NCL是气象和海洋绘图中常用的软件，其专门为处理气象和海洋数据设计，因此在处理两类数据有着较高的效率。同时，随着NCL多个版本的优化，NCL提供了大量优秀的函数，来帮助使用者快速熟悉并使用气象和海洋中常用的统计方法。虽然现在NCL在向python转移，但是短时间内NCL依旧不会过时。
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
曾作为忠实的果粉，对于macOS的喜爱是无可替代的，并不是秀优越，毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜，抛开硬件层面，苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆，给人一种贵的有理由的印象，咬咬牙还是可以搞一台的（疫情原因消费降级也能理解）。但是，近两年“巨硬”Microsoft发力了，将用户体验终于摆放到了合适的位置，把软件和硬件的结合做了大量的优化，再回到Windows上作为日常使用的主力机器，突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验，经供参考，愿为各位科研生活提供便利。
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，所需的第三方模块和库需要另行安装，这个过程往往较为繁琐。
晴天一声雷，NCL官网发布重要通告，他们决定不再更新NCL转而向Python发展。WHAT???我刚把NCL用熟了你就跟我说这个。 但做出这种选择确实也是有一定道理的，python在地球科学社区中的
conda包管理器可以创建，导出，列出，移除以及更新python环境，而且python环境可以使用不同版本的python，并且安装不同的安装包。在每一个环境之间进行切换称为激活环境。你也可以和别人共享环境文件。
下面给大家讲一讲shell编程在数据处理和模式运行中的妙用。主要有三个方面的内容：
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式，不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
好久没用NCL了，今天上去官网看了一下，发现他们在去年11月份又update了一封给用户的信，愉快地宣布PyNIO和PyNGL统统烂尾啦~~
NCL作为一门高级编程语言，包含了大量函数库，使得编程语法较为简洁方便，这也导致了在处理较大数据时运行速度的下降（Matlab、Python等也有同样的问题）。虽然如此，但是我们还是可以采取一些方法，提高NCL代码的运行效率。
Panoply是NASA开发的一个软件。支持Windows，Linux和macOS多种操作系统，下图是其操作界面。
NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。所谓自描述就是自带属性信息，这和一般的雷达基数据格式不同，一般的雷达数据也是二进制的，但不是自描述的，而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式，而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。通常包含以下三个部分：
鉴于气象圈中使用matlab的比较多，先说一下使用matlab如何读取 grib2 格式数据。
为了帮助大家从NCL迁移到Python，开发者也是想尽了办法啊，最近有发起了新的项目-GeoCAT Examples[1]，提供了很多的与NCL网站示例脚本对应的Python脚本，旨在帮助大家从NCL逐步迁移到Python。
NCL-Chinamap GitHub项目地址： https://github.com/huangynj/NCL-Chinamap 本地图数据作者保留著作权和最终解释权，本数据可用于教育，科研等非商业用途，若商业用途请提前与本数据作者联系，经允许后方可使用，如有违反，本数据作者保留权利！ 为了表示对贡献者劳动成果的尊重，若使用该地图数据绘图发表论文等，可考虑添加致谢！ 中文致谢：感谢中国科学院大气物理研究所黄永杰博士提供的包含正确中国国界 和行政区划的地图数据（https://github.com/huan
排名第一的刘凑华，是我和小宋的学长，所以我们经常亲切地管meteva叫：“老刘的库”
“Hello!大家好哇，欢迎关注“自学气象人”。在这个系列笔记正式开始前呢，我想和大家分享一下作为一个大气科学专业的学子，为什么会选择学习Python。”
目前，有很多工具可以进行WRF模式后处理，比如NCL，Grads，Python，MATLAB等等，而且每一种语言都有其优势。NCL中有WRF模式后处理的包，可以非常方便的处理WRF模式结果，而近些年Python在气象上的应用也越来越广泛，各种气象相关包也日渐完善。MATLAB在WRF模式后处理方面就显得捉襟见肘了，倒不是MATLAB不适合做WRF模式后处理，而是关于这方面的开源包不多。
通常所说的regridding/remaping/interpolation都是将不同网格的数据映射到新的网格。
仅掌握之前提到的最常用命令是不够的，比如就编译WRF模式来说，其中可能涉及到解压缩，权限修改，文件链接，环境变量。当然，如果编译之前不确定空间是否足够，就需要查看磁盘空间。而在编译的时候又会有一些需求，比如想后台编译，为了便于查错需要将编译输出信息保存，而不是输出到屏幕等等。
更改配色方案可需更改参数cmap（colormaps）. xarray 绘图模块默认对全正/负数据采用viridis（顺序配色）配色方案，而对含正和负的数据采用RdBu_r（互逆配色）. 下面尝试更改上述绘图的配色方案为Spectral.
NCL作为一门气象专业语言，自带了很多气象届常用的算法和命令，比如各种强大的插值函数。
Matlab自带颜色图比较单调，很多时候无法达到其它绘图工具，如：NCL、Python matplotlib、GMT等绘图软件颜色图效果。下面就介绍如何将上述丰富的颜色图为己所用，以及自定义颜色图。
给定一个按 非递减顺序 排列的数字数组 digits 。你可以用任意次数 digits[i] 来写的数字。例如，如果 digits = ['1','3','5']，我们可以写数字，如 '13', '551', 和 '1351315'。
话说，这篇文章我本来想起个名字叫《如何用Python画子图》，然后我看了一眼公众号后台：
WPS(WRF Preprocessing System)是为了真实数据模拟提供输入的前处理过程，包含了3个主要程序，分别为：geogrid.exe、ungrib.exe和metgrid.exe。[^1]
本文简单的讨论一下Apache NIFI项目结构的类资源隔离机制，适合接触过源码的同学阅读。
新做的游戏有个排行榜功能,通过cc.resources.loadDir 去加载图片资源头像,生成一个排行榜:
Converts values of type short to values of type float using the "scale" and "offset" attributes (if present).
本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例，介绍WRF-ARW在北京超算中心上的基础运行操作。
通常情况下，要获取某个区域内的格点数据，如果要求不是很高，直接采取矩形框挑选方法——即锁定所需范围内的经纬度，就能挑选出需要的数据。而对于不规则的范围，数据的匹配精度有一定要求，譬如，需要严格按照某个特定区域的shapefile文件来截取数据。虽然，NCL官网提供了可行的解决方案，但是 shapefile_mask_data（包含在shapefile_utils.ncl中，官网有提供）也仅仅是较好地适用于2维的Lat-Lon数据，对于3维或者更高维度的数据，其处理效率非常低下。所以，针对于这个问题，在实际的操作中我给出了一个快速处理的方案，仅供参考：
本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例，介绍在实际应用WRF-ARW中涉及到的重启动、海温更新、以及网格嵌套等操作流程（基于北京超算中心云服务器平台）。
WWW 2022已公布录用论文，接收323篇/投稿1822篇，录用率为17.7%，完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/
WRF模式是数值天气预报和大气模拟系统，其开发目的就是用语研究和实际应用。运行WRF模式时，可以利用多种初始场数据来驱动，然后配置好选项之后便可以模拟天气过程（说的好像很简单的样子==）。
脚本略有缺失，完整脚本请购买施宁教授出的《NCL数据处理与绘图实习手册》纸质书籍。版权归施宁教授所有。
https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-win10#step-4---download-the-linux-kernel-update-package
Win10下目前基于WSL2来安装NCL和Python计算绘图是比较稳妥的方案，优于其他类型虚拟机、CYGWIN、双系统等等，但是难免会遇到各种问题，本文可供参考！
坐在餐馆的用餐者。假设餐厅中有两个桌子。桌子1中的人可能彼此相关，可能是一组家庭成员或同事。
推荐普通用户使用官方镜像即可. 该系统对树莓派设备适配优化的最为成熟. Download Raspberry Pi OS for Raspberry Pi https://www.raspberrypi.org/downloads/raspberry-pi-os/
工欲善其事，必先利其器。充分发挥每个工具的优势可以显著提高我们的工作效率。为了更好的工作和科研，今天给大家介绍一些提高效率的工具。
刚接触或者接触一段时间Python的小伙伴应该有这种疑问，怎么把自己的图画得好看？其中配色是一个关键因素，这个之前在如何使用手游角色给科研赋能——藿藿篇中写了怎么用一张手游立绘凑出一个色卡。
本文利用对比学习缓解推荐系统中数据稀疏问题，并且利用图方法在对比学习中考虑邻域节点之间的关系。本文提出NCL方法，主要从两方面考虑对比关系，
首先需要确保xgrads库的安装： pip install xgrads Install from github 或者 git clone https://github.com/miniufo/xgrads.git cd xgrads python setup.py install 链接https://github.com/miniufo/xgrads ， 有提供示例ctl和dat文件，下面我们是使用的ctl和grd文件转换的，方法类似： #import sys #sys.path.append('/home/gavin/miniconda3/envs/atmpy/lib/python3.8/site-packages') #sys.path from xgrads import CtlDescriptor, open_CtlDataset ds = open_CtlDataset('lst.ctl') ctl = CtlDescriptor(file='lst.ctl') ds.attrs['pdef' ] = 'None' ds.to_netcdf('lst.nc') data = ds.ro1 data.where(data!=ctl.undef).plot(figsize=(9,5), cmap='jet') 以上需要注意两点： 1.如果在jupyter-lab中无法加载xgrads需要手动添加其路径，使用到的是：import sys 2. xgrads存在bug，如果不添加语句ds.attrs['pdef' ] = 'None'会一直报错，无法生成nc文件！
WRFChem 是一个区域大气化学传输模式，实现了化学模块和 WRF 气象动力的在线耦合，充分考虑了污染物的平流输送、湍流扩散、干湿沉降 、辐射传输等大气物理过程，以及较为详细的多相化学过程，被广泛应用于区域环境污染研究。
导读：农历新年将至，祝福的话汇成千言万语都寄托在贺卡之中，也许今年你受到了很多的挫折，又或者是顺顺利利度过了一年。但不管怎么样，不管是哭与笑，人生的年轮都已经转过了一圈。我们唯有继续向前走，不要回头，未来的自己取决于现在的自己。有时候一句不经意的问候，一句小小的祝福都能让自己身心雀跃，获得短暂的拯救。因此，在即将到来的农历新年之际，程序员们以代码作为载体，以祝福作为载物，送给自己或者送给重要的人，亦或是那憧憬的远方。 各路工程师请在评论区各显神通吧，以代码的方式写下新春祝福语。 目录 前
实际上是上学期听学术报告看到类似的天气形势3D图，搜了挺多教程，效果差强人意吧 希望对你们有微小的帮助
用它来远程管理 Linux 十分好用，其主要优点如下: ◆ 完全免费; ◆ 在 Windows 9x/NT/2000 下都能运行的都非常好; ◆ 支持协议广
虽然微信截图可以获取像素点的rgb值，但是完整拷贝一个色标，逐个记录属实麻烦。气象家园上的GrADS调色盘可以很好地完成这个工作。
mfc_div_1.ncl: Calculate various divergence and moisture quantities including Vertically Integrated Moisture Flux Convergence (VIMFC). VIMFC has a high correlation with frontal and convective activity. Positive values indicate net precipitation. The following equation is implemented within mfc_div_1.ncl
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