从 NetCDF 中的多个经纬度中心查找半径内的值

Question

我有一个 netCDF 文件，其中包含多个气旋位置（纬度、经度）和特定时间南半球的气温。

我想要的是从每个气旋位置的中心提取 10 测地线度数（~1110 公里）半径范围内的温度值。这个想法是确定与每个气旋相关的温度值（假设距气旋中心的最大径向距离为 10º），并绘制一个仅包含这些温度值的全局 contourf 地图。

我在这里搜索了很多，但我只找到了适用于与一个特定经纬度中心的距离的代码（比如这个：如何从纬度和经度值的中心位置找到半径内的值）。

我一直在研究如何同时为多个中心应用 Haversine 公式。

import xarray as xr

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

d = xr.open_dataset('cyc_temp.nc')

lat = d['lat']

lon = d['lon']

cyc_pos = d['id'][:,:]

temp = d['temp'][:,:]

# Haversine formula

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):

    # convert decimal degrees to radians

    lon1 = np.deg2rad(lon1)

    lon2 = np.deg2rad(lon2)

    lat1 = np.deg2rad(lat1)

    lat2 = np.deg2rad(lat2)

    # haversine formula

    dlon = lon2 - lon1

    dlat = lat2 - lat1

    a = np.sin(dlat/2)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2)**2

    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))

    r = 6371

    return c * r

如果有人可以帮助我，我会很感激。

Answer 1

这是一个有趣的问题；xarray 的自动广播使它非常干净。我不确定气旋位置数组的结构，但我假设它的结构如下（或者至少可以操纵成这种形式）：centers = np.array([[12.0, -62.0], [40.0, -80.0], [67.0, -55.0]])cyc_pos = xr.DataArray(centers, coords={"coord": ["lon", "lat"]}, dims=["cyclone", "coord"])换句话说，每一行代表每个旋风的经度和纬度值。以cyc_pos这种方式定义，使用该函数获取经纬度网格中的每个点到每个气旋中心的距离haversine非常简单，从那里获取所需的掩码仅需多一行。distances = haversine(cyc_pos.sel(coord="lon"), cyc_pos.sel(coord="lat"), lon, lat)如果您想要针对特定风暴的面罩，您可以使用：storm_id = 0mask = (distances <= 1110.0).isel(cyclone=storm_id)或者，如果您想要一个可以应对所有风暴的面具，您可以使用：mask = (distances <= 1110.0).any("cyclone")