为LAT-Lon网格单元检索Workclim气候和其他信息
latlon-utils的Python项目详细描述
此存储库包含用于检索给定 纬度和经度。
安装
强烈建议使用conda进行安装。首先，安装 必要的依赖项，即netCDF4、shapely和pandas：
conda install netcdf4 shapely pandas
要启用worldclim数据的下载，还需要rasterio和 xarray（如果您已经下载了数据，可以跳过此步骤）通过：
conda install rasterio xarray
然后安装latlon_utilsvia:
pip install latlon_utils
或从源目录通过：
pip install .
用法
到目前为止，该软件包有两个功能：获取气候和获取国家。 功能。像这样使用
北纬50度，东经10度到达该国：
>>> from latlon_utils import get_country >>> get_country(50, 10) 'Germany'
获得北纬50度和东经10度的气候：
>>> from latlon_utils import get_climate
# limit the number of columns printed by pandas
>>> import pandas; pandas.options.display.max_columns = 5
>>> get_climate(50, 10)
tavg jan 0.044739
feb 0.974976
mar 4.705505
apr 8.232239
mai 13.150024
jun 16.012268
jul 17.958984
aug 17.828735
sep 13.779480
oct 8.787476
nov 4.039001
dec 1.430237
djf 0.816650
mam 8.695923
jja 17.266663
son 8.868652
ann 8.911972
prec jan 48.000000
feb 42.000000
mar 44.000000
apr 44.000000
mai 56.000000
jun 68.000000
jul 65.000000
aug 52.000000
sep 47.000000
oct 52.000000
nov 52.000000
dec 59.000000
djf 49.666667
mam 48.000000
jja 61.666667
son 50.333333
ann 52.416667
Name: (50, 10), dtype: float64
>>> get_climate(50, 10)['tavg', 'djf']
0.816650390625
>>> get_climate([10, 11], [50, 51])
tavg ... prec
jan feb ... son ann
lat lon ...
10 50 21.810730 22.687988 ... 10.666667 6.833333
11 51 24.617249 24.678040 ... 7.666667 3.750000
<BLANKLINE>
[2 rows x 34 columns]
数据下载
这个包建立在免费提供的数据集上，但不包含任何 数据。此数据根据请求下载（请参阅下一节）。特别地， get climate方法使用来自[WorldClim2.0]，get country的数据。 函数使用datasets/geo-countries存储库。
下载目录
要下载并处理必要的数据集，请运行：
python -m latlon_utils.download
（有关可用选项，请参见python -m latlon_utils.download --help）。
我们从WorldClim下载geotiff文件并将其转换为netcdf 数据集。存储数据的默认目录是 $HOME/.local/share/latlon_utils，其中$HOME表示用户主页 目录。如果要使用其他目录，请设置LATLONDATA 变量，例如：
export LATLONDATA=$HOME/my_data python download.py $LATLONDATA
LATLONDATA环境变量是确保python 包稍后再次查找数据。
WorldClim分辨率
我们使用的默认分辨率是10m。但是，也可以指定 python函数中或通过LATLONRES环境的其他解析 变量。要使用5分钟分辨率，只需运行：
export LATLONRES='5m'
参考文献
| [WorldClim2.0] | Fick, S.E. and R.J. Hijmans, 2017. Worldclim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology. http://worldclim.org/ |
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