雷达系列 | RADAR-API：开源工具助力气象雷达数据分析

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发布于 2025-02-19 12:50:35

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RADAR-API：开源工具助力气象雷达数据分析

摘要

近期老是当deepseek的传话筒想必大家也腻味了

言归正传学习新知识吧

在气象科学、气象工程等领域，雷达数据的获取与分析是研究的核心任务之一。然而，获取和处理这些数据通常面临着技术挑战，尤其是数据格式复杂、接口不统一等问题。为了解决这些问题，科学家们开发了RADAR-API（RADAR Application Programming Interface），一个开源的Python接口，能够轻松地访问和处理多种气象雷达网络的数据。

RADAR-API的目标是为研究人员和开发者提供一个便捷的工具，帮助他们快速获取和分析雷达数据。通过RADAR-API，用户无需手动下载数据，可以直接通过Python脚本从云端获取雷达数据，并将其整合到分析流程中。

什么是RADAR-API？

RADAR-API是一个开源的Python库，提供了对多种气象雷达网络的数据访问接口。目前支持的雷达网络包括：

NEXRAD：美国国家气象局的NEXRAD网络，提供高分辨率的气象雷达数据。
IDEAM：意大利气象局的雷达网络，覆盖了该国的大部分地区。
FMI：芬兰气象研究所的雷达网络，数据质量和覆盖范围都非常出色。

RADAR-API的主要功能包括：

数据下载：通过配置文件指定本地存储路径，自动下载所需的雷达数据。
文件访问：支持直接从云端访问雷达数据文件，无需预先下载。
数据解析：集成了pyart和xarray等库，能够将雷达数据解析为标准格式，方便后续分析。
数据可视化：通过pyart等工具，支持直接生成雷达数据的可视化图表。

快速开始使用RADAR-API

如果你对RADAR-API感兴趣，下面是快速上手的步骤：

1. 安装RADAR-API

RADAR-API支持通过pip和conda安装。你可以根据自己的操作系统选择安装命令：

通过pip安装：

pip install radar-api

通过conda安装（推荐）：

conda install radar-api

如果你尚未安装conda-forge环境，可以按照其官方文档进行安装。

2. 配置RADAR-API

在使用RADAR-API之前，建议为你的项目创建一个配置文件。以下是一个示例脚本：

!pip install radar-api  -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

import radar_api  

# 定义一个配置文件，指定数据存储路径  
base_dir = "/home/mw/project"  

# 创建并保存配置文件  
radar_api.define_configs(base_dir=base_dir)  

# 读取配置文件  
configs = radar_api.read_configs()  
print(configs)

The RADAR-API config file has been written successfully!
{'base_dir': '/home/mw/project'}

3. 下载雷达数据

使用RADAR-API下载雷达数据，例如获取NEXRAD网络的KMKX雷达数据：

import radar_api

start_time = "2021-09-07 17:00:00"
end_time = "2021-09-07 17:30:00"
radar = "KMKX"
network = "NEXRAD"

filepaths = radar_api.download_files(
    network=network,
    radar=radar,
    start_time=start_time,
    end_time=end_time,
)

-------------------------------------------------------------------- 
Starting downloading NEXRAD KMKX data between 2021-09-07 17:00:00 and 2021-09-07 17:30:00.
 - Downloading 7 files from 2021-09-07 17:00:00 to 2021-09-07 17:30:00


100%|██████████| 7/7 [00:12<00:00,  1.81s/it]

 - 7/7 files have been downloaded in 15 seconds !
-------------------------------------------------------------------- 
Checking data integrity:
 - 0 corrupted files were identified and removed.
--------------------------------------------------------------------
Elapsed time: 0:00:15.346366 .

4. 打开和分析雷达数据

RADAR-API支持直接从云端访问雷达数据文件，并将其解析为xarray或pyart对象：


import radar_api
import pyart

# 从云端获取文件路径
filepaths = radar_api.find_files(
    network=network,
    radar=radar,
    start_time=start_time,
    end_time=end_time,
    protocol="s3",
)
print(filepaths)

# 打开单个雷达扫描数据
filepath = filepaths[0]
ds = radar_api.open_dataset(filepath, network=network, sweep="sweep_0")

['s3://noaa-nexrad-level2/2021/09/07/KMKX/KMKX20210907_165433_V06', 's3://noaa-nexrad-level2/2021/09/07/KMKX/KMKX20210907_165433_V06_MDM', 's3://noaa-nexrad-level2/2021/09/07/KMKX/KMKX20210907_170101_V06', 's3://noaa-nexrad-level2/2021/09/07/KMKX/KMKX20210907_170739_V06', 's3://noaa-nexrad-level2/2021/09/07/KMKX/KMKX20210907_171431_V06', 's3://noaa-nexrad-level2/2021/09/07/KMKX/KMKX20210907_172123_V06', 's3://noaa-nexrad-level2/2021/09/07/KMKX/KMKX20210907_172814_V06']

ds

5. 可视化雷达数据

使用pyart库，可以轻松地将雷达数据可视化：

import pyart
from pyart.graph import RadarDisplay

radar_obj = radar_api.open_pyart(filepath, network=network)

display = RadarDisplay(radar_obj)
display.plot("reflectivity", cmap="pyart_ChaseSpectral", vmin=-20, vmax=70)
display.set_limits((-150, 150), (-150, 150))