WRFOUT 位温剖面和位温单格点高度图

前言

WRF (Weather Research and Forecasting Model) 是一种广泛用于天气预报和气候模拟的数值大气模式。通过分析WRF模型的输出数据，我们可以获得各种天气变量的空间分布及其随时间的演变情况。

在分析WRF模型输出数据时，常常需要绘制位温（Potential Temperature）剖面和位温单格点的高度图。位温是指将气块从参考高度（通常为1000 hPa）抬升或降低到某个特定高度后的温度，它是大气中的一个重要物理量，能够反映气块的垂直运动特征。

绘制位温剖面可以帮助我们理解大气的垂直结构和稳定性情况。通过观察不同高度上的位温值，我们可以推断出对流层中的温度递减率、大气边界层的稳定性等信息。而绘制位温单格点的高度图，则能够更直观地展示不同位置的位温分布及其随高度的变化趋势。

在本文中，我们将使用WRF模型的输出数据，利用Python编程语言以及相关库（如wrf-python、numpy和matplotlib）绘制位温剖面和位温单格点的高度图。我们将根据指定的站点位置和要绘制的高度层，获取相应的位温数据，并将其在图像中进行可视化展示。通过这样的绘图分析过程，我们可以更好地理解大气垂直结构以及不同位置的温度特征，为天气预报和气候研究提供有价值的参考。

位温剖面

导入库与读数据

使用函数插值剖面

填充

绘图部分(无填充版本)

绘图部分（填充版本）

位温格点高度图

方法一

可以看出从剖面取出的值还是有对应的经纬度，可直接绘制单格点高度分布

方法二

差别

乍一看没差别，实际上两者的shape是不同的

剖面取的点是插值之后的，层数达100，而直接取的单格点仅有模式设置的49层。 这单点高度图只是随手之作，大家有更好的办法可以评论区讨论讨论。

小结¶

做得仓促，没有细化绘图。从剖面再取格点貌似绕了远路（难道我会告诉你只是剖面图的副产物吗）

这时候有同学要问了，这地形图怎么这么难看啊？都说是仓促作图。废话少说赶紧点赞。