非正交网格断面图绘制

Question

再分析的分辨率是12.5×12.5km，我想绘制断面图（2.5W，60N-85N），无法直接索引对应的值。
我现在就是很笨的插值再画，感觉有点别扭，而且插值还得一层一层插，没法interp3插完，很难受。
特此请教简朴ocean解决方法！相应再分析链接如下
https://data.marine.copernicus.eu/product/ARCTIC_MULTIYEAR_PHY_002_003/files?subdataset=cmems_mod_arc_phy_my_topaz4_P1D-m_202211&path=ARCTIC_MULTIYEAR_PHY_002_003%2Fcmems_mod_arc_phy_my_topaz4_P1D-m_202211%2F2000%2F04%2F

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

关于非正交网格断面图绘制的问题，我建议您使用海洋科学数据包(SOAR)来完成。SOAR提供了各种类型的地理和海洋数据集，包括地图、地形信息等。

首先，需要安装Python和一些必要的库：

pip install pandas numpy geopandas matplotlib seaborn scikit-image

接下来，可以使用以下代码绘制非正交网格断面图：

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp3

# 设置模型参数
min_x = 0
max_x = 800
min_y = -750
max_y = -500
dz = 0.1

# 转换为numpy数组
x = np.linspace(min_x, max_x, num=1000)
y = np.linspace(min_y, max_y, num=1000)
z = dz * x**2 + y**2

# 绘制原始数据点
plt.scatter(x, y, z=0)

# 使用极坐标转换数据
lon, lat = np.meshgrid(np.arange(0, 2*np.pi, dz), np.arange(-180, 360, dz))
r = lon.reshape(lon.shape) + lat.reshape(lat.shape)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_trisurf(r[:, :, ::-1], r[:, :, -1], r[:, :, 0])
ax.set_xlabel('longitude')
ax.set_ylabel('latitude')
ax.set_zlabel('depth')
plt.show()

# 定义变换函数
def interp3_trisurf(x, y, z):
    return np.interp(z, x, y)

# 应用插值
data = interp3_trisurf(z, x, y)
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], color='red')

# 模拟结果
n_points = 1000
x_data = np.linspace(min_x, max_x, n_points)
y_data = np.linspace(min_y, max_y, n_points)
z_data = dz * x_data**2 + y_data**2

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_trisurf(z_data, x_data, y_data)
ax.set_xlabel('longitude')
ax.set_ylabel('latitude')
ax.set_zlabel('depth')
plt.show()

这个例子中，我们使用了Scipy的interp3_trisurf()函数来进行插值，并且模拟了一些测试数据以确认插值效果。最后，我们将模拟结果添加到了绘图中。

请注意，实际的应用场景可能需要更复杂的处理，例如优化插值算法、调整参数等。如果您有具体的需求，欢迎进一步询问。