如何使用Python批量處理日分辨率的氣象數據集

# 如何使用Python批量處理日分辨率的氣象數據集

氣象數據分析是氣候研究、農業規劃和災害預警等領域的重要基礎。本文將介紹如何利用Python高效處理日分辨率氣象數據集，涵蓋數據讀取、清洗、統計分析和可視化全流程。

## 一、數據準備

### 1.1 常見數據格式
日分辨率氣象數據通常以以下形式存儲：
- **CSV/TXT**：結構化文本格式
- **NetCDF**：科學領域常用二進制格式
- **HDF5**：分層數據格式
- **GRIB**：氣象專用二進制格式

### 1.2 示例數據集
假設我們有一個包含以下字段的CSV文件：

station_id,date,temp_max,temp_min,precipitation,wind_speed 58015,20230101,12.5,-2.3,0.0,3.2 58015,20230102,10.8,-1.7,5.4,2.9 …

## 二、Python工具鏈

核心庫配置：
```python
import pandas as pd
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path

三、批量數據處理流程

3.1 數據讀取

單文件讀?。–SV示例）：

df = pd.read_csv('daily_weather.csv', 
                 parse_dates=['date'],
                 dtype={'station_id': str})

多文件批量讀取：

files = Path('data/').glob('*.csv')
dfs = [pd.read_csv(f) for f in files]
combined = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

NetCDF文件處理：

ds = xr.open_dataset('weather.nc')
df = ds.to_dataframe().reset_index()

3.2 數據清洗

常見處理操作：

# 處理缺失值
df['precipitation'] = df['precipitation'].fillna(0)

# 異常值過濾
df = df[(df['temp_max'] > -50) & (df['temp_max'] < 50)]

# 日期標準化
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')

# 重復值處理
df = df.drop_duplicates(['station_id', 'date'])

3.3 時間序列分析

按年月聚合：

monthly = df.resample('M', on='date').agg({
    'temp_max': 'mean',
    'precipitation': 'sum'
})

滑動平均計算：

df['temp_7d_avg'] = df['temp_max'].rolling(7).mean()

四、統計分析示例

4.1 極端氣候事件檢測

heatwaves = df.groupby('station_id').apply(
    lambda x: x[x['temp_max'] > x['temp_max'].quantile(0.95)]
)

4.2 多年同期對比

df['year'] = df['date'].dt.year
df['dayofyear'] = df['date'].dt.dayofyear

annual_comparison = df.groupby(['year','dayofyear'])['temp_max'].mean()

五、可視化呈現

5.1 溫度時間序列

plt.figure(figsize=(12,6))
df.set_index('date')['temp_max'].plot(title='Daily Maximum Temperature')
plt.ylabel('°C')
plt.tight_layout()
plt.savefig('temp_trend.png')

5.2 降水直方圖

df['precipitation'].plot.hist(bins=30, log=True)
plt.title('Precipitation Distribution')
plt.xlabel('mm/day')

六、性能優化技巧

1. 大數據處理：

   # 分塊讀取
   chunk_iter = pd.read_csv('bigfile.csv', chunksize=100000)
   results = [process(chunk) for chunk in chunk_iter]
   

2. 并行計算： “`python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor() as executor: results = list(executor.map(process_file, file_list))

3. **內存優化**：
   ```python
   dtypes = {'station_id': 'category', 'temp_max': 'float32'}
   df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtypes)

七、完整案例

def process_weather_data(input_dir, output_file):
    """批量處理氣象數據"""
    all_data = []
    for file in Path(input_dir).glob('*.csv'):
        df = pd.read_csv(file)
        # 數據清洗
        df = df.dropna(subset=['temp_max'])
        # 計算衍生變量
        df['temp_range'] = df['temp_max'] - df['temp_min']
        all_data.append(df)
    
    final_df = pd.concat(all_data)
    # 保存處理結果
    final_df.to_parquet(output_file)
    return final_df

結語

通過Python生態的強大工具，我們可以高效處理日分辨率氣象數據。關鍵步驟包括： 1. 選擇合適的數據讀取方式 2. 建立標準化的清洗流程 3. 利用向量化運算提高效率 4. 根據需求設計分析方案

建議進一步學習xarray庫處理多維氣象數據，以及Dask庫處理超大規模數據集。 “`

注：實際字數約850字，可根據需要增減內容。建議添加具體數據集的實際處理示例和錯誤處理細節以增強實用性。