Pregunta:
¿Qué herramientas permiten una comparación rápida de la salida NetCDF de los modelos oceánicos?
ZZZ
2014-04-16 22:39:04 UTC
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Estoy escribiendo mis propios scripts MATLAB para realizar la mayor parte de la visualización y el análisis de datos de los resultados del modelo. Me pregunto si existe una forma más rápida de comparar visualmente los resultados de simulación obtenidos de diferentes sistemas de modelado oceánico. ¿Existe un paquete de software (preferiblemente gratuito) que funcione directamente con la salida del modelo NetCDF compatible con CF ( Convenciones de metadatos de pronóstico y clima) o siempre se requiere alguna codificación?

@bhf ah, gracias. Parece que tal vez eso sea algo específico de la ciencia climática en la actualidad, aunque si pudiera extenderse a otras áreas de las ciencias oceánicas y atmosféricas, solo podría ser algo bueno ...
No haga preguntas sobre compras / recomendaciones aquí. Prueba [softwarerecs.se]
No estoy de acuerdo con que se trate de recomendaciones de software; la pregunta principal no es tanto "qué software debo usar" sino "cuál es una manera rápida y fácil de comparar estos conjuntos de datos oceanográficos". Creo que si la pregunta se editara para cambiar el énfasis como tal, sería claramente válida aquí. * Puede * ser un poco amplio, pero creo que podría solucionarse con un poco de edición, tal vez un ejemplo del problema a resolver.
Seven respuestas:
#1
+19
BHF
2014-04-22 10:33:01 UTC
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Para una comparación visual muy rápida, usaría Cube Browser o ncview junto con una herramienta de línea de comandos como los Operadores de datos climáticos. Para una producción rápida de gráficos (y animaciones) atractivos, Panoplia realmente hace un buen trabajo. Para un análisis más detallado o gráficos especiales, siga su enfoque y script con cosas como MATLAB, Python (por ejemplo, con Iris), IDL, R, ncl o cualquier otra persona que esté usando a tu alrededor.

#2
+17
Deditos
2014-04-17 02:55:37 UTC
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Los autores de netCDF, UNIDATA, mantienen una lista bastante extensa de software de visualización en el sitio web de netCDF. Incluso menciona un complemento de Excel, presumiblemente para masoquistas.

A lo largo de los años, he descubierto que Ferret es confiable con archivos compatibles con CF (y no unos, para el caso) y útil para miradas rápidas interactivas y manipulaciones simples. Entiende, por ejemplo, el formato de tiempo UDUNITS recomendado por CF y aplicará automáticamente los atributos scale_factor y add_offset a las variables. Sin duda, es más rápido obtener algo en la pantalla que la ruta Python / R / Matlab que suelo tomar para los gráficos de calidad de presentación y publicación.

Si buscas un visor más parecido a una GUI, entonces he escuché cosas buenas sobre Panoplia, aunque debo admitir que nunca la he usado.

Gracias por señalar la lista de software. Encontré que [ncBrowse] (http://www.epic.noaa.gov/java/ncBrowse/) tiene la interfaz de apuntar y hacer clic más fácil entre las que probé.
#3
+12
milancurcic
2014-04-23 08:52:59 UTC
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En segundo lugar, ncview por echar un vistazo rápido a los archivos NetCDF.

También recomendaría probar el Visor de datos integrado (IDV) de Unidata. Es ideal para superponer campos geofísicos en 3-D de diferentes fuentes. Además de NetCDF, admite muchos otros formatos. También viene con una lista precargada de varios repositorios de datos de observación y modelo a través de THREDDS y OpenDAP. IDV también le permite definir funciones y operaciones entre campos en diferentes cuadrículas o proyecciones. Tenga en cuenta que IDV no es bueno para un análisis serio en mi opinión, pero es más adecuado para explorar conjuntos de datos visualmente.

#4
+11
Matteo De Felice
2014-04-22 12:29:33 UTC
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Normalmente utilizo los siguientes softwares para una vista rápida de mis archivos NetCDF:

  1. NASA Panoply ( Panoply netCDF, HDF y GRIB Data Viewer): basado en java , muy bueno para abrir HDF, NetCDF, GRIBs ...
  2. Funciones CDO como sombreado, contorno, etc. (muy básico pero útil desde la línea de comandos)
  3. MATLAB y R con sus funciones básicas
#5
+11
ivica
2014-04-23 12:04:40 UTC
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Solo para agregar mi punto de vista;

  1. Usando ncks puede hacer muchas cosas, es decir, diferenciar, getratio, extraer algunas vars, cortar la dimensión, etc.
  2. Si desea realizar algunas operaciones binarias en Los archivos netcdf consideran ncbo. Para archivos grandes, prefiero reducir lo que quiero en primer lugar, también funciona con opendap remote.
  3. Odio matlab, así que me mudé a NCL (NCAR), que es sencillo y tiene muchos scripts ya preparados para la mayoría de modelos comunes. No es necesario decir que está produciendo cifras de calidad de publicación;)
  4. Hay una parte de la biblioteca para python (pyNGL), la misma sintaxis, por lo que una vez que esté familiarizado con ncl, sea fácil de usar en Python también, soporte para otros formatos como grib, hdf, ...
#6
+6
arkaia
2015-01-27 02:30:16 UTC
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Con Matlab, puede hacer ncgeodataset ( http://code.google.com/p/nctoolbox/wiki/ncgeodataset) para realizar submuestras de netcdf sin tener que descargar grandes conjuntos de datos.

Por ejemplo,

  nc = ncgeodataset ('http://thredds.jpl.nasa.gov/thredds/dodsC/ncml_aggregation/OceanTemperature/ghrsst/aggregate__ghrsst_JPL_OUROCEAN-L4UHfnd -GLOB-G1SST_OI.ncml '); gvar = nc.geovariable ('analysed_sst'); s.time = {'20-May-2012', '24 -May-2012 '}; s.lat = [40 41,5]; s.lon = [0 2,0]; sub = gvar.geosubconjunto (s); % Método de subconjunto pcolor (sub.grid.lon, sub.grid.lat, double (squeeze (sub.data (1,:,:))) - 273.15);  
#7
+4
Neo
2014-04-16 22:47:52 UTC
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Si bien no conozco los detalles del modelado oceánico, a menos que haya un "estándar" en el que los nodos estén organizados y escritos (es decir, X, Y, Z), siempre se requerirá codificación. Además, la forma en que se escribe un archivo de datos siempre depende de cómo se delegan las tareas del modelo al procesador: ¿El modelo está diseñado para ejecutarse en una PC personal o en un Cluster Beowulf?

Es posible que pueda usar algo como OpenDx para comparar los resultados del modelado oceánico, aunque sigo pensando que un script de Python rápido sería para formatear correctamente todos los tipos de datos .

Supongo que netcdf aspira a ser ese estándar ... pero parece tener una aceptación limitada entre los proveedores de software hasta el momento.
@SimonW, Creo que es CF el que aspira a ser el estándar de metadatos para las variables de las ciencias de la Tierra. NetCDF es más un formato de contenedor independiente del contenido.
@defitos no es realmente agnóstico, ya que sugieren usar CF


Esta pregunta y respuesta fue traducida automáticamente del idioma inglés.El contenido original está disponible en stackexchange, a quien agradecemos la licencia cc by-sa 3.0 bajo la que se distribuye.
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