问题标签 [metpy]

我正在创建 HRRR 模型输出的横截面，我已经使用 xarray 和 pynio 作为引擎读取了 grib 文件，然后将这些文件转换为 netcdf，以便我可以在我的 Windows 机器上使用它们，因此我想知道这是否导致这些问题。

这是使用 xarray 读取 netcdf 后我的数据集的样子：Imgur

读入数据后，我尝试通过解析数据来遵循 Metpy 横截面/ Xarray 教程：

这产生了这个新数据集：Imgur 它创建了 crs 坐标，所以我认为它工作得有些正确。

在此之后，我创建了一个 700mb RH、风和海拔（不同的数据集）的等高线图，我从数据集中解析了 RH 并提取了 x 和 y

这一切都奏效了，我可以制作一个漂亮的情节没问题。所以接下来我想做一个横截面。按照文档中的示例：

这给出了这些错误：Imgur

所以我改为尝试使用上面的 RH 变量，因为

给出了 x 维度。但是跑步

而是给出了这个错误：Imgur

所以我只是想知道我是否错过了解析原始数据集的步骤，或者 grib 到 netcdf 的转换是否搞砸了，或者这是否可以使用metpy？

一般来说，我只是在努力创建一个类似于示例中的横截面：https ://unidata.github.io/MetPy/latest/examples/cross_section.html#sphx-glr-examples-cross-section-py

作为一个额外的问题，是否可以在地块下填充地形？

我正在尝试计算 MetPy 中多个（连续）垂直水平的涡度。当我尝试计算单个级别时，一切正常。

这是代码；我使用了来自https://unidata.github.io/MetPy/latest/examples/cross_section.html#sphx-glr-examples-cross-section-py的横截面示例。

然后进行涡度计算。

追溯：

我完全被困住了。搜索“metpy 多级计算”（没有实际报价）没有相关结果。医生说：

我得出的结论是输入可以有超过 2 维，但是 3 维输入（在我的情况下）会产生错误。可以做些什么来修复它们？

我对 Python 完全陌生，所以我可能犯了一个愚蠢的错误。

我正在使用metpy 和siphon 来下拉和显示雷达数据。理想情况下，我只想保存雷达层以在 LeafletJS 中显示。

GDAL 似乎提供了一个使用 gdal_translate 的解决方案：

不过，如果我已经通过metpy和cartopy库创建了数据层，我假设有一种方法可以只获取雷达层，包括相关的颜色表，并以地理参考的方式将其保存为图像这样我就可以将它作为一个图层包含在其他地方。（我认为 matplotlib.pyplot.savefig() 不会保留地理信息。）

是否有人可以向我指出一些可以实现这些方法的示例代码？我的谷歌搜索（到目前为止）是空的。

谢谢！

我必须计算几个热力学指数，而 MetPy 提供了大量基于探测的参数（例如 CAPE、CIN、...）。对于雷暴的演变，垂直积分的水分通量辐合是一个很好的预测指标。MetPy 是否提供计算水分收敛的函数？

感谢您的帮助和亲切的问候，亚历山大

我无法从 GFS 数据中绘制来自 metpy.calc 的 Q 向量；ax.set_extent应用and时，我无法正确绘制向量ax.quiver

计算代码：

现在我试图通过 q-vector 函数运行 dx 和 dy：

但是我收到了一个错误，我认为这与 dx 和 dy 尺寸有关：

好的，这显然是个问题；我需要一个一维数组，所以我探测了温度数组的形状：

因此，我尝试获取 dx 和 dy 的子集：

然后我认为这应该与 temp 和 press 数组对齐，并根据这些子集再次尝试计算：

没有错误，现在感觉很好。检查我假设为 x 和 y 分量的 Q 的尺寸：

好像要排队...

但是，当我查看 lats 和 lons 的尺寸时：

从 dx 和 dy 的形状看好像是倒退的？

我是否遗漏了什么，或者我只是去计算 Q 向量完全错误？这是我的第一次尝试，我不确定我所做的是否正确。

当我尝试用任何投影绘制它们时，真正的问题来了ax.quiver

绘图代码：

结果地图：

当我忽略它时，ax.set_extent它似乎绘制了 Q 向量，只是现在没有地图背景......

所以我想我的两个问题是：

1）我是否根据 GFS 数据适当地计算了 Q 向量？

2）我在绘图中缺少什么？

我试图使用 Metpy 和 pyart 绘制来自同一个 nexrad 2 级文件的反射率数据，结果似乎完全不同，特别是，我看到 metapy 和 pyart 计算坐标的方式非常不同：

在 MetPy 中，坐标计算如下：

在pyart中，计算如下：

你能告诉我这里有什么不同吗？

下面的代码读取有关全球有效 ASOS（气象观测站）位置的数据。我想在未来使用该列表作为点列表来绘制数据，但是很多站点太近了，无法在国家甚至州级范围内查看。我想减少地图上绘制的站点的密度。下面是一些绘制美国/加拿大南部所有站点的代码：

这是代码的输出。 在此地图比例下，您可以看到许多绘图相互重叠。理想情况下，我希望具有更改绘制点之间距离的功能，例如 100 公里。

是否有任何库可以使这项任务更容易？

我有一个网格模板，其网格间距为百分之一度而不是米，因为投影是经纬度。使用 interpolate_to_grid 工具/程序的 hres 参数有哪些选项？它是否限于以米为单位的值？

谢谢！

我是 python 新手，并尝试使用 xarray 运行 Metpy 教程，之前它还可以，但是在我将 xarray 更新到较新版本之后，它会显示一个错误

我试图在 anaconda 提示符下创建另一个环境，并安装包括metpy在内的每个模块（xarray 已经包含在内）

我想从metpy教程中得到确切的结果，但是在导入metpy模块时找不到模块创建一个导致教程失败的错误，感谢您的帮助

您想知道在 Metpy 中是如何进行散度计算的吗？我们知道，在 Grads 中，散度的计算是通过有限差分法执行的，如下所示：

但是，在 Metpy 中，我没有找到任何详细的（就像在 Grads 中一样）如何执行这种散度计算。