如何计算垂直高度剖面

Question

我想从ECMWF数据中计算层厚。

我拥有的是变量T(在一层内)和relhum (在一层内)和压力(在层接口和层中点)。

我很难理解pressure参数对metpy.calc.thickness_hydrostatic_from_relative_humidity函数的影响：

当我查看docstring中给出的公式时，

$$ Z_2 - Z_1 = -\frac{R_d}{g} \int_{p_1}^{p_2} T_v d\ln p $$

在我看来，这个函数似乎会返回LHS，即$Z_2 - Z_1$.

然而，在我看来，似乎pressure、temperature、relative_humidity参数都必须具有相同的维度。

我觉得这很让人困惑:为了获得$Z_1$和$Z_2$之间的层厚，我还需要输入压力$p_1$和$p_2$。然而，温度通常是在满的水平上定义的，也就是说，我的温度比我的压力低一个。

例如，为了计算底层的厚度，我希望给出表层的压力，顶层的压力，以及层内的温度(和湿度)。但是当我尝试像这样使用这个函数时，我会得到一个

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (361,1440,79) (361,1440,78) 

请帮助我理解如何正确地使用这个功能。

Answer 1

然而，在我看来，

的pressure，temperature，relative_humidity参数都必须有相同的维度。

..。

例如，为了计算底层的厚度，我希望给出表层的压力，顶层的压力，以及层内的温度(和湿度)。

实际上，与您的预期相反，pressure、temperature和relative_humidity变量都需要在相同的级别上定义，因为，正如MetPy的文档所示，thickness_hydrostatic_from_relative_humidity operates on atmospheric profiles。注意，在MetPy的术语中，“层”位于任何一组垂直层之上，而不仅仅是两个层之间。

对在公共级别上定义的数据的需求也可以从计算本身看出，因为积分是通过梯形规则执行的。例如，在具有两层数据的层的最小情况下，MetPy使用的公式

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​

给定通过梯形规则进行的积分，则减少到

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实际上，如果您确实具有“偏移”或“交错”级别的数据，其中您的temperature和relative_humidity的垂直坐标与您的pressure不同，则需要在公共级别上插值您的数据以使用thickness_hydrostatic_from_relative_humidity (或MetPy的任何其他配置文件计算)。使用pressure形状数组(361,1440,79)和temperature形状数组(361,1440,78)，这可能是一种简单的、适用于您的方法

pressure_destaggered = (pressure[..., :-1] + pressure[..., 1:]) / 2

但是，这种方法有两个注意事项：

• thickness_hydrostatic_from_relative_humidity只用于处理大气数据的(1D)剖面，而不是三维网格，因此请对结果保持谨慎(指定可选的bottom和depth参数可能会失败，如果您只有两个压力级别/一个温度级别，则默认的集成轴可能会或不起作用，因为MetPy至少需要两个级别来定义一个层。在这种情况下，您需要以某种方式近似两个压力级的温度/相对湿度(例如假设两个级别之间的恒温/相对湿度)。