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工具推荐|热带气旋数据分析和可视化
2024-11-03 19:39  浏览:91

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。

工具推荐|热带气旋数据分析和可视化

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。

与常规python工具安装方法类似,可直接利用 pip 进行安装,如下:

或者下载源代码进行安装:

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。

龙卷路径和PPH(Practically Perfect Forecast)分布

Ivan飓风移动路径和PPH

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。

Michael飓风移动路径

潜在的热带气旋预报

TC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。

热带气旋最大风速分布

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。

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:

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:

1. https://github.com/tropycal

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

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