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我想根据 ECMWF 数据计算层厚。

我所拥有的是变量T（在一层内）和relhum（在一层内）和压力（在层界面和层中点处）。

我无法理解函数的pressure参数metpy.calc.thickness_hydrostatic_from_relative_humidity：

当我查看文档字符串中给出的公式时，

$$ Z_2 - Z_1 = -\frac{R_d}{g} \int_{p_1}^{p_2} T_v d\ln p $$

在我看来，该函数似乎会返回 LHS，即 $Z_2 - Z_1$。

但是，在我看来，pressure, temperature,relative_humidity论点似乎都必须具有相同的维度。

我觉得这很令人困惑：为了获得 $Z_1$ 和 $Z_2$ 之间的层厚度，我预计还必须输入压力 $p_1$ 和 $p_2$。然而，温度通常被定义为满级，即，我的温度比我的压力少一个。

例如，为了计算底层的厚度，我希望给出表面压力、层顶部压力以及层内的温度（和湿度）。但是当我尝试使用这样的功能时，我得到了

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (361,1440,79) (361,1440,78)

请帮助我了解如何正确使用此功能。

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但是，在我看来，pressure, temperature,relative_humidity论点似乎都必须具有相同的维度。

[...]

例如，为了计算底层的厚度，我希望给出表面压力、层顶部压力以及层内的温度（和湿度）。

事实上，与您的预期相反pressure，temperature、 和relative_humidity变量都需要在相同的级别上定义，因为根据 MetPy 的文档，它thickness_hydrostatic_from_relative_humidity是在大气剖面上运行的。请注意，在 MetPy 的术语中，“层”位于任何一组垂直级别之上，而不仅仅是在两个级别之间。

由于积分是通过梯形规则执行的，因此在计算本身中也可以看到对在通用级别上定义的数据的需求。例如，在具有两层数据的层的最小情况下，MetPy 使用的公式

通过梯形规则给定积分，减少到

在实践中，如果您确实有“偏移”或“交错”级别的数据，其中您的temperature和relative_humidity具有pressure与thickness_hydrostatic_from_relative_humidity计算）。一种可能适用于您的情况的简单去交错方法，具有pressure形状数组 (361,1440,79) 和temperature形状数组 (361,1440,78)，可能看起来像

pressure_destaggered = (pressure[..., :-1] + pressure[..., 1:]) / 2

但是，这种方法有两个注意事项：

  • thickness_hydrostatic_from_relative_humidity仅设计用于处理大气数据的 (1D) 剖面，而不是 3D 网格，因此请谨慎处理您的结果（指定可选bottom和depth参数可能会失败，并且默认积分轴可能正确也可能不正确）
  • 如果您只有两个压力级别/一个温度级别，则这种去交错将不起作用，因为 MetPy 至少需要两个级别来定义一个层。在这种情况下，您需要以某种方式在两个压力水平上近似温度/相对湿度（例如假设两个水平之间的温度/相对湿度恒定）。
于 2020-01-29T20:00:21.977 回答