CN109902120A - 一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法 - Google Patents

一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，通过解析栅格文本文件表头，设置并将栅格数据写入NetCDF数据库，转化为网格数据，利用NetCDF网格化数据，通过绘制等值线图，实现文本数据的可视化，将多个时间节点等值线图叠加，可进行数据时间变化特征分析。本发明可以解决ASCII数据文件管理和操作困难的问题，并提供了通过可视化快速直观地获取降雨数据时空分布特征的方法。

Description

一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法
技术领域
本发明涉及水文气象数据库构建及数据分析领域，更具体地，涉及一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法。
背景技术
高分辨率、格点化的降水数据对于水文学研究和水资源管理，以及气候变化分析、水文过程模拟、自然灾害预警等都具有重要意义。
NetCDF(Network Common Data Form)是一种自描述、基于矩阵的科学数据格式。NetCDF格式是一种开放标准，NetCDF的经典格式和64位偏移格式是开放地理空间协会(OGC)采用的国际标准。目前，NetCDF广泛应用于大气科学、水文学、海洋学、环境模拟和地球物理等诸多领域。具有方便管理和操作，可追加，访问高效，支持在异构的网络平台间进行数据传输和共享等优点。
国家气象中心(National Meteorological Information Center)目前提供下载的中国地面降水月值格点数据集为ASCII栅格文本文件，不便于进行数据管理、共享和展示。同时，静态文本数据不利于决策者和分析者发现降水数据的时空分布特征，动态可视化图形可以协助决策分析者识别降水变异、分析降水时空分布、向非科研人员进行数据的直观展示。
发明内容
本发明的目的是解决现有栅格文本数据不便于进行分析、管理、共享和展示的缺陷，提供一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，包括以下步骤：
S1：解析栅格文本文件头，将栅格文本文件头信息存储为Python字典；
S2：依据栅格文本文件头信息设置NetCDF文件数据维度及变量信息；
S3：循环读取目标栅格文本文件中的栅格数据，写入NetCDF文件；
S4：读取NetCDF文件数据，转化为Python Numpy数组；
S5：在Python Numpy数组中定于空间范围、降雨分布时间尺度，连接网格数据等值点，绘制降雨分布等值线，填充等值区域，形成降雨分布等值线图；
S6：读取各时间节点降雨分布等值线图，存储为Python List，设定延迟时间，利用Python Imageio模块输出对应的降雨分布动态变化图。
优选的是，步骤S2所述的NetCDF文件数据包括Dimensions维度信息，Variables变量信息以及Attributes属性信息；其中变量信息存储实际数据，维度信息提供变量维度信息。
优选的是，所述步骤S3中栅格文本数据转化为浮点型，其中无数值网格利用Python Numpy.ma模块掩码。
优选的是，所述步骤S5中降雨分布等值线图包括输入经度、纬度范围，目标网格数据数组，指定输出路径和子图序列标题。
优选的是，所述绘制等值线图的输入经度、纬度范围需与目标数组空间维度保持一致。
优选的是，所述步骤S5中绘制降雨分布等值线的绘制结果为目标数据各时间节点降雨等值线图，等值线图为png文件，等值线划分由输入的降雨分布时间尺度决定。
优选的是，所述步骤S6中的延迟时间为0.5秒～1秒，输入图谱大小保持一致。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过将栅格文本降水数据进行可视化，可以协助决策分析者识别降水变异、分析降水时空分布、向非科研人员进行数据的直观展示。
附图说明
图1为本发明所述方法的实施示意图；
图2为栅格数据ASCII文本示意图；
图3为本发明降水格点数据NetCDF数据设置示例图；
图4为本发明可视化展示底图(全球)效果图；
图5为栅格数据插值绘图后效果示意图；
图6为本发明不同时间尺度Color Bar设置示例图；
图7为本发明CPC全球月降雨数据及国家气象信息中心地面月降雨数据雨季月平均降雨分布对比示例图；
图8为本发明CPC全球月降雨数据及国家气象信息中心地面月降雨数据枯季月平均降雨分布对比示例图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：解析栅格文本文件头，将栅格文本文件头信息存储为Python字典；
S2：依据栅格文本文件头信息设置NetCDF文件数据维度及变量信息；
S3：循环读取目标栅格文本文件中的栅格数据，写入NetCDF文件；
S4：读取NetCDF文件数据，转化为Python Numpy数组；
S5：在Python Numpy数组中定于空间范围、降雨分布时间尺度，连接网格数据等值点，绘制降雨分布等值线，填充等值区域，形成降雨分布等值线图；
S6：读取各时间节点降雨分布等值线图，存储为Python List，设定延迟时间，利用Python Imageio模块输出对应的降雨分布动态变化图。
本实施例中，步骤S2所述的NetCDF文件数据包括Dimensions维度信息，Variables变量信息以及Attributes属性信息；其中变量信息存储实际数据，维度信息提供变量维度信息。
本实施例中，所述步骤S3中栅格文本数据转化为浮点型，其中无数值网格利用Python Numpy.ma模块掩码。
本实施例中，所述步骤S5中降雨分布等值线图包括输入经度、纬度范围，目标网格数据数组，指定输出路径和子图序列标题。
本实施例中，所述绘制等值线图的输入经度、纬度范围需与目标数组空间维度保持一致。
本实施例中，所述步骤S5中绘制降雨分布等值线的绘制结果为目标数据各时间节点降雨等值线图，等值线图为png文件，等值线划分由输入的降雨分布时间尺度决定。
本实施例中，所述步骤S6中的延迟时间为0.5秒～1秒，输入图谱大小保持一致。
以中国地面月降水栅格文本数据可视化分析为实施例。
如图1所示，本发明提供的方法可分为三个部分：
1.NetCDF数据文件设置；
2.数据提取；
3.可视化分析。
本实施例采用中国地面降水月值栅格数据，该数据为ASCII格式文本数据，数据打开后效果如图2。数据由包含一系列关键字的文件头信息，以及以行优先顺序排列的像元值。本实施例数据采用左下角栅格像元的左下角坐标来标识原点。数据关键字定义如下：
NCOLS和NROWS是由ASCII文件所定义的栅格的列数和行数；
XLLCORNER和YLLCORNER是左下角栅格像元的左下角坐标；
CELLSIZE是栅格的像元大小；
NODATA_VALUE是用于表示NoData像元的值。
获取中国地面降水月值栅格文本文件所在路径，读取目录中所有数据文件名，存储为Python列表，利用Python读取任意文件，获取以上文件头信息，并存储为Python字典。
NetCDF的栅格格点数据设置结构如图3所示，包括Dimensions(维度信息)，Variables(变量信息)以及Attributes(属性信息)。变量存储实际数据，维度给出变量维度信息，维度信息依据栅格文本文件头信息设定。
将栅格文本数据写入NetCDF文件后，可随时读取NetCDF数据经度、纬度信息，同时提取所需时间范围的降雨数据，经分析处理后的数据可通过可视化模块进行分析结果的可视化。分析结果需先转化为多维Numpy数组(时间×纬度×经度)，与经度、纬度数组共同作为可视化模块输入，数据数组经纬度范围需跟经度、纬度数组保持一致，同时指定输出子图的标题及结果目录，生成的子图将存储在空路径中，同时生成对应的GIF结果图。
分别读取中国地面月降水数据及CPC-CMAP-URD全球月降雨NetCDF数据文件，提取1982-2014年降水数据，转化为多维Numpy数组。
计算多年月平均降水：
其中，为多年月平均降水量(mm)，n为降水数据年数，Pi，j为第i年第j月份月降水量(mm)。
借助多年月平均降雨值，可阐明地区的气候规律性。为了进一步看出地区的降雨时空分布特征，将以上计算得到的中国及全球月平均降水数据输入可视化模块进行可视化。
本发明可视化模块采用地图底图来自Python二维地图绘图库MatplotlibBasemap Toolkit，其所绘制的全球二维地图效果如图4。模块依据所输入数据经纬度范围，以及时间尺度的设定，输出结果图将绘制对应范围降雨时空分布等值线图，并配合对应尺度的Color Bar进行展示，使数据的展示更为直观清晰，不同尺度的Color Bar效果如图6。
本发明降雨分布采用等值线图进行可视化，等值线图运用一组等值线来表示降雨量地分布、数量特征以及变化趋势，其相对于利用栅格数据插值绘图，更能概括降雨的分布情况，展示效果受数据的分辨率影响较小，栅格数据插值绘制的降雨分布图如图5，利用等值线图来表示平均降雨，通过等值线的分布，能够好地显示表面值的变化方式，如线间距较大区域，表明降水空间变率更大。
由国家气象信息中心数据及CPC-CMAP-URD全球数据分别计算所得到的1982-2014年雨季(6、7、8月份)月平均降雨分布数据绘制降雨分布图见图7，枯季(12、1、2月份)月平均降雨分布对比图见图8。对比不同数据源所绘制的可视化结果，可以直观获取降雨时空分布变化特征，发现不同数据的差异。由图7、8可见，CPC-CMAP-URD全球降雨数据大体与国家气象信息中心的地面降雨数据吻合，但无法完全反映我国实际降水情况，如CPC-CMAP-URD全球数据计算得到的七月平均降水无法很好地反映出我国西北部的降水情况。

Claims (7)

1.一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：解析栅格文本文件头，将栅格文本文件头信息存储为Python字典；
S2：依据栅格文本文件头信息设置NetCDF文件数据维度及变量信息；
S3：循环读取目标栅格文本文件中的栅格数据，写入NetCDF文件；
S4：读取NetCDF文件数据，转化为Python Numpy数组；
S5：在Python Numpy数组中定于空间范围、降雨分布时间尺度，连接网格数据等值点，绘制降雨分布等值线，填充等值区域，形成降雨分布等值线图；
S6：读取各时间节点降雨分布等值线图，存储为Python List，设定延迟时间，利用Python Imageio模块输出对应的降雨分布动态变化图。
2.根据权利要求1所述的一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，其特征在于，步骤S2所述的NetCDF文件数据包括Dimensions维度信息，Variables变量信息以及Attributes属性信息；其中变量信息存储实际数据，维度信息提供变量维度信息。
3.根据权利要求1所述的一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S3中栅格文本数据转化为浮点型，其中无数值网格利用Python Numpy.ma模块掩码。
4.根据权利要求1所述的一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S5中降雨分布等值线图包括输入经度、纬度范围，目标网格数据数组，指定输出路径和子图序列标题。
5.根据权利要求4所述的一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，其特征在于，所述绘制等值线图的输入经度、纬度范围需与目标数组空间维度保持一致。
6.根据权利要求1所述的一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S5中绘制降雨分布等值线的绘制结果为目标数据各时间节点降雨等值线图，等值线图为png文件，等值线划分由输入的降雨分布时间尺度决定。
7.根据权利要求1所述的一种面向栅格文本降水数据的可视化分析方法，其特征在于，所述步骤S6中的延迟时间为0.5秒～1秒，输入图谱大小保持一致。
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