xmitgcm下载LLC海洋模式数据

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上一节，我们介绍了xmitgcm的LLCreader入门操作，总体上这个工具可以通过网络自动加载门户网站（ECCO）的模式数据，实现对模式LLC4320（PB级）和LLC2160的读取。但还有许多问题尚未解决：

• • 能否保存数据到本地
• • 能否按照经纬范围选取数据
• • 能否选择连续的一段时间（如70天，每小时一个）
• • 能否做较复杂计算
  

本节先介绍怎么通过LLCreader将数据下载本地，并使用GMT绘图。

8 \" ^) ~. [& \4 q

步骤加载llcreader
( O; K/ L' C5 Z1 _5 V+ {: @! y5 W8 e( Zimport xmitgcm.llcreader as llcreader

初始化模型

因为LLC4320数据体量较大，这里先以LLC2160为例。我们选择Theta进行导出测试。

model = llcreader.ECCOPortalLLC2160Model()

ds_sst = model.get_dataset(varnames=['Theta'], k_levels=[0], type='latlon',
                          iter_start=model.iter_start,
                          iter_stop=(model.iter_start + model.iter_step),
                          read_grid=True)
2 l" b7 W! t* L- a3 nds_sst.Theta                          

ds_sst的数据结构为Xarray的dataset，ds_sst.Theta的数据结构为Xarray的dataarray。可以看到Theta的数据大小是231M，这只是一个1小时快照的单层全球数据，体积不算太大。

. Q6 _% G- h8 J$ d- m/ X

上图为其coordinates，这是dataarray数据结构的一个关键术语，其中黑色粗体i,j,k,time表示维度坐标(Dimension coordinate)，其他为无维度坐标(Non-dimension coordinate)。

Xarray: www.52ocean.cn

绘图查看
) I; ?4 r! }/ x) f. V1 i0 M$ w9 a* |
temp.Theta.plot()

维度坐标i,j作为其x和y轴，另一维度time和k(深度0)出现在标题上。

因为LLC为特殊的网格结构，这里暂时不能直接实现地理绘图。后面会对此进行单独介绍。

保存 .to_netcdf()

to_netcdf()是Xarray内置的函数，可将数据保存为nc格式。注意数据保存和llcreader函数无关，llcreader的主要作用是在线获得LLC模式数据，并转化成Xarray特有的数据结构，后面所有的操作都是使用Xarray，因此有必要对Xarray做全面的学习。后面会对此介绍。

ds_sst.Theta.to_netcdf('myfile.nc')

上述命令可以将Theta参数保存。通过panoply可以绘图展示SST参数的全球分布：

删除不重要的坐标

但可以发现保存的文件大小是2.5G，远远超过了其自身大小，这是什么原因呢？

原来是把无维度坐标全部保存了，这些坐标其实也是数据，因此占用很大空间。一共有11个这样的2D坐标，再加上Theta，数据体积就达到2.5G了。

; F2 V- `( V- X+ T$ ?5 _

这些无维度坐标可以删去：

ds_sst.Theta.reset_coords() # 将无维度坐标转为变量(不删除)
ds_sst[["Theta"]].reset_coords(drop=True) # 将会删去无维度坐标

若想保留某些坐标，比如经纬度XC,YC：

ds_sst.Theta.reset_coords()[["XC", "YC","Theta"]]

上面使用了[[ ]]做变量的筛选。

参考：www.52ocean.cn

然后保存：

ds_sst[["Theta"]].reset_coords(drop=True).to_netcdf('myfile2.nc')
ds_sst.Theta.reset_coords()[["XC", "YC","Theta"]].to_netcdf('myfile3.nc')

这样，数据体积就小了，其中myfile2.nc仅包含Theta，大小213M。

8 @% q) o- K" h4 _! ~

GMT绘图
$ O7 H, H! ~5 _0 V

GMT绘图比ython自带函数更加强大，既然已经下载到本地，则看一下GMT绘图效果：

gmt begin ex02 png
# D( a, j( U. p: c2 Q    gmt set MAP_ANNOT_OBLIQUE 0
    gmt subplot begin 2x1 -A+JTL -Fs16c/10c -M0 -R1000/2000/2500/3500 -JX15/13c -B100 -T"Aghulhas Rings"
        gmt subplot set 0,0 -Ce3c
        gmt grd2cpt myfile3.nc?Theta -Cjet -Z
        gmt grdimage myfile3.nc?Theta -I+a90  
: O2 s) t: t! U2 C/ i' v. _        gmt colorbar -DJRM+o1.5c/0+mc -I0.3 -Bx2+lTheta -By+ldegree

4 k; d/ L/ d; S* |" p        gmt subplot set 1,0 -Ce3c
        gmt grd2cpt myfile4.nc?Theta -Crainbow -Z
        gmt grdimage myfile4.nc?Theta
        gmt colorbar -DJRM+o1.5c/0+e+mc -Bx2+lTheta -By+ldegree
; O7 ~* G8 _% ?" x5 {1 |3 [$ ]7 w    gmt subplot end
! j( p4 H- {* Agmt end show

台湾海域

下节预告

• • 范围的筛选
• • 时间维度的连续导出