대기과학지

오늘은 오랜만에 NCL 포스팅 입니다 기상학에서 많이 사용하는 데이터 포맷인 netCDF 자료를 시각화 해보겠습니다 먼저 코드입니다 fi = addfile("/home/lee/MERRA2_400.tavg1_2d_rad_Nx.20220331.nc4", "r") time = fi->time ts = fi->TS({0},:,:) lat = fi->lat lon = fi->lon wks = gsn_open_wks("png", "surface_tem") res = True res@gsnLeftString = "Surface Skin Temperature" res@gsnRightString = "Temperature unis : K" res@mpCenterLonF = 180 res@cnFillOn = True re..

이제 그래프의 마지막이라고 할 수 있는 범주, legend를 그려보겠습니다 파이썬의 경우는 범주를 그릴때는 파이썬이 알아서 자료를 찾고 색깔도 찾아서 자동으로 그려주지만 NCL은 자료 갯수, 색깔, 이름까지도 전부 다 지정을 해줘야합니다 ㅠㅠ 그래서 파이썬은 plt.legend() 하나면 끝나지만 NCL은 조금 깁니다 코드를 보면 이렇습니다 x = (/1, 2, 3, 4, 5/) y = (/2, 4, 6, 8, 10/) w = gsn_open_wks("png", "blog") res = True res@gsnXYBarChart = True res@gsnYRefLine = 0 res@gsnXYBarChartBarWidth = 0.5 res@gsnXYBarChartColors = (/"red", "orang..

저번 포스팅에 이어서 축 이름들하고 제목을 넣어보겠습니다 x = (/1, 2, 3, 4, 5/) y = (/2, 4, 6, 8, 10/) w = gsn_open_wks("x11", "blog1") gsn_define_colormap(w, "amwg256") res = True res@gsnXYBarChart = True res@gsnYRefLine = 0 res@gsnXYBarChartColors = (/20, 80, 140, 200, 230/) p = gsn_csm_xy(w, x, y, res) 먼저 저번 포스팅까지 다뤘던 코드입니다 색깔하고 레퍼선스 라인까지 추가해봤는데요 이번에는 x, y축 이름, 제목을 추가해보겠습니다 먼저 제목입니다 res@tiMainString = "Basic Bar Graph..

정말 오랜만에 NCL 포스팅입니다 저희 교수님이 자주 쓰시는 툴이라 저도 알아두면 좋을거 같아서 다시 공부해보려고 합니다 기본적인 막대그래프에 리소스를 추가해보겠습니다 먼저 기본적인 xy 구성의 막대 그래프 코드입니다 x = (/1, 2, 3, 4, 5/) y = (/2, 4, 6, 8, 10/) w = gsn_open_wks("x11", "blog1") res = True res@gsnXYBarChart = True p = gsn_csm_xy(w, x, y, res) x 윈도우 형대로 여는 방식을 사용했습니다 실행하면 바로 열려서 좋더라구요 저 코드를 실행하면 이런 그림이 나옵니다 하지만 뭐가 이상하지 않나요? 이건 파이썬으로 그림 그림입니다 ncl 그림은 파이썬 그림과 다르게 맨 앞에 x =1, y ..

NCL로 해보는 첫 번째 작업입니다 아직은 공부하면서 익혀가는 단계이기 때문에 새로운 것들을 한다기 보다는 기존에 파이썬으로 그렸던 자료들을 한 번 씩 그려보려고 합니다 가장 먼저 해볼 것은 플랭크 곡선입니다 이 그림입니다 파장별과 온도별로 흑체의 복사에너지를 구했던 그림입니다 NCL을 이용해서 한 번 그려보겠습니다 코드) begin t1 = 5777 t2 = 3000 t3 = 1000 t4 = 373 c1 = 3.7427 * 10^8 c2 = 1.4388 * 10^4 i = ispan(1, 2000, 1) l = i * 0.01 eb1 = c1/(l^5 * (exp(c2/(l * t1) - 1))) eb2 = c1/(l^5 * (exp(c2/(l * t2) - 1))) eb3 = c1/(l^5 * (e..

오늘은 Ncar Command Language 줄여서 NCL이라고 불리는 언어를 공부해보겠습니다 대기과학에서 정말 많이 사용하는 언어입니다 단순히 툴 정도가 아니라 Language라고 이름이 붙은 만큼 언어로 인정을 받고 있습니다 미국 국립 기상연구소에서 전산 계산 및 데이터 시각화를 위에 만들어 졌습니다 netCDF - 4, GRIB1, GRIB2, ASCII, BINARAY 등 대기 과학에서 많이 사용하는 파일 형식들은 모두 읽어올 수 있습니다 numpy처럼 연산도 가능하고 matplotlib처럼 데이터 시각화도 가능합니다 보통 포트란과 연결지어서 많이 사용합니다 시각화나 연산 뿐만 아니라 통계 분석도 가능합니다 평균을 구하거나 표준편차를 구하는 메소드도 존재합니다 matplotlib는 단일 라이브러..