정보
-
업무명 : 그라즈 NetCDF 형식인 NOAA 월평균 해수면 온도 자료를 이용한 가시화
-
작성자 : 이상호
-
작성일 : 2019-09-07
-
설 명 :
-
수정이력 :
내용
[특징]
-
NetCDF 결과를 이해하기 위해 가시화 도구가 필요하며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위해 고안된 소프트웨어
[기능]
-
NetCDF 형식으로 가시화
[활용 자료]
-
자료 : NOAA Optimum Intepolation를 이용한 월평균 해수면 온도
-
기간 : 1981년 12월 01일
[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]
-
없음
[사용법]
-
GrADS 가시화에 필요한 라이브러리를 동일 디렉터리 위치
-
xcbar.gs (제공처 : http://kodama.fubuki.info/wiki/wiki.cgi/GrADS/script?lang=jp)
-
worldmap (제공처 : ftp://cola.gmu.edu/grads/boundaries/worldmap)
-
소스 코드를 실행
(csh Visualization_Using_NetCDF_Form_of_NOAA_Optimum_Interpolation_SST.csh) -
가시화 결과를 확인
[사용 OS]
-
Linux
[사용 언어]
-
GrADS
-
ShellScript (csh)
소스 코드
[명세]
#!/bin/csh
foreach fn (`seq 0 5`)
cat >! 1.bat << EOF
reinit
xopen sst.mnmean.nc
set display color white
set mpdset worldmap
set lon 0 360
set lat -90 90
set xlint 60
set ylint 30
set font ${fn}
*set xlab %0.0f\`3.\`n
*set ylab %0.0f\`3.\`n
set parea 1 10.5 0.5 8.5
set xlopts 1 6 0.18
set ylopts 1 6 0.18
set t 1
set grid off
set gxout shaded
set grads off
color 0 30 0.2 -kind rainbow
d sst
set gxout contour
set clopts 1 6 0.125
set cint 6
d sst
xcbar 1 10.5 0.4 0.65 -fwidth 0.18 -fheight 0.18 -edge box -fstep 15 -line off
draw title NOAA Optimum Interpolation (OI) SST V2 (December 1st, 1981)\
set string 1 tc
set strsiz 0.18 0.18
draw string 5.5 1.0 Monthly Mean of Sea Surface Temperature [\`3.\`0C]
gxprint 1.png
quit
EOF
grads -blc "exec 1.bat"
mv -f 1.png OUTPUT/${fn}.png
#rm -f 1.bat
#display 1.png
end
[GitHub Gist]
결과
-
GrADS에 필요한 worldmap 가시화
-
1981년 12월 01일 NOAA OI 월평균 해수면온도 자료를 이용한 가시화
-
GrADS 글꼴 설정에 따른 가시화
참고문헌
문의사항
[기상학/프로그래밍 언어]
- sangho.lee.1990@gmail.com
[해양학/천문학/빅데이터]
- saimang0804@gmail.com
'프로그래밍 언어 > GrADS' 카테고리의 다른 글
[GrADS] 그라즈 컬러 테이블 및 팔레트 소개 (0) | 2020.04.07 |
---|---|
[GrADS, ShellScript] 그라즈 HDF 형식인 Terra/MODIS 및 Aqua/MODIS 자료를 이용한 에어로졸 광학두께 가시화 (0) | 2019.09.22 |
[GrADS, ShellScript] 그라즈 Grib 형식인 ECMWF 모델 결과를 이용한 가시화 (0) | 2019.09.07 |
[GrADS, ShellScript] 그라즈 아스키 (ASCII) 형식인 복사전달모델 (RTM) 결과를 이용한 가시화 (0) | 2019.09.03 |
[GrADS, ShellScript] 그라즈 중규모 기상모델 (WRF ARW)을 이용한 가시화 (0) | 2019.09.02 |
최근댓글