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[数据处理] 利用Python工具实现热带气旋数据分析和可视化

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Tropycal是旨在简化提取和分析热带气旋数据的Python工具,可以同时处理历史和实时数据,主要面向研究和业务气象部门。文末可获取相关教程文件。

Tropycal可以处理 HURDAT2和IBTrACS再分析以及业务NHC最佳路径数据,可用于气候、季节性和单个雷暴分析

对于每个单独的风暴,国家飓风中心的业务预报、飞机观测数据和任何相关的龙卷风活动都可以提取和绘制。

# H3 w4 s/ t% ?" G8 {; X0 N

安装7 \) l3 w# b$ f- ]( U

6 I1 i; H2 F% }: o; s& _

与常规python工具安装方法类似,可直接利用 pip 进行安装,如下:

[Python] 纯文本查看 复制代码
pip install tropycal

或者下载源代码进行安装:

[Python] 纯文本查看 复制代码
[/color]git clone[url=https://github.com/tropycal/tropycal]https://github.com/tropycal/tropycal[/url][/p][p=null, 2, left][color=rgb(0, 0, 0)]cdtropycal[/color][/p][p=null, 2, left][color=rgb(0, 0, 0)]python setup.py install

示例

官方文档中提供了很多示例,包括龙卷分析、单个雷暴分析、热带气旋数据集分析。

示例中给出的分析可视化结果都非常不错,从可视化的角度而言很值得学习。

龙卷分析

官方示例中给出的示例,可直接加载龙卷数据集进行分析。

[Python] 纯文本查看 复制代码
importtropycal.tracks astracks
importtropycal.tornado astornado
importdatetime asdt
tor_data = tornado.TornadoDataset()
tor_ax,domain,leg_tor = tor_data.plot_tors(dt.datetime(2011,4,27),plotPPH=True,return_ax=True)
tor_ax

7baed1222df25567aee7279e044d9719.jpeg

; `9 G3 G& }4 d8 T

龙卷路径和PPH(Practically Perfect Forecast)分布

) \$ g! a% I- t/ C9 r9 k' d/ P
  • 使用追踪数据集

    * f, c9 S* }# p7 Y

[Python] 纯文本查看 复制代码
hurdat_atl = tracks.TrackDataset(basin='north_atlantic',source='hurdat',include_btk=False)
storm = hurdat_atl.get_storm(('ivan',2004))
storm.plot_tors(plotPPH=True,return_ax=True)

0ebc6607a133a3b1dfe84443d000eecc.png


" e, C7 o  K9 _9 S6 e* t/ p

Ivan飓风移动路径和PPH

  ?- D, A& O( c  n0 W
单个雷暴分析

官方文档中给出了HURTDAT2、IBTrACS数据集以及单个雷暴的分析示例。

[Python] 纯文本查看 复制代码
importtropycal.tracks astracks
importdatetime asdt
hurdat_atl = tracks.TrackDataset(basin='north_atlantic',source='hurdat',include_btk=False)
storm = hurdat_atl.get_storm(('michael',2018))
storm.plot(return_ax=True)

3b5e09969635aeea23c0d1febe228959.png


) o6 [3 S* F* x$ B6 ?, c6 z

Michael飓风移动路径

! w% r) {0 p1 i; G* a; t! B

[Python] 纯文本查看 复制代码
storm.plot_nhc_forecast(forecast=2,return_ax=True)

2709de8905341ba45fb5283bde74c6b7.png


* c7 @% g3 o$ l

潜在的热带气旋预报


, \1 D3 I$ _7 r" ]' eTC数据集分析

在TC数据集部分,利用上述提到的两种数据集对雷暴进行了简单的分析,比如空间分布、最大风速以及移动路径。

[Python] 纯文本查看 复制代码
ibtracs = tracks.TrackDataset(basin='all',source='ibtracs',ibtracs_mode='jtwc_neumann',catarina=True)
ibtracs.gridded_stats(request="maximum wind",return_ax=True)

5ee88ae54d26f8725de21edac847f6be.png

) x, Q5 a+ L' u2 Z! c+ V

热带气旋最大风速分布


: `& h4 V- c) L* d  [( u, y

除了绘图部分外,官方文档还提供了数据源的说明,可点击阅读原文前往官方文档查看相关页面。

* s5 K, x3 z# N( E$ g

除了官方文档提供的可视化分析之外,官方的示例脚本源中也提供了一些额外的分析和可视化内容,部分结果如下图所示:


6 l( v3 D% A5 u% Z) O4 n

16af6fb7d03b084d3795552e0b704336.png

dd119535877d9e64d55a86adedf64295.png

b60b4f8d461eec9e82f6106a9cec7756.png

就介绍到这里,感兴趣的可以前往官方文档或官方源查看更详细的信息。

参考链接:

  \  |" t$ S9 x( q$ u1 h- U

1. https://github.com/tropycal

2. https://tropycal.github.io/tropycal/

3. https://github.com/tropycal/samp ... Tropical_Talk.ipynb

/ R4 a6 C, r( `% M
4 M) [# H6 \- }. @; |; T/ H7 o

" V. K& R+ `6 {' _- a2 a
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文星雨
活跃在7 天前
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