jiaobf/micaps_mdfs

Decode micaps mdfs data

Micaps_MDFS

一个解码MICAPS4分布式数据环境中的数据文件(MDFS)的小程序，支持站点数据和网格数据的解码。

使用方法

站点数据：

from read_mdfs import MDFS_Station
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as ccolor
import matplotlib.cm as cmx
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature

x = MDFS_Station(r'D:\20181028160000.000')
lon = x.data['Lon'] # 经度
lat = x.data['Lat'] # 纬度
var = x.data[603] # 气象要素

cm = plt.get_cmap('jet')
cNorm = ccolor.Normalize(vmin=min(var), vmax=max(var))
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=cm)
c = scalarMap.to_rgba(var)
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.scatter(lon, lat, s=5, c=c)
ax.coastlines(resolution='10m')
ax.add_feature(cfeature.BORDERS)
plt.show()

MDFS_Station类含有的属性： data_dsc：描述信息 level：数据层面 level_dsc：层面描述信息 utc_time：数据时间（世界时），为datetime.datetime类型 data：主体数据，为dict类型，含有的键值有ID（站号），Lon（经度），Lat（纬度）以及数据里对应的物理量数据的编号（见dtype_link.xml）

网格数据：

from read_mdfs import MDFS_Grid
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.units import units
filepath = r'D:\18110408.000'
f = MDFS_Grid(filepath)
lon = f.data['Lon'] # 经度
lat = f.data['Lat'] # 纬度 PS:均为一维数组，使用前需np.meshgrid
norm = f.data['Norm'] # 向量数据中的模长
dir = f.data['Direction'] # 向量数据中的角度
u, v = mpcalc.wind_components(norm * units('m/s'), dir * units.degree)
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.streamplot(lon, lat, u, v, density=3)
ax.coastlines(resolution='10m')
ax.add_feature(cfeature.BORDERS)
plt.show()

MDFS_Grid类含有的属性： datatype：文件类别 model_name：模式名称 element：物理量名称 data_dsc：描述信息 level：数据层面 utc_time：数据时间（世界时），为datetime.datetime类型 data：主体数据，为dict类型，具体见例子中的注释