetary waves from the stratosphere. 结果和摸鱼的对比了一下，大体趋势差不多，但是垂直方向没有验证，有问题联系我。 ;/////////////////////////////////////////////////////////////// ; Calculate 3-D wave-activity flux:plumb[1985] ;/////////////////////////////////////////////////////////////// ; Written by Ran,20240606. ; E-mail: 602023280016@nju.edu.cn ;If there is a problem with the code calculation, please contact me by email. ;Input data：hgt t u v ;Note that the data downloaded by ERA5 is the gravitational potential (unites:m^2/s^2). ;The ncep data is the gravity potential height z, which needs to be multiplied by g. ;Input data must include the entire longitude！！！ Because to take the zonal deviation!! ;Return value - Four multi-dimentional arrays containing: ; x-component: Fx ; y-component: Fy ; z-component: Fz ; z_ano ;Usage: [/Fx,Fy,Fz,z_ano/] = plumb_pLLL(hgt,t,u,v) undef("plumb_pLLL") function plumb_pLLL(hgt[*][*][*][*]:numeric,t[*][*][*][*]:numeric,u[*][*][*][*]:numeric,v[*][*][*][*]:numeric) local re,sclhgt,k,pi,dName,level,lat,lon,f,wmg,ga,z,coslat,sin2lat,leveltmp,ftmp,coslattmp,sin2lattmp,t_ano,u_ano,v_ano,t_mean,dt_meandz,\ S,Stmp,dvzdlon,duzdlon,dtzdlon begin ;基本量 ; Radius of the earth re = 6.37*10^6;6378388 ; scale height sclhgt = 8000. k=0.286 ; pi pi = atan(1.0)*4. printVarSummary(hgt) dName = getvardims(hgt) if (any(ismissing(dName(1:)))) then print("fatal: plumb_pLLL: requires that all the rightmost dimensions be named") exit end if level = hgt&$dName(1)$ lat = hgt&$dName(2)$ lon = hgt&$dName(3)$ ; Coriolis parameter f = lat(:) f = (/2.*2.*pi/(60.*60.*24.)*sin(pi/180.*f)/) f@_FillValue = hgt@_FillValue ;Rotational angular velocity of the earth wmg=2.*pi/(60.*60.*24.) ; Gravitational acceleration ga = 9.80665 z=hgt*ga copy_VarMeta(hgt, z) ; cosine coslat = cos(lat(:)*pi/180.) coslat@_FillValue = default_fillvalue(typeof(coslat)) coslat = (/where(coslat.le.0.,coslat@_FillValue,coslat)/) ; sin2lat sin2lat = sin(2*(lat(:)*pi/180.)) sin2lat@_FillValue = default_fillvalue(typeof(sin2lat)) sin2lat = (/where(sin2lat.le.0.,sin2lat@_FillValue,sin2lat)/) ; 1-D -> 4-D leveltmp = conform_dims(dimsizes(hgt),level,1) ftmp = conform_dims(dimsizes(hgt),f,2) coslattmp = conform_dims(dimsizes(hgt),coslat,2) sin2lattmp = conform_dims(dimsizes(hgt),sin2lat,2) ;Zonal deviation t_ano =dim_rmvmean_n_Wrap(t, 3) u_ano =dim_rmvmean_n_Wrap(u, 3) v_ano =dim_rmvmean_n_Wrap(v, 3) z_ano =dim_rmvmean_n_Wrap(z, 3) ;printVarSummary(t_ano) ;printVarSummary(z_ano) ;Zonal mean t_mean=dim_avg_n_Wrap(t, 3) dt_meandz = center_finite_diff_n(t_mean,-sclhgt*log(level/1000.),False,0,1) S=dt_meandz+k*t_mean/sclhgt; copy_VarCoords_1(hgt, S) ;printVarSummary(S) ; 3-D -> 4-D Stmp = conform_dims(dimsizes(hgt),S,(/0,1,2/)) ;printVarSummary(Stmp) ; dvz/dlon dvzdlon = center_finite_diff_n(v_ano*z_ano,lon*pi/180.,True,0,3) ; duz/dlon duzdlon = center_finite_diff_n(u_ano*z_ano,lon*pi/180.,True,0,3) ; dtz/dlon dtzdlon = center_finite_diff_n(t_ano*z_ano,lon*pi/180.,True,0,3) ;printVarSummary(sin2lattmp) ;printVarSummary(dvzdlon) ;printVarSummary(wmg) ;printVarSummary(coslattmp) ; x-component Fx = leveltmp/1000.*coslattmp*(v_ano*v_ano-1./(2.*wmg*re*sin2lattmp)*dvzdlon) ;printVarSummary(Fx) ; y-component Fy = leveltmp/1000.*coslattmp*(-u_ano*v_ano+1./(2.*wmg*re*sin2lattmp)*duzdlon) ; z-component Fz = leveltmp/1000.*coslattmp*(ftmp/Stmp*(v_ano*t_ano-1./(2.*wmg*re*sin2lattmp)*dtzdlon)) copy_VarCoords(hgt,Fx) copy_VarCoords(Fx,Fy) copy_VarCoords(Fx,Fz) Fx@units = "m^2/s^2" Fx@var_desc = "wave-activity flux" Fx@long_name = "x-component of wave-activity flux (Plumb1985)" Fy@units = "m^2/s^2" Fy@var_desc = "wave-activity flux" Fy@long_name = "y-component of wave-activity flux (Plumb1985)" Fz@units = "Pa m/s^2" Fz@var_desc = "wave-activity flux" Fz@long_name = "z-component of wave-activity flux (Plumb1985)" return [/Fx,Fy,Fz,z_ano/] end

NCL计算波折射指数

Mon, 24 Aug 2026 09:22:20 GMT

NCL计算波作用密度倾向方程

Mon, 24 Aug 2026 09:22:17 GMT

…… undef(“def_dAdt”) ;输入气候状况和异常场 ;数据：经纬度时间 function def_dAdt(pv_cli[*][*][*]:数值,pv_ano[*][*][*]:数值,youwantlevel) 本地 pi,dName,lon,lat,级别,gradpv,pv_grad_lat,pv_grad_lon,A,opt,dt,t,gradpv2,dQdy,时间开始 pi = atan(1.0)*4。 dName = getvardims(pv_cli) if (any(ismissing(dName(1:)))) then print(“致命：def_DADt：要求命名所有最右边的维度”) 退出结束如果纬度 = pv_cli&$dName(1)$ lon = pv_cli&$dName(2)$ ;余弦 coslat = cos(纬度(:)*pi/180。) coslat@_FillValue = default_fillvalue(typeof(coslat)) coslat = (/where(coslat.le.0.,coslat@_FillValue,coslat)/) ;一维-> 3-D coslattmp = conform_dims(dimsizes(pv_cli),coslat,1) ；---------------------------------------------------------------- ; dQdx = center_finite_diff_n(pv_cli,lon*pi/180., False,0,2) dQdy = center_finite_diff_n(pv_cli,lat*pi/180., False,0,1) copy_VarMeta(pv_cli, dQdy) 如果（任意（dQdy.eq.0））那么 print("你的数据：dQdy 为零！！！") 结束如果；---------------------------------------------------------------- gradpv = grad_latlon_cfd(pv_cli, pv_cli&纬度, pv_cli&经度, True, False) pv_grad_lat = gradpv[0] pv_grad_lon = gradpv[1] copy_VarMeta(pv_cli, pv_grad_lat) copy_VarMeta(pv_cli, pv_grad_lon) printVarSummary(pv_grad_lat) printMinMax(pv_grad_lat, 0) 如果（任何（pv_grad_lat.eq.0））那么 print(“你的数据：pv_grad_lat为零！！！”) 结束如果如果（任何（pv_grad_lon.eq.0））那么 print(“你的数据：pv_grad_lat为零！！！”) 结束如果 pv_grad_lat =其中（pv_grad_lat.eq.0，pv_grad_lat@_FillValue，pv_grad_lat） pv_grad_lon =其中（pv_grad_lon.eq.0，pv_grad_lon@_FillValue，pv_grad_lon） dQdy =其中(dQdy.eq.0, dQdy@_FillValue, dQdy) ;------补充值猜测=1；使用区域手段 is_circular=真；循环[全局] n 扫描 = 1500 ；通常比这个少得多每股收益=1.e-2；变量相关相对值 = 0.6 ;弛豫系数选择=0；未使用 ; poisson_grid_fill（pv_grad_lat，is_circular，猜测，nscan，eps，relc，opt） ; poisson_grid_fill（pv_grad_lon，is_circular，猜测，nscan，eps，relc，opt） ; poisson_grid_fill( dQdy, is_circular, 猜测, nscan, eps, relc, opt) ；---------------------------------------------------------------- 回复 = 6.37*10^6 gradpv2=sqrt(pv_grad_lat^2+pv_grad_lon^2) copy_VarMeta(pv_cli, gradpv2) 如果（任何（gradpv2.eq.0））那么 print("你的数据：gradpv2有零！！！") 结束如果 gradpv2=其中(gradpv2.eq.0, gradpv2@_FillValue, gradpv2) ;poisson_grid_fill（gradpv2，is_circlic，猜测，nscan，eps，relc，opt）打印（“-----gradpv2-----”） printMinMax(gradpv2, 0) ;-----3种方法计算A ;A=(你想要的等级*pv_ano^2)/(2.*1000.*gradpv2) A=(youwantlevel*pv_ano^2*re*coslattmp^2)/(2.*1000.*dQdy) ;A=(1.225*pv_ano^2)/(2.*dQdy) copy_VarMeta(pv_cli, A) 打印变量摘要(A) 打印（“-----pv_ano-----”） printMinMax(pv_ano, 0) print("-----pv_ano^2-----") printMinMax(pv_ano^2, 0) print("-----dQdy-----") printMinMax(dQdy^2, 0) 打印（“-----A-----”）打印最小最大(A, 0) ;utc =cd_calendar(pv_cli&$dName(0)$, 2) ;日 = tointeger(utc(:,2)) ;天=ispan(0, 60, 1) ;打印（世界标准时间） ;---转换“自...以来的小时数”到“自...以来的秒数” 时间 = pv_cli&时间 print(time@units);自 1900-01-01 00:00:00 以来的小时数 dt = 24.*3600。 t = 时间*3600。如果（任何（缺少（A）））然后 print(“您的数据：A 丢失。”) 结束如果 poisson_grid_fill（A，is_circular，猜测，nscan，eps，relc，opt） dAdt = tofloat(center_finite_diff_n(A,t,False,0,0));最后一个是时间维单位 copy_VarMeta(pv_cli, dAdt) printVarSummary(dAdt) printMinMax(dAdt, 0) 返回（dAdt）结束 ……