TC气象数据下载包括NCEP的FNL(python脚本)、STI的Best_track、NOAA的SST

程序员文章站 2022-03-19 16:45:04

TC气象数据的下载，首先需要下载每一年的台风的最佳路径数据集，然后根据最佳路径数据集上的台风的时间点，经纬度去NCEP上的FNL数据查找对应时间点，经纬度的环境变量，最后海温的数据从NOAA上下载。1.NCEP的FNL资料下载NCEP/NCAR再分析数据集是由美国气象环境预报中心（NCEP）和美国国家大气研究中心（NCAR）联合制作的，他们采用了当今最先进的全球资料同化系统和完善的数据库，对各种来源（地面、船舶、无线电探空、测风气球、飞机、卫星等）的观测资料进行质量控制和同化处理，获得了一套完整的再分析...

TC气象数据的下载，首先需要下载每一年的台风的最佳路径数据集，然后根据最佳路径数据集上的台风的时间点，经纬度去NCEP上的FNL数据查找对应时间点，经纬度的环境变量，最后海温的数据从NOAA上下载。

1.NCEP的FNL资料下载

NCEP/NCAR再分析数据集是由美国气象环境预报中心（NCEP）和美国国家大气研究中心（NCAR）联合制作的，他们采用了当今最先进的全球资料同化系统和完善的数据库，对各种来源（地面、船舶、无线电探空、测风气球、飞机、卫星等）的观测资料进行质量控制和同化处理，获得了一套完整的再分析资料集，它不仅包含的要素多，范围广，而且延伸的时段长，是一个综合的数据集。
下载的话可以通过python脚本快速实现。但需要先注册一个邮箱账号，代码如下：

import sys, os

import requests

import datetime

def check_file_status(filepath, filesize):

    sys.stdout.write('\r')

    sys.stdout.flush()

    size = int(os.stat(filepath).st_size)

    percent_complete = (size/filesize)*100

    sys.stdout.write('%.3f %s' % (percent_complete, '% Completed'))

    sys.stdout.flush()

url = 'https://rda.ucar.edu/cgi-bin/login'

values = {'email' : '*****', 'passwd' : '******', 'action' : 'login'}

# Authenticate

ret = requests.post(url,data=values)

if ret.status_code != 200:

    print('Bad Authentication')

    print(ret.text)

    exit(1)

dspath = 'http://rda.ucar.edu/data/ds083.2/'

stime = datetime.datetime(2017,1,1)

etime = datetime.datetime(2019,12,31)

shour = ['_00','_06','_12','_18']

filelist=[]

while stime <= etime:

    for j in range(4):

        print ('grib2/'+stime.strftime('%Y')+'/'+stime.strftime('%Y.%m')+'/fnl_'

              +stime.strftime('%Y%m%d') + shour[j] + '_00.grib2')

        filelist.append('grib2/'+stime.strftime('%Y')+'/'+stime.strftime('%Y.%m')+'/fnl_'

              +stime.strftime('%Y%m%d') + shour[j] + '_00.grib2')

    stime = stime + datetime.timedelta(days=1)

for file in filelist:

    filename=dspath+file

    file_base = os.path.basename(file)

    print('Downloading',file_base)

    req = requests.get(filename, cookies = ret.cookies, allow_redirects=True, stream=True)

    filesize = int(req.headers['Content-length'])

    with open(file_base, 'wb') as outfile:

        chunk_size=1048576

        for chunk in req.iter_content(chunk_size=chunk_size):

            outfile.write(chunk)

            if chunk_size < filesize:

                check_file_status(file_base, filesize)

    check_file_status(file_base, filesize)

    print()

本代码需要修改的地方如下：
1.values：更改为自己注册的邮箱账号和密码即可
2.时间：可以直接选择需要下载数据的时间，通过stime和etime修改。
如果不想通过脚本下载，可以参考官方网站https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/#!access
注：下载的数据为grib2文件，2007年之前为grib文件，2007年以后是grib2文件，如果想在Windows上处理grib2文件转为nc文件可以参考windows上python处理grib2文件。

2.Best_track数据下载

中国台风所的最佳路径数据集的官方网站http://tcdata.typhoon.org.cn/zjljsjj_zlhq.html
数据按年份下载，选择你想要的年份，文件为txt文件。
文件数据说明如下：
TC气象数据下载包括NCEP的FNL(python脚本)、STI的Best_track、NOAA的SST ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200827155751723.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDA1MjA1NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

3.NOAA下载SST数据

NOAA里面的最优插值OI SST逐月海温资料，加入了海冰数据和卫星数据。NOAA网站AVHRR卫星数据绘图（SST）。数据选用原因:它本身是已经被处理过的全球月平均数据，而且数据精度非常高，对于研究全球SST的气候态特征有较好的说服性。
下载的官方网站https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.noaa.oisst.v2.html
TC气象数据下载包括NCEP的FNL(python脚本)、STI的Best_track、NOAA的SST 下载的数据为nc文件，python读取nc文件见Windows上python读取nc文件第三节或者参考python处理nc文件的一些例子。

本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44052055/article/details/108262388