摘" 要：在當(dāng)前大數(shù)據(jù)、人工智能的時(shí)代，人類對(duì)大氣的探測(cè)手段越來越多，每天獲取的數(shù)據(jù)也在呈爆炸式增長(zhǎng)。隨著科學(xué)計(jì)算可視化技術(shù)的不斷發(fā)展，憑借計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)處理的方式也越來越多。該文首先利用MATLAB繪制氣象流線切片圖，然后基于Panoply軟件對(duì)NetCDF格式的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化操作，分別制作氣溫變化的一維和二維分布圖以及風(fēng)場(chǎng)變化的聯(lián)合分布圖，最后實(shí)現(xiàn)東南亞地區(qū)某個(gè)時(shí)間段的地表平均風(fēng)場(chǎng)變化的可視化。

關(guān)鍵詞：氣象數(shù)據(jù)；可視化；MATLAB；NetCDF；聯(lián)合分布圖

中圖分類號(hào)：P412" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2023）17-0018-04

Abstract： In the era of big data and artificial intelligence， there are more and more human detection methods for the atmosphere， and the data obtained every day is also increasing explosively. With the continuous development of scientific computing visualization technology， using the powerful ability of data processing of computers， people have more and more ways to deal with massive data. In this paper， firstly， the meteorological streamline slice map is drawn by MATLAB， and then the meteorological data in NetCDF format are visualized based on Panoply software， and the one-dimensional and two-dimensional distribution maps of temperature change and the joint distribution map of wind field change are made respectively. Finally， the visualization of the change of surface mean wind field in Southeast Asia is realized.

Keywords： meteorological data; visualization; MATLAB; NetCDF; joint distribution map

隨著電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)和人工智能無疑成為當(dāng)今世界討論的熱點(diǎn)話題之一。計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和各種衛(wèi)星的出現(xiàn)大大提高了人們生產(chǎn)和獲取數(shù)據(jù)的能力，并且這些大量的數(shù)據(jù)集又具有巨大的經(jīng)濟(jì)效益和科研價(jià)值[1]。通過傳統(tǒng)的人工分析或者常規(guī)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件幾乎不可能實(shí)現(xiàn)對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理，面對(duì)如此龐大的且復(fù)雜的數(shù)據(jù)如何快速分析并展示出來，成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要研究方向。

科學(xué)計(jì)算可視化（Visualization in Scientific Computing，簡(jiǎn)稱ViSC）的出現(xiàn)正好解決了這一難題。ViSC可以將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槎S、三維甚至多維圖像呈現(xiàn)出來，在氣象數(shù)據(jù)處理方面應(yīng)用十分廣泛和重要[2]。氣象數(shù)據(jù)可視化研究主要運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理技術(shù)和人機(jī)交互等相關(guān)技術(shù)，將復(fù)雜的科研工程數(shù)據(jù)通過分析、挖掘、映射到圖像、動(dòng)畫中，并通過交互允許用戶對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)，進(jìn)而從中快速發(fā)現(xiàn)規(guī)律并獲取有用信息[3]。

目前氣象數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在國(guó)際上發(fā)展迅速，但在我國(guó)仍處于發(fā)展階段。美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration， 簡(jiǎn)稱NOAA）研發(fā)了一套基于氣象、衛(wèi)星和雷達(dá)的三維可視化系統(tǒng)，該系統(tǒng)能對(duì)全球范圍的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)，并制作了一套風(fēng)場(chǎng)可視化Wind Map系統(tǒng)[4]。在國(guó)內(nèi)，氣象數(shù)據(jù)可視化研究工作起步得較晚。皮學(xué)賢等[5]在2001年提出了一種氣象可視化軟件原型系統(tǒng)（MVS）的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方案；2002年，吳鐵建等[6]利用Java構(gòu)建基于Web的氣象可視化系統(tǒng)。

1" 氣象數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

1.1" 常見氣象數(shù)據(jù)格式

在大氣科學(xué)領(lǐng)域中，目前國(guó)際上一些常見的氣象數(shù)據(jù)格式主要有：TXT數(shù)據(jù)、Excel數(shù)據(jù)（.xls）、二進(jìn)制數(shù)據(jù)、NetCDF、Grib和hdf等數(shù)據(jù)。

NetCDF（Network Common Data Form）是由美國(guó)大學(xué)大氣研究所開發(fā)，中文譯法為“網(wǎng)絡(luò)通用數(shù)據(jù)格式”，其是一種面向陣列、適合網(wǎng)絡(luò)共享的數(shù)據(jù)的描述和編碼標(biāo)準(zhǔn)，廣泛應(yīng)用于大氣科學(xué)、水文、海洋學(xué)、環(huán)境模擬、地球物理等諸多領(lǐng)域[7]。NetCDF數(shù)據(jù)的特點(diǎn)見表1。

1.2" 氣象數(shù)據(jù)可視化的方法

氣象數(shù)據(jù)可視化方法有很多，但不同格式的氣象數(shù)據(jù)具有不同的特點(diǎn)，所以對(duì)應(yīng)可視化的方法一般也不相同。通常講氣象數(shù)據(jù)可視化的方法主要可以分為2種：標(biāo)量場(chǎng)可視化和矢量場(chǎng)可視化[8]。

標(biāo)量場(chǎng)可視化的一般方法包括體繪制法、等值線法和等值面法等。其中傳統(tǒng)的體繪制采用長(zhǎng)方體、立方體或者圓柱體作為代理幾何從而構(gòu)造三維體數(shù)據(jù)。然而，在氣象學(xué)中由于地球和大氣層都是球形，傳統(tǒng)的體繪制方法會(huì)有一定的局限性，而球面體繪制法正好彌補(bǔ)了傳統(tǒng)體繪制的局限性，目前在氣象數(shù)據(jù)可視化中被廣泛地應(yīng)用。

矢量場(chǎng)同標(biāo)量場(chǎng)一樣，也分為二維和三維，但矢量場(chǎng)中每個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)不是溫度、壓力、密度等標(biāo)量，而是速度等向量。矢量場(chǎng)可視化的方法主要包含箭頭圖法、流線法和線積分卷積法等。

1.3" 三維數(shù)據(jù)可視化的基本流程

本文中氣象數(shù)據(jù)可視化流程如圖1所示。

1）數(shù)據(jù)生成：可以是計(jì)算機(jī)模擬的數(shù)據(jù)也可以是實(shí)時(shí)采集的氣象數(shù)據(jù)。

2）數(shù)據(jù)精煉與處理：可以根據(jù)不同用途對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定處理。

3）可視化映射：將處理后的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可繪制的幾何圖素和屬性。

4）將前一步生成的幾何圖素和屬性轉(zhuǎn)換為可顯示的圖像。

5）最后一步是圖像變換和圖像顯示。

2" 基于MATLAB氣象數(shù)據(jù)可視化制作

隨著氣象事業(yè)的不斷發(fā)展，氣象數(shù)據(jù)資料也越來越多，為了更好地利用相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)于人類。本文首先利用MATLAB軟件繪制氣象流線切片圖，通過從美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局官網(wǎng)獲取的2018年以來全球氣溫變化數(shù)據(jù)和1948年以來70余年的全球風(fēng)場(chǎng)變化數(shù)據(jù)，再利用Panoply軟件對(duì)NetCDF格式的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化操作。

2.1" 基于MATLAB繪制流線切片圖

流線切片圖是將流線圖疊加在三維圖的圖剖面上通過流線圖可以做三維參考面上顯示內(nèi)部某個(gè)特定面上的流動(dòng)特征[9]。切片圖廣泛地應(yīng)用在地震、氣象、風(fēng)向等領(lǐng)域能夠?qū)崟r(shí)反映某個(gè)特定時(shí)刻特定面的流動(dòng)特征。MATLAB R2016a中的streamslice（）函數(shù)可以在片層上繪制氣象流線圖。

1）創(chuàng)建一個(gè)Z=3的流線切片圖，程序運(yùn)行結(jié)果如圖2所示。

gt;gt;load wind

gt;gt;daspect（[1 1 1]）

gt;gt;streamslice（x，y，z，u，v，w，[]，[]，[3]）

gt;gt;axis tight

通過wind函數(shù)構(gòu)造的曲線表示風(fēng)通過的路徑，小箭頭表示風(fēng)的方向。從圖中可以看出風(fēng)形成的流線式密度分布不均勻且不閉合的曲線，從而可以深入進(jìn)行很多的氣象分析，以及探究形成該氣候現(xiàn)象的原因。

2）在圖2的基礎(chǔ)上，通過streamslice函數(shù)繪制流向箭頭和直線，程序運(yùn)行結(jié)果如圖3所示。

gt;gt;load wind

gt;gt;daspect（[1 1 1]）

gt;gt;[verts averts] = streamslice（u，v，w，10，10，10）;

gt;gt;streamline（[verts averts]）

gt;gt;spd = sqrt（u.^2 + v.^2 + w.^2）;

gt;gt;hold on;

gt;gt;slice（spd，10，10，10）;

gt;gt;colormap（hot）

gt;gt;shading interp

gt;gt;view（30，50）; axis（volumebounds（spd））;

gt;gt;camlight; material（[.5 1 0]）

可以看出是在圖2的基礎(chǔ)上制作了一個(gè)三維圖形，通過顏色深淺更加形象直觀地反映了三維空間中風(fēng)的流線分布是無章可循的，而且通過顏色深淺變化讓這種不均勻分布的現(xiàn)象更為明顯，從而讓氣象工作者能從中提取更多的有效信息來分析形成這種現(xiàn)象的原因。

3）在圖3的基礎(chǔ)上通過streamslice（）函數(shù)再加上等值線，程序運(yùn)行結(jié)果如圖4所示。

gt;gt;z = peaks;

gt;gt;surf（z）

gt;gt;shading interp

gt;gt;hold on

gt;gt;[c ch] = contour3（z，20）; set（ch，'edgecolor'，'b'）

gt;gt;[u v] = gradient（z）;

gt;gt;h = streamslice（-u，-v）;

gt;gt;set（h，'color'，'k'）

gt;gt;for i=1：length（h）;

zi = interp2（z，get（h（i），'xdata'），get（h（i），'ydata'））;

set（h（i），'zdata'，zi）;

gt;gt;end

gt;gt;view（30，50）; axis tight

該程序通過matlab中的peaks（）函數(shù)繪制底部三維模型，其中箭頭曲線表示風(fēng)向流線，無箭頭曲線表示地面輪廓。從圖中很明顯地看出，不同的地形區(qū)域的風(fēng)場(chǎng)的密度不同，這說明風(fēng)場(chǎng)密度和地形有著密切的關(guān)系。

通過上述3種不同繪制流線切片圖形的實(shí)例看出，不同的繪制方法可以提取出不同的有效信息。如今全球氣候變幻多端，若使用MATLAB對(duì)各種氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及可視化操作，一定會(huì)得到有效的氣象所需要的結(jié)論。

2.2" NetCDF數(shù)據(jù)可視化方法

本文主要研究的是氣象數(shù)據(jù)可視化，而NetCDF是氣象數(shù)據(jù)里面最重要也是最常用的一種格式。通過美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局官網(wǎng)和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Centers for Environmental Prediction，簡(jiǎn)稱NECP）等許多途徑都可以下載到NetCDF格式的大氣數(shù)據(jù)。本文主要用到了“2018年全球大氣數(shù)據(jù)”以及“地面風(fēng)向的經(jīng)緯分量數(shù)據(jù)”。

2.2.1" 一維分布圖

使用Panoply繪制一維圖形時(shí)，可以將NetCDF中的經(jīng)緯度以及高度或時(shí)間作為橫坐標(biāo)，將變量作為縱坐標(biāo)來繪圖[10]。“2018年全球大氣數(shù)據(jù)”是2018年1月1日—4月30日的每天全球氣溫變化數(shù)據(jù)，所以根據(jù)需要選擇不同日期，從而會(huì)顯示出不同時(shí)間全球氣溫變化曲線圖，如圖5所示。

2.2.2" 聯(lián)合制圖

首先需要將一維分布圖進(jìn)行二維繪制，可以將氣溫 NetCDF 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單地理解為包含有多個(gè) Excel 文件的文件夾，每個(gè)工作表的列名相當(dāng)于經(jīng)度，行名相當(dāng)于緯度，單元格中的數(shù)據(jù)相當(dāng)于這個(gè)經(jīng)緯度在這個(gè)時(shí)間的溫度[11]。正因?yàn)橛辛私?jīng)緯度，所以 NetCDF 格式的數(shù)據(jù)也可以進(jìn)行二維可視化操作。具體操作方法和一維分布圖操作方式一樣，在 Plot 選擇框選擇 map 即可。

而聯(lián)合制圖就是使用2個(gè).nc數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化操作，將2組數(shù)據(jù)顯示在一個(gè)繪圖框里面。這樣的數(shù)據(jù)通常稱作經(jīng)向分量數(shù)據(jù)和緯向分量數(shù)據(jù)，Panoply按照平行四邊形法則對(duì)2組數(shù)據(jù)進(jìn)行合成，再根據(jù)合成好的風(fēng)向圖制作出任意時(shí)間任意區(qū)域的地表平均風(fēng)向圖，具體界面參數(shù)設(shè)置如圖6所示。

以上可視化的方法不僅適用于風(fēng)場(chǎng)的可視化，還適用于降水分布、鹽度分布、潮汐面分布等。根據(jù)不同類型的NetCDF格式的數(shù)據(jù)集，利用MATLAB和Panoply軟件便可對(duì)其進(jìn)行可視化操作。

3" 結(jié)論

近年來，全球氣候發(fā)生了巨大的變化，天氣預(yù)報(bào)變得尤為重要。其不僅與人類日常生活密切相關(guān)，而且在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和自然災(zāi)害救援中也發(fā)揮著舉足輕重的作用。傳統(tǒng)的氣象圖都是以靜態(tài)形式呈現(xiàn)出來的，不利于工作人員對(duì)大氣做全面、直觀的動(dòng)態(tài)分析。本文主要研究了全球氣象數(shù)據(jù)可視化的方法，首先使用MATLAB導(dǎo)入NetCDF氣象數(shù)據(jù)，并且繪制氣象流線切片圖，最后通過Panoply軟件對(duì)NetCDF數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化操作。將2018年近半年以來全球氣溫變化進(jìn)行了可視化，生成了自1948年70余年來全球風(fēng)場(chǎng)流線圖，最后實(shí)現(xiàn)了東南亞地區(qū)某時(shí)間段的地表平均風(fēng)場(chǎng)變化圖。為今后氣象數(shù)據(jù)可視化提供了一定的參考。

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