É um pacote in Python para a distribuição de dados brutos dos Modelos Numéricos de forma segmentada/particionada. Com esse pacote o usuário não necessita fazer o Download de todo o volume bruto o pacote auxilia a manipular somente a sua necessidade.
support Python >= 3.10.
- Criar ambiente conda
conda create -n cptec python=3.10
conda activate cptec
- Instalar Pacotes
conda install -c conda-forge matplotlib pycurl cfgrib netCDF4 pynio xarray dask esmpy scipy mpi4py xesmf
- Instalar Pacote
pip install -i https://test.pypi.org/simple/ cptec-model
git clone https://github.com/framework-CPTEC/CPTEC-user.git
cd CPTEC-user
python setup.py install
import cptecmodel.CPTEC_BAM as BAM
bam = BAM.model()
date = '2023010800'
vars = ['t', 'u10m']
levels = [1000, 850]
steps = 3
f = bam.load(date=date, var=vars,level=levels, steps=steps)
Após a inicialização do Modelo Específico algumas configurações são plotadas.
Ex.:
The Brazilian Global Atmospheric Model (TQ0666L064 / Hybrid)
Forecast data available for reading between 20221211 and 20221221.
Surface variables: t2m, u10m, v10m, slp, psfc, precip terrain, sbcape, sbcin, pw. Level variables: t, u, v, rh, g, omega.
levels (hPa): 1000 925 850 775 700 500 400 300 250 200 150 100 70 50 30 20 10 3.
Frequency: every 6 hours [0, 6, 12, 18,...,168].
Usar essas informações para ajudar a definição das variáveis (date,vars,levels,steps)
Setar as variáveis dentro dos exemplos antes de rodar.
python get_data_oper.py
python get_netcdf.py
python plot_figure.py
conda install -c anaconda ipykernel
pip install jupyter
jupyter notebook
Example_lib.ipynb
Example_lib_Widgets.ipynb
Example_lib_regrid.ipynb