気候予測データの解析環境を構築する。その6―Pythonライブラリ：Xarrayを導入する。

はじめに

前回、150年連続データセットのgifアニメーションを（力技で？）作成してみました

cci-labo.hateblo.jp

が、やはりQGIS上でアニメーションをぱたぱたさせたい！自分の住む地域を拡大してみてみたい！ということで、方法をさがしていたところ、以下の動画を発見。

youtu.be

時間軸が設定された”netCDF形式”のデータをメッシュレイヤとして追加すると、時系列コントローラを使用してパタパタさせることができるらしい。

”GUNMA GIS GEEK”にもwgrib2をnetCDFに変換して、QGIS読み込んでアニメーションさせる方法が載っていました。

gunmagisgeek.com

Python上で時間平均したマップをnetCDF形式で出力すれば、前回作ったgifアニメーションをQGIS上でぱたぱたさせることができそうです。

で、Python上でnetcdfを扱うライブラリは"netCDF4"と思ってたら、最近は”Xarray"らしい。

qiita.com

さらに、”cfgrib”エンジンがあれば直接gribを扱えるそう。

qiita.com

これは便利！ということで、解析環境にXarrayと関連ライブラリを追加インストールします。

Xarrayと関連するライブラリのインストール

eccodeのライブラリをaptでインストールしておきます。

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install libeccodes-dev

関連するライブラリを入れてから、Xarrayをインストールします。

sudo pip3 install netcdf4  #recommended if you want to use xarray for reading or writing netCDF files
sudo pip3 install cfgrib #Python interface to map GRIB files to the NetCDF Common Data Model following the CF Convention using ecCodes.
sudo pip3 install nc-time-axis  #for plotting cftime.datetime objects
sudo pip3 install pooch #manages your Python library's sample data files
sudo pip3 install xarray #N-D labeled arrays and datasets in Python
sudo pip3 install rioxarray #geospatial xarray extension powered by rasterio

テスト

GRIB Data Exampleを試してみます。

docs.xarray.dev

# ライブラリを呼び出す
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt

# テストデータをロード
ds = xr.tutorial.load_dataset("era5-2mt-2019-03-uk.grib", engine="cfgrib")

# cartpyでマップ化
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = plt.axes(projection=ccrs.Robinson())
ax.coastlines(resolution="10m")
plot = ds.t2m[0].plot(
    cmap=plt.cm.coolwarm, transform=ccrs.PlateCarree(), cbar_kwargs={"shrink": 0.6}
)
plt.title("ERA5 - 2m temperature British Isles March 2019")