Построение ежедневных данных OMI с использованием пакета Basemap

Question

OMI (прибор для мониторинга озона) измеряет ключевые компоненты качества воздуха, такие как диоксид азота (NO2), озон (O3). Ежедневный файл columnO3, который я скачал здесь, представляет глобальное распределение концентрации столбов озона в тропосфере.

Размер файла составляет около 90 МБ. Любой желающий может скачать любой из них.

Данные были загружены здесь в виде (15, 720, 1440)

• 15 - количество сцен-кандидатов
• 1440 - это размерность Х, долготы [-180:180] слева направо
• 720 - размер Y, широты [-90:90] снизу вверх

Вот моя попытка с h5py и matplotlib.basemap:

import h5py
import numpy as np
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import sys

file = h5py.File("OMI-Aura_L2-OMNO2_2016m0529t1759-o63150_v003-2016m0531t023832.he5", 'r')
dataFields=file['HDFEOS']['GRIDS']['ColumnAmountNO2']['Data Fields']
SDS_NAME='ColumnAmountNO2'
data=dataFields[SDS_NAME]
map_label=data.attrs['Units'].decode()

fv=data.attrs['_FillValue']
mv=data.attrs['MissingValue']
offset=data.attrs['Offset']
scale=data.attrs['ScaleFactor']

lat=dataFields['Latitude'][:][0]
min_lat=np.min(lat)
max_lat=np.max(lat)
lon=dataFields['Longitude'][:][0]
min_lon=np.min(lon)
max_lon=np.max(lon)     

dataArray=data[:][1]
dataArray[dataArray==fv]=np.nan
dataArray[dataArray==mv]=np.nan
dataArray = scale * (dataArray - offset)    

fig = plt.figure()
data_mask = np.ma.masked_array(data[0], np.isnan(data[0]))
m = Basemap(projection='cyl', resolution='l',llcrnrlat=-90, urcrnrlat = 90,llcrnrlon=-180, urcrnrlon = 180)
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
m.drawparallels(np.arange(-90., 120., 30.), labels=[1, 0, 0, 0])
m.drawmeridians(np.arange(-180, 180., 45.), labels=[0, 0, 0, 1])
my_cmap = plt.cm.get_cmap('gist_stern_r')
my_cmap.set_under('w')
m.pcolormesh(lon, lat, data_mask,latlon=True, cmap=my_cmap)
cb = m.colorbar()
cb.set_label(map_label)
plt.autoscale()
plt.show() 

Рисунок показывает так:

Используя Panoply с кандидатом 0, рисунок выглядит так:

Мой вопрос

• Как настроить сцены-кандидаты для ежедневного представления глобального распределения (Что означает сцены-кандидаты? Соответствует ли это дорожкам орбиты?)

• Что не так с моим кодом, который не показывает правильную цифру

Моя цель

Рисунок ниже был вырезан из интернета. Это мой целевой стиль!

Любой совет или учебное пособие будет признателен!

Answer 1

Latitude а также Longitude переменные также имеют пропущенные значения, которые равны -1.2676506e+30 и, следовательно, вызывают большие xrange и yrange на ваших графиках. Также обратите внимание, что _FillValue а также MissingValue Атрибуты являются списками, поэтому замена на NaN прошла неправильно.

import h5py
import numpy as np
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import sys

def array_with_nans(h5var):
    """ Extracts the array and replaces fillvalues and missing values with Nans
    """
    array = h5var[:] # not very efficient

    # _FillValue and MissingValue attributes are lists
    for value in h5var.attrs['MissingValue']:
        array[array==value]=np.nan

    for value in h5var.attrs['_FillValue']:
        array[array==value]=np.nan

    return array


#file = h5py.File("OMI-Aura_L2-OMNO2_2016m0529t1759-o63150_v003-2016m0531t023832.he5", 'r')
file = h5py.File("OMI-Aura_L2G-OMNO2G_2004m1001_v003-2012m0714t175148.he5", 'r')
dataFields=file['HDFEOS']['GRIDS']['ColumnAmountNO2']['Data Fields']
SDS_NAME='ColumnAmountNO2'
data=dataFields[SDS_NAME]
map_label=data.attrs['Units'].decode()

offset=data.attrs['Offset'][0]
print("offset: {}".format(offset))
scale=data.attrs['ScaleFactor'][0]
print("scale: {}".format(scale))

candidate = 0

dataArray=array_with_nans(data)[candidate]    
dataArray = scale * (dataArray - offset) 

lat = array_with_nans(dataFields['Latitude'])[candidate]
lon = array_with_nans(dataFields['Longitude'])[candidate]

fig = plt.figure()
data_mask = np.ma.masked_array(dataArray, np.isnan(dataArray))


m = Basemap(projection='cyl', resolution='l',llcrnrlat=-90, urcrnrlat = 90,llcrnrlon=-180, urcrnrlon = 180)
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
m.drawparallels(np.arange(-90., 120., 30.), labels=[1, 0, 0, 0])
m.drawmeridians(np.arange(-180, 180., 45.), labels=[0, 0, 0, 1])
my_cmap = plt.cm.get_cmap('gist_stern_r')
my_cmap.set_under('w')
m.pcolormesh(lon, lat, data_mask,latlon=True, cmap=my_cmap)
cb = m.colorbar()
cb.set_label(map_label)
plt.autoscale()
plt.show() 

Лучше задавать только один вопрос на пост, и вы вряд ли получите ответ о том, что означает сцена кандидата. Вы можете найти ответ на этот вопрос в документации по продукту.