Metpy HRRR横截面

Question

我正在创建HRRR模型输出的横截面，我已经使用xarray和pynio作为引擎读取了grib文件，然后将这些文件转换为netcdf，这样我就可以在我的windows机器上使用它们，因此我想知道这是否导致了这些问题。

下面是使用xarray：Imgur读取netcdf后我的数据集的样子

读入数据后，我尝试通过解析数据来遵循Metpy横截面/ Xarray教程：

data = ds.metpy.parse_cf()

这产生了这个新的数据集：Imgur，它创建了crs坐标，所以我假设它工作得有点正确。

在此之后，我创建了一个包含700mb RH、风和海拔(不同数据集)的等高线地图，其中我从数据数据集中解析了RH，并提取了x和y

RH = data.metpy.parse_cf('RH_P0_L100_GLC0')
x, y = RH.metpy.coordinates('x', 'y')

这一切都起作用了，我可以生成一个漂亮的图，没有问题。所以下一步我想做一个横截面。按照文档中的示例操作：

start = (40.3847, -120.5676)
end = (39.2692, -122.3784)
cross = cross_section(data, start, end)

它产生了这些错误：Imgur

因此，我尝试使用上面的RH变量，因为

RH.metpy.x 

给出了x维度。但是跑步

cross = cross_section(RH, start, end)

相反，给出了这个错误：Imgur

所以我想知道我是不是在解析原始数据集的过程中错过了一个步骤，或者是grib到netcdf的转换搞砸了什么，或者使用metpy是否有可能做到这一点？

一般来说，我只是想创建一个类似于示例中的横截面：https://unidata.github.io/MetPy/latest/examples/cross_section.html#sphx-glr-examples-cross-section-py

作为一个额外的问题，是否有可能填充地块下的地形？

Answer 1

目前，MetPy's cross section interpolation依赖于Dataset/DataArray中存在的x和y维度作为维度坐标(请参阅xarray的文档here中的描述)。在您的数据集中，ygrid_0和xgrid_0的x和y维度被列为没有坐标的维度，这就是问题所在。

然而，由于这种情况在气象数据文件中经常遇到，MetPy目前的实现可能过于严格。我建议在MetPy's issue tracker上开一个问题。

关于您的额外问题，只要您的地形级别数据与您的数据位于相同的垂直坐标中，您就可以使用matplotlib中的fill_between()方法来填充地块下的地形。

Answer 2

我也有几乎同样的问题。

ValueError:数据缺少必需的坐标信息。验证您的数据是否已由MetPy使用正确的x和y维度坐标进行了解析，并为每个变量添加了正确投影的crs坐标。

如果我尝试这样做：

cross = cross_section(data, start, end)

xarray看起来像这样：

<xarray.Dataset>
Dimensions:           (bnds: 2, height: 61, height_2: 1, height_3: 60, height_4: 61, height_5: 1, lat: 101, lev: 1, lev_2: 1, lev_3: 1, lon: 121, time: 24)
Coordinates:
  * height            (height) float64 1.0 2.0 3.0 4.0 ... 58.0 59.0 60.0 61.0
  * height_3          (height_3) float64 1.0 2.0 3.0 4.0 ... 57.0 58.0 59.0 60.0
  * lev               (lev) float64 0.0
  * lev_2             (lev_2) float64 400.0
  * lev_3             (lev_3) float64 800.0
  * lon               (lon) float64 -30.0 -29.5 -29.0 -28.5 ... 29.0 29.5 30.0
  * lat               (lat) float64 -10.0 -9.5 -9.0 -8.5 ... 38.5 39.0 39.5 40.0
    crs               object Projection: latitude_longitude
  * height_2          (height_2) float64 10.0
  * time              (time) float64 2.017e+07 2.017e+07 ... 2.017e+07 2.017e+07
  * height_4          (height_4) float64 1.0 2.0 3.0 4.0 ... 58.0 59.0 60.0 61.0
  * height_5          (height_5) float64 2.0
Dimensions without coordinates: bnds
Data variables:
    height_bnds       (height, bnds) float64 ...
    height_3_bnds     (height_3, bnds) float64 ...
    lev_bnds          (lev, bnds) float64 ...
    lev_2_bnds        (lev_2, bnds) float64 ...
    lev_3_bnds        (lev_3, bnds) float64 ...
    z_ifc             (height, lat, lon) float32 ...
    topography_c      (lat, lon) float32 ...
    fis               (lat, lon) float32 ...
    con_gust          (time, height_2, lat, lon) float32 ...
    gust10            (time, height_2, lat, lon) float32 ...
    u                 (time, height_3, lat, lon) float32 ...

我的意思是有一个很晚的网格..。是否有变通办法将cross_section用于lat lon grid？或者我可以将lat lon重命名为x和y？

最好的