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earth套件展示wrfout與CCTM_ACONC結果

Table of contents

背景

  • earth應用來展示gfs預報、CWBWRF預報、CAMS預報等等結果數據,有其便捷性、高品質、跨平台等等強項。
  • 此處之cmaq_json.py乃應用來讀取並展示自行模擬WRF與CMAQ的結果。

執行方式

crontab

  • 每天8時執行
10 8 * * * for r in 45 09 03;do cd /nas1/Data/javascripts/D3js/earthFcst$r/public/data/weather/current;./cmaq_json.py;done

預報流程之最末作業

$ tail fcst.cs
...
# prepare earth json files and backup to imackuang
for r in 45 09 03;do cd /nas1/Data/javascripts/D3js/earthFcst$r/public/data/weather/current;./cmaq_json2.py;done
if ! [ -e /home/kuang/mac/do_not_delete ];then /usr/bin/fusermount -u /home/kuang/mac;/usr/bin/sshfs kuang@IMacKuang:/Users ~/mac -o nonempty -o password_stdin < ...;fi
/usr/bin/rsync -r /nas1/Data/javascripts/D3js/earthFcst45/public/data/weather/20?? ~/mac/Data/javascripts/D3js/earthFcst45/public/data/weather/20??
(py37)

IO說明

引數

  • cmaq_json.py會讀取pwd環境變數從中讀取解析度(res in 03 09 45),因此必須在正確的current目錄下執行。

輸入檔及目錄

  • wrfout
    • 目錄:$ROOT/$GRID_NAME
    • 日期:當日起算5天
  • CCTM_ACONC
    • 目錄:$FCST/grid$res/cctm.fcst/daily
    • 日期:當日起算5天

輸出檔案及目錄

  • 臭氧模擬結果:$weather/YYYY/MM/DD/HH00-ozone-surface-level-fcst-$res.json
    • 單位為ppb
  • 風場模擬結果:$weather/YYYY/MM/DD/HH00-wind-surface-level-fcst-$res.json
    • U10, V10單位為m/s

程式設計

網格系統的轉換(griddata版本cmaq_json.py)

  • earth內設是等間距經緯度系統,(但該等json檔案似乎也可以接受直角座標系統),此處需將WRF及CMAQ的直角座標系統進行轉換。
    1. 由於數據(目前)只有地面層、項目也只有U10、V10、及ozone等3項,就使用griddata進行內插。
    2. 由於griddata在邊界上會出現NaN結果,因此內縮一圈,並將NaN結果設為0。
    3. 內插方式還可精進(詳下:搜尋半徑版本
  • 時間迴圈之外座標轉換相關的設定
#read lat,lon
fname='/nas2/cmaqruns/2022fcst/grid'+grds+'/mcip/GRIDCRO2D.nc'
nc = netCDF4.Dataset(fname, 'r')
x=nc.variables['LON'][0,0,:,:]
y=nc.variables['LAT'][0,0,:,:]
nrow,ncol=x.shape
lat_min=y[1,ncol//2]
lat_max=np.min([y[-2,-2],y[-2,1]])
jmx=bisect(y[:,ncol//2],lat_max)
dy=(y[jmx,ncol//2]-lat_min)/jmx
dx=dy
lon_min=np.max(x[:,1])
idx=np.where(x[:,-2]>0)
lon_max=np.min(x[idx[0],-2])
nx=int((lon_max-lon_min)//dx)
ny=int((lat_max-lat_min)//dy)
#new grid system(x1,y1) in equal dlat and dlon
lon1d=[lon_min+dx*i for i in range(nx)]
lat1d=[lat_min+dy*i for i in range(ny)]
x1, y1 = np.meshgrid(lon1d, lat1d)
idx=np.where((x>0)&(x>=lon_min)&(x<=lon_max)&(y>=lat_min)&(y<=lat_max))
mp=len(idx[0])
xyc= [(x[idx[0][i],idx[1][i]],y[idx[0][i],idx[1][i]])]
  • 時間迴圈下之內插應用
    • ozone因直接讀取自CCTM_ACONC,單位為ppm,需進行單位轉換以符合固定色階的設定。
    • 注意json檔案的矩陣方向在南北向是由北向南,需進行翻轉(np.flip)。
...
      exec('var='+uv[ir]+'[t,:,:]')
      c = np.array([var[idx[0][i], idx[1][i]] for i in range(mp)])
      zz = griddata(xyc, c[:], (x1, y1), method='cubic')
      gfs[ir]['data']=list(np.flip(np.where(zz!=zz,0,zz),axis=0).flatten())
...
      var=o3[t,:,:]*1000
      c = np.array([var[idx[0][i], idx[1][i]] for i in range(mp)])
      zz = griddata(xyc, c[:], (x1, y1), method='cubic')
      ozn[ir]['data']=list(np.flip(np.where(zz!=zz,0,zz),axis=0).flatten())

搜尋半徑版本cmaq_json2.py

  • 雖然griddata在本次專案的執行效率尚可接受,然而仍有改善空間
    1. 在邊界上內插出現NaN,導致填充0值,出現濃度或風速的驟變,圖面非常突兀。
    2. griddata也是按照直角座標進行內插,使用經緯度數字並不正確,在數據梯度較大之處(鋒面、雲雨現象),會出現太過平滑的結果。
  • 作法參考搜尋半徑距離平方反比加權之內插機制,此處仍以5倍網格距離作為搜尋半徑。
  • 程式下載github

時間標籤的傳遞

  • wrfout及CCTM_ACONC檔案有個自的時間標籤,需轉換成json檔案header部分的refTimeforecastTime
    • earth套件中的時間是這2者之和(./public/libs/earth/1.0.0/products.js):
 function buildGrid(builder) {
...  
    var date = new Date(header.refTime);
        date.setHours(date.getHours() + header.forecastTime);
  • 時間標籤設計成以refTime為主,取消forecastTime,以因應不同模擬批次結果的混合狀況。
  • 區分為時間變化及共同部分
  • 共同部分(forecastTime):
nr={'o':nozn,'g':ngfs}
jsn={'o':ozn,'g':gfs}
for k in ['o','g']:
  for i in range(nr[k]):
...
    jsn[k][i]['header']["forecastTime"]=0
  • wrfout的時間標籤:Times
  nt=nc.dimensions['Time'].size
  strT=[''.join([i.decode('utf-8') for i in nc['Times'][t,:]]) for t in range(nt)]
  for t in range(0,nt,3):
    bdate=datetime.datetime.strptime(strT[t],'%Y-%m-%d_%H:00:00')
    dt=bdate.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
    dir=bdate.strftime("../%Y/%m/%d/")
    os.system('mkdir -p '+pwd+dir)
    hh=bdate.strftime("%H00")
    for i in range(ngfs):
      gfs[i]['header']['refTime']=dt
...
    fnameO=pwd+dir+hh+'-wind-surface-level-fcst-'+grds+'.json'
from dtconvertor import dt2jul, jul2dt
...
    bdate=jul2dt(nc['TFLAG'][t,0,:])
    dt=bdate.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
    dir=bdate.strftime("../%Y/%m/%d/")
    os.system('mkdir -p '+pwd+dir)
    hh=bdate.strftime("%H00")
    for i in range(nozn):
      ozn[i]['header']['refTime']=dt
    fnameO=pwd+dir+hh+'-ozone-surface-level-fcst-'+grds+'.json'

其他earth套件需配合修正事項

json檔案的開啟

  • 在./public/libs/earth/1.0.0/products.js中原本開啟檔案的副程式gfs1p0degPath,需進行修改來開啟前述fcst-??檔案
    • 抄寫成FilePath,以開啟任意來源(src)及解析度(res)的json檔案
    • 取消原來gfs1p0degPath之呼叫
    • 指定讀取fcst(來源)及45(解析度)之檔案
//kuang@node03 /nas1/Data/javascripts/D3js
//$ diff earth/public/libs/earth/1.0.0/products.js earthFcst45/public/libs/earth/1.0.0/products.js
48a49,53
>     function FilePath(attr, type, surface, level, src, res) {
>         var dir = attr.date, stamp = dir === "current" ? "current" : attr.hour;
>         var file = [stamp, type, surface, level, src, res].filter(µ.isValue).join("-") + ".json";
>         return [WEATHER_PATH, dir, file].join("/");
>     }
122c127,128
<                     paths: [gfs1p0degPath(attr, "wind", attr.surface, attr.level)],
---
>                     //paths: [gfs1p0degPath(attr, "wind", attr.surface, attr.level)],
>                       paths: [FilePath(attr, "wind", attr.surface, attr.level, "fcst", "45")],
409c415
<                         name: {en: "GEMS Ozone", ja: "臭氧"},
---
>                         name: {en: "CMAQ Ozone", ja: "臭氧"},
412c418
<                     paths: [gfs1p0degPath(attr, "ozone", attr.surface, attr.level)],
---
>                   paths: [FilePath(attr, "ozone", attr.surface, attr.level, "fcst", "45")],

內設直接開啟ozone圖層與放大倍率

  • DEFAULT的設定寫在./public/libs/earth/1.0.0/micro.js內
kuang@node03 /nas1/Data/javascripts/D3js/earthFcst45
$ grep -n DEFA public/libs/earth/1.0.0/micro.js
14:    var DEFAULT_CONFIG = "current/wind/surface/level/overlay=ozone/orthographic=-241.67,21.03,1385";