尝试在metpy中绘制绝对涡度时获得纬度参数的值错误？

Question

我正在尝试绘制一个 500 hPa 的涡度并不断遇到 valueerror 并且无法弄清楚。尝试了几个想法，包括我的导师的想法，但仍然没有奏效。我的代码没有完成，试图在完成绘图之前找出错误。有没有人有任何想法？感谢您的帮助！！！

这就是我得到的：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-7aee4011a39a> in <module>
      4 f = mpcalc.coriolis_parameter(np.deg2rad(lats)).to(units('1/sec'))
      5 
----> 6 avor = mpcalc.absolute_vorticity(uwnd_500, vwnd_500, dx=dx, dy=dy, x_dim=- 1, y_dim=- 2)
      7 
      8 avor = ndimage.gaussian_filter(avor, sigma=3, order=0) * units('1/s')

/opt/tljh/user/lib/python3.7/site-packages/metpy/xarray.py in wrapper(*args, **kwargs)
   1488                 )
   1489             else:
-> 1490                 raise ValueError('Must provide latitude argument or input DataArray with '
   1491                                  'latitude/longitude coordinates.')
   1492 

ValueError: Must provide latitude argument or input DataArray with latitude/longitude coordinates.

到目前为止，这是我的代码：

ds = xr.open_dataset('https://thredds.ucar.edu/thredds/dodsC/casestudies/'
                     'python-gallery/GFS_20101026_1200.nc').metpy.parse_cf()

# Set subset slice for the geographic extent of data to limit download
lon_slice = slice(200, 350)
lat_slice = slice(85, 10)

# Grab lat/lon values (GFS will be 1D)
lats = ds.lat.sel(lat=lat_slice).values
lons = ds.lon.sel(lon=lon_slice).values

level = 500 * units.hPa
hght_500 = ds.Geopotential_height_isobaric.metpy.sel(
    vertical=level, lat=lat_slice, lon=lon_slice).metpy.unit_array.squeeze()
tmpk_500 = ds.Temperature_isobaric.metpy.sel(
    vertical=level, lat=lat_slice, lon=lon_slice).metpy.unit_array.squeeze()
uwnd_500 = ds['u-component_of_wind_isobaric'].metpy.sel(
    vertical=level, lat=lat_slice, lon=lon_slice).metpy.unit_array.squeeze()
vwnd_500 = ds['v-component_of_wind_isobaric'].metpy.sel(
    vertical=level, lat=lat_slice, lon=lon_slice).metpy.unit_array.squeeze()

# Get a sensible datetime format
vtime = ds.time.data[0].astype('datetime64[ms]').astype('O')
dx, dy = mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lons, lats)

#Data Calculations
f = mpcalc.coriolis_parameter(np.deg2rad(lats)).to(units('1/sec'))

avor = mpcalc.absolute_vorticity(uwnd_500, vwnd_500, dx=dx, dy=dy, latitude=None, x_dim=- 1, y_dim=- 2)

avor = ndimage.gaussian_filter(avor, sigma=3, order=0) * units('1/s')

vort_adv = mpcalc.advection(avor, [uwnd_500, vwnd_500], (dx, dy)) * 1e9

# Set map projection
mapcrs = ccrs.LambertConformal(central_longitude=-100, central_latitude=35,
                               standard_parallels=(30, 60))

# Set projection of the data (GFS is lat/lon)
datacrs = ccrs.PlateCarree()

# Start figure and limit the graphical area extent
fig = plt.figure(1, figsize=(14, 12))
ax = plt.subplot(111, projection=mapcrs)
ax.set_extent([-130, -72, 20, 55], ccrs.PlateCarree())

# Add map features of Coastlines and States
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.STATES.with_scale('50m'))

Answer 1

所以问题是您需要提供纬度值，以便absolute_vorticity 可以计算 f（科里奥利）参数。您当前正在传递 latitude=None，它没有提供所需的值。

幸运的是，使用 MetPy 1.1 并使用 xarray 读取数据时，您应该能够完全放弃这一点。试试这个计算：

# Get a sensible datetime format
vtime = ds.time.data[0].astype('datetime64[ms]').astype('O')

#Data Calculations
avor = mpcalc.absolute_vorticity(uwnd_500, vwnd_500)
avor = ndimage.gaussian_filter(avor, sigma=3, order=0) * units('1/s')
vort_adv = mpcalc.advection(avor, uwnd_500, vwnd_500) * 1e9

MetPy 1.0 对之前的 0.x 分支做了一些更改。看起来您正在使用 Unidata 培训材料。我建议在 GitHub 上咨询此示例的 latest version。 （我们仍在努力更新网站。）