基于Python 的气象探空图绘制方法与实现

陶 鑫，牛永红

（内蒙古自治区气象数据中心，内蒙古 呼和浩特 010010）

气象探空图（又称T-logP 图）是我国气象台站普遍使用的一种热力学图解，它能反映出测站上空的气压、气温、湿度等气象要素的垂直分布状况，并用来判定层结稳定度，分析云层，确定对流层顶的位置，以及求算各种温、湿特征量等[1]。

近年来，Python 凭借其简洁性、可读性、丰富的库和框架等多个因素的综合作用日益壮大，在气象行业的应用涵盖了数据处理和分析、气象图像处理以及气象数据可视化等多个方面，这些应用帮助气象学家更好地理解和预测天气状况，提高天气预报的准确性和效率[2]。

气象探空图绘制主要思路是：基于Python 语言，利用Meteva 类库的基础函数层读取全球大气实况，分析产品的气温、风场和比湿变量，然后根据经纬度信息，将网格数据站点化，提取该位置垂直方向上的风速风向、比湿和气温等数据，通过计算获取气压、露点温度和相对湿度；利用Metpy 类库的SkewT 将温度、湿度和风速的垂直分布以及大气稳定度等信息整合绘制到一张图上，用于天气分析和预报以及大气科学的研究。

1 关键技术

1.1 Meteva 类库

Meteva 是由国家气象中心预报技术研发室精心研发的全流程检验程序库，它涵盖了基础函数层、检验算法层、检验产品层和透视分析层四个核心组成部分，每个部分都包含了丰富的功能和工具[3]。文中主要应用了Meteva 基础函数层处理气象数据的函数和工具，实现了对数据的读取、插值、统计分析等预处理工作。

1.2 Metpy 类库

MetPy 是一个强大的Python 包，专门为气象学家和气象研究人员设计，使他们在处理气象数据、进行气象要素计算以及可视化等方面的工作更加便捷高效。在可视化方面，MetPy 提供的SkewT 绘图模块是一个非常强大的工具，可以轻松地创建各种探空T-logP 图；在数据处理方面，MetPy 提供了许多气象要素的算法函数，如露点温度、相对湿度等。这大大减轻了程序开发难度，气象学家可以更专注于研究和分析气象数据。

1.3 气象探空图组成

气象探空T-logP 图是一种用于表示大气状态和气象要素的图形。其横坐标为气温，纵坐标为气压，通过等温线和等压线、干绝热线、湿绝热线和等饱和比湿线等曲线来表示不同条件下的大气状态。

在T-logP 图中，横坐标表示气温，从左到右表示温度的升高。纵坐标表示气压，从下到上表示气压的升高。等温线是平行于横坐标的曲线，表示在不同气压下的大气温度。等压线是平行于纵坐标的曲线，表示在不同温度下的大气气压。干绝热线是垂直于横坐标的直线，表示在大气干燥条件下，温度随高度变化的情况。湿绝热线也是垂直于横坐标的直线，表示在大气湿润条件下，温度随高度变化的情况。等饱和比湿线是倾斜的曲线，表示在不同温度和气压下的大气湿度。

除了以上曲线，T-logP 图还包括层结曲线（温度层结和湿度层结）、状态曲线、风羽图及大气可降水量、总指数、K 指数等各项指标数据。这些数据提供了关于大气状态和气象要素的丰富信息，有助于气象学家和大气科学家进行天气预报、气候分析和环境监测等工作。

2 实现方法

气象探空图的绘制主要包括以下三个步骤：数据预处理、气象要素计算以及探空图绘制。以下将对这三个步骤进行详细的实现方法说明。

2.1 数据预处理

数据预处理是绘制气象探空图的第一步，其目的是对原始数据进行清洗、整理和格式转换，以便后续的计算和绘图[4]。文中选用的气象数据产品为全球大气实况分析产品，包括气温、U 风、V 风和比湿四个变量，产品格式为GIRB2，网格分辨率10 公里，垂直方向是1hPa～100hPa 共47 层的标准等压面。

首先使用Meteva基础函数层的read_griddata_from_grib 方法读取了全球大气实况分析产品的网格数据，然后指定插值位置的经纬度，并使用interp_gs_nearest方法对格点数据进行插值，得到该位置的要素数据。接下来，根据垂直方向的压力层信息，提取所需的等压面数据，并对每一层进行相应的处理，主要代码如下所示：

2.2 气象要素计算

气象要素计算是在预处理后的数据基础上进行的，它涉及一系列的气象要素计算和分析，如露点温度、风速、风向及相对湿度等。

首先，读取上一节经过预处理的气温、U 风、V 风和比湿数据。其次，利用metpy 库的函数计算绘图所需要的露点温度、风速、风向及相对湿度。最后，将各个要素按照经度、纬度、资料时间、气压层从大到小的顺序拼接为二维表格数据，为探空图的绘制提供数据支撑，主要代码如下所示：

2.3 探空图绘制

探空图绘制是气象分析中的一个重要步骤，其目的是将气象数据通过图形的方式进行可视化，以便更好地理解大气状况。在进行探空图绘制之前，通常需要进行数据预处理和气象要素计算，以便获取所需的指标和参数。

在探空图绘制过程中，指标计算是非常重要的一部分。这些指标包括cape（对流有效位能）、cin（对流抑制）、si（对称不稳定）、k 指数、总指数以及大气可降水量等。这些指标的计算可以帮助我们更好地了解大气的稳定度、对流活动以及天气系统的发展等，主要代码如下所示：

除了指标计算外，探空图绘制还包括图形的绘制。文中选用Python 的Matplotlib 和MetPy 图形库实现绘制[5]。在探空图绘制过程中，除了基本的图形绘制外，还添加了更多的元素和标注，例如网格、图例、标注、等值线等，以便更好地表示数据和指标的含义。此外，还对图形格式进行调整和优化，从而提高了图形的可视化和易读性，主要代码如下所示：

图1 三维大气探空图

3 实现效果

三维大气探空图展示了大气状态随高度变化的丰富信息。其中，干绝热线（红色虚线）代表未饱和空气在绝热升降运动中的状态变化，湿绝热线（蓝色虚线）则代表饱和空气在绝热升降运动中的状态变化，等饱和比湿线（绿色虚线）是饱和空气比湿的等值线；此外，温压曲线（红色实线）揭示了环境大气的温度特征，露压曲线（绿色实线）则揭示了环境大气的湿度特征，状态曲线（黑色实线）表示气块在绝热上升过程中温度随高度而变化的曲线；最后图的右侧展示了不同高度的风羽，风羽是表示风向和风速的符号，通过观察风羽，我们可以了解大气的流动情况和风速随高度的变化。

4 结语

气象探空T-logP 图是一种利用气象学方法制作的综合性图形，通过多种曲线的组合和指标数据的展示，提供了关于大气状态和气象要素的全面信息，可用于稳定性分析、强对流天气预报、云层识别、逆温层判断以及冬季降水类型判别等方面。通过对温度、湿度和风场等参数的计算和分析，可以帮助气象学家更好地理解和预测大气中的复杂现象，对于天气预报、气候分析和环境监测等领域具有重要意义。