背景
- 雖然臭氧是光化煙霧的重要指標，也是本土石化業與汽機車污染所影響的空品項目，然而earth.nullschool或是windy目前都沒有貼上臭氧濃度之實例，原因不明，可能並不是很多人這麼瞭解臭氧的指標意義吧。
- ECWMF的CAMS全球空品預報有這個項目，解析度為0.4度每12小時更新，貼在背景1度的GFS風場，檔案小、反應快、有其便利性。
CAMS與GFS數據之間需合併的項目
| 項目 | CAMS | GFS | 說明 |
|---|---|---|---|
| 空間解析度 | 0.4度 | 1度 | 2者解析度不能整除，還是需要進行內插 |
| 經度0度 | 沒有值 | 有值 | 前者必須另行自360度取值 |
| 更新頻率 | 12小時 | 6小時 | 需由不同的crontab腳本執行下載與處理 |
| 預報時間(leadtime_hour) | 3小時 | 3小時 | 相同 |
| 官方圖面 | 哥白尼網站 | NWS | 後者沒有展示美國以外地區預報結果 |
- 把下載與應用的流程自動化後，不僅可以提供檢視目前的氣流與光化煙霧跨境傳輸現象，也可以使高解析度空品即時模擬向前推動一大步。
色階的選擇
- earth.nullschoolchem的色階多應用在原生性污染物，其特性為少數高值，大多位置濃度均不高。用在濃度差異不大的空品項目圖面顏色將會太少。
-
參考earth.nullschool的Particulates展現方式，基本上為一彩虹色階。
- 雖然背景臭氧濃度高低差異不是很大，但為了將來模式模擬解析度如果提高，會出現局部超高/超低濃度，彩虹色階會有較佳的表現。
- 也能接近環保署官方網站的展示方式。
數據下載與轉換
- 數據量雖然不大，但還需在CAMS排隊等候下載，會需要一些時間(~20分鐘)。
數據下載
- 詳歐洲中期天氣預報中心再分析數據之下載
- 以下為2022-08-01下載程式範例
#kuang@master /nas1/ecmwf/CAMS/CAMS_global_atmospheric_composition_forecasts/2022
#$ cat get_O3.py
import cdsapi
c = cdsapi.Client()
c.retrieve(
'cams-global-atmospheric-composition-forecasts',
{
'date': '2022-08-01/2022-08-01',
'type': 'forecast',
'format': 'grib',
'time': '12:00',
'pressure_level': '1000',
'variable': [ 'ozone', ],
'leadtime_hour': '0',
},
'ozone_globe.grib')
有關level
CAMS高度定義有2種
- Pressure levels(mb)
- 1000/950/925/900/850/800/700/600/500/400/300/250/200/150/100/70/50/30/20/10/7/5/3/2/1
- 共25層
- 由於定壓層高度會隨時間地點改變，並不用在空品模擬。無法使用。
- Model levels
- 1(top)to 137(surface),
- which are described at https://confluence.ecmwf.int/display/UDOC/L137+model+level+definitions.
- Before 9 July 2019, the vertical levels were 60, which are described at https://confluence.ecmwf.int/display/UDOC/L60+model+level+definitions.
- 從官網取得table.csv後進行處理如下
- bisect即使是bisect_left還是取不到地面，故將其減1。
df=read_csv('/nas1/ecmwf/CAMS/CAMS_global_atmospheric_composition_forecasts/2022/heights.csv')
h='Geometric Altitude [m]'
df=df.sort_values(h)
h137=list(df[h])
n137=list(df['n'])
kk=[bisect(h137,zz[k])-1 for k in range(24)]
[str(n137[kk[k]]) for k in range(24)]
- 代入get.py中
kk= ['137', '135', '133', '129', '125', '122', '120', '117', '114', '112', '110', '107', '105', '101', '96', '92', '87', '83', '78', '73', '67', '61', '56', '51']
數據轉換
-
CAMS檔案內容之讀取
fname=sys.argv[1]
grbs = pygrib.open(fname)
uv=['ozone', ]
atbs={'ozone': 'GEMS Ozone',}
for a in set(atbs):
grb = grbs.select(name=atbs[a])
cmd=a+'=grb[0].values'
exec(cmd)
ozone=np.flip(ozone,axis=0)
for ir in range(nr):
c = np.array([ozone[idx[0][i], idx[1][i]] for i in range(mp)])*2.e9
zz = griddata(xyc, c[:], (x1, y1), method='cubic')
gfs[ir]['data']=list(np.flip(np.where(zz!=zz,0,zz),axis=0).flatten())
- 執行結果放在/Users/Data/javascripts/D3js/earth/public/data/weather/current以利js程式讀取
- 結果檔名：current-ozone-surface-level-gfs-1.0.json
20220908 CAMS空品預報下載項目之更新
詳見[[2022-09-13-get_All]]
earth系統新增臭氧之讀取繪圖功能
html程式
- 在下拉對話框增加貼上O3數據
- 直接在氣象數據後面接上空品項目
- 並不像nullschool將污染項目分類，以減少程式修改。
#kuang@114-32-164-198 /Users/Data/javascripts/D3js/earth
#$ diff /Users/Data/javascripts/D3js/earthGFS/public/index.html public/index.html
104c104,105
< class="text-button" id="overlay-mean_sea_level_pressure" title="Mean Sea Level Pressure">MSLP</span>
---
> class="text-button" id="overlay-mean_sea_level_pressure" title="Mean Sea Level Pressure">MSLP</span> – <span
> class="text-button" id="overlay-ozone" title="GEMS Ozone">O3</span>
[products.js][js1]程式
- 程式參考溫度(temp)段落
- 色階也參考溫度的設定
- 取消粉紅及青色(cyan)，顏色太過顯眼、彩度不足、也不是一般彩虹色階項目
#$ diff /Users/Data/javascripts/D3js/earthGFS/public/libs/earth/1.0.0/products.js public/libs/earth/1.0.0/products.js
401a408,453
>
> "ozone": {
> matches: _.matches({param: "wind", overlayType: "ozone"}),
> create: function(attr) {
> return buildProduct({
> field: "scalar",
> type: "ozone",
> description: localize({
> name: {en: "GEMS Ozone", ja: "臭氧"},
> qualifier: {en: " @ " + describeSurface(attr), ja: " @ " + describeSurfaceJa(attr)}
> }),
> paths: [gfs1p0degPath(attr, "ozone", attr.surface, attr.level)],
> date: gfsDate(attr),
> builder: function(file) {
> var record = file[0], data = record.data;
> return {
> header: record.header,
> interpolate: bilinearInterpolateScalar,
> data: function(i) {
> return data[i];
> }
> }
> },
> units: [
> {label: "ppb", conversion: function(x) { return x; }, precision: 3}
> ],
> scale: {
> bounds: [0, 500],
> gradient:
> µ.segmentedColorScale([
> [ 0, [37, 4, 42]],
> [ 30, [41, 10, 130]],//purple blue
> [ 60, [21, 84, 187]], //blue
> [ 90, [24, 132, 14]], //green
> [120, [247, 251, 59]], //yellow
> [150, [235, 167, 21]],//
> [180, [230, 71, 39]],
> [300, [88, 27, 67]],
> [500, [81, 40, 40]],//brown
> ])
> }
> });
> }
> },
> //[ 90, [192, 37, 149]], //pink
> //[120, [70, 215, 215]], //cyan
結果討論
- 實例網址：http://125.229.149.182:8080
- 數據提交earth系統之圖面
 |
|---|
| earth貼上臭氧濃度之色階應用(2022080112) |
- 哥白尼官網之圖面(下拉選項，不能放大縮小)
| 
|
|:–:|
| 同一時間哥白尼官網之圖面|
- 前者高濃度較為明顯、後者限於13個濃度層級，數字對照較為清晰。
- 差異可能來源：雖同為地面濃度，但前者未校正空氣密度，在內陸高原地區造成高估
[2022-09-13-get_All]: https://sinotec2.github.io/FAQ/2022/09/13/get_All.html “20220908 [//end]: # “Autogenerated link references”