source: lmdz_wrf/trunk/tools/validation_sim.py @ 344

Last change on this file since 344 was 344, checked in by lfita, 10 years ago

Adding statistics for sim, obs, simobs and around temporally from observations
File size: 65.7 KB
Line 
1
2# L. Fita, LMD-Jussieu. February 2015
3## e.g. sfcEneAvigon # validation_sim.py -d X@west_east@None,Y@south_north@None,T@Time@time -D X@XLONG@longitude,Y@XLAT@latitude,T@time@time -k single-station -l 4.878773,43.915876,12. -o /home/lluis/DATA/obs/HyMeX/IOP15/sfcEnergyBalance_Avignon/OBSnetcdf.nc -s /home/lluis/PY/wrfout_d01_2012-10-18_00:00:00.tests -v HFX@H,LH@LE,GRDFLX@G
4## e.g. AIREP # validation_sim.py -d X@west_east@lon2D,Y@south_north@lat2D,Z@bottom_top@z2D,T@Time@time -D X@XLONG@longitude,Y@XLAT@latitude,Z@WRFz@alti,T@time@time -k trajectory -o /home/lluis/DATA/obs/HyMeX/IOP15/AIREP/2012/10/AIREP_121018.nc -s /home/lluis/PY/wrfout_d01_2012-10-18_00:00:00.tests -v WRFt@t,WRFtd@td,WRFws@u,WRFwd@dd
5## e.g. ATRCore # validation_sim.py -d X@west_east@lon2D,Y@south_north@lat2D,Z@bottom_top@z2D,T@Time@CFtime -D X@XLONG@longitude,Y@XLAT@latitude,Z@WRFz@altitude,T@time@time -k trajectory -o /home/lluis/DATA/obs/HyMeX/IOP15/ATRCore/V3/ATR_1Hz-HYMEXBDD-SOP1-v3_20121018_as120051.nc -s /home/lluis/PY/wrfout_d01_2012-10-18_00:00:00.tests -v WRFt@air_temperature@subc@273.15,WRFp@air_pressure,WRFrh@relative_humidity,WRFrh@relative_humidity_Rosemount,WRFwd@wind_from_direction,WRFws@wind_speed
6## e.g. BAMED # validation_sim.py -d X@west_east@lon2D,Y@south_north@lat2D,Z@bottom_top@z2D,T@Time@CFtime -D X@XLONG@longitude,Y@XLAT@latitude,Z@WRFz@altitude,T@time@time -k trajectory -o /home/lluis/DATA/obs/HyMeX/IOP15/BAMED/BAMED_SOP1_B12_TOT5.nc -s /home/lluis/PY/wrfout_d01_2012-10-18_00:00:00.tests -v WRFt@tas_north,WRFp@pressure,WRFrh@hus,U@uas,V@vas
7
8import numpy as np
9import os
10import re
11from optparse import OptionParser
12from netCDF4 import Dataset as NetCDFFile
13from scipy import stats as sts
14import numpy.ma as ma
15
16main = 'validarion_sim.py'
17errormsg = 'ERROR -- errror -- ERROR -- error'
18warnmsg = 'WARNING -- warning -- WARNING -- warning'
19
20# version
21version=1.0
22
23# Filling values for floats, integer and string
24fillValueF = 1.e20
25fillValueI = -99999
26fillValueS = '---'
27
28StringLength = 50
29
30# Number of grid points to take as 'environment' around the observed point
31Ngrid = 1
32
33def searchInlist(listname, nameFind):
34    """ Function to search a value within a list
35    listname = list
36    nameFind = value to find
37    >>> searInlist(['1', '2', '3', '5'], '5')
38    True
39    """
40    for x in listname:
41      if x == nameFind:
42        return True
43    return False
44
45def set_attribute(ncvar, attrname, attrvalue):
46    """ Sets a value of an attribute of a netCDF variable. Removes previous attribute value if exists
47    ncvar = object netcdf variable
48    attrname = name of the attribute
49    attrvalue = value of the attribute
50    """
51    import numpy as np
52    from netCDF4 import Dataset as NetCDFFile
53
54    attvar = ncvar.ncattrs()
55    if searchInlist(attvar, attrname):
56        attr = ncvar.delncattr(attrname)
57
58    attr = ncvar.setncattr(attrname, attrvalue)
59
60    return ncvar
61
62def basicvardef(varobj, vstname, vlname, vunits):
63    """ Function to give the basic attributes to a variable
64    varobj= netCDF variable object
65    vstname= standard name of the variable
66    vlname= long name of the variable
67    vunits= units of the variable
68    """
69    attr = varobj.setncattr('standard_name', vstname)
70    attr = varobj.setncattr('long_name', vlname)
71    attr = varobj.setncattr('units', vunits)
72
73    return
74
75def writing_str_nc(varo, values, Lchar):
76    """ Function to write string values in a netCDF variable as a chain of 1char values
77    varo= netCDF variable object
78    values = list of values to introduce
79    Lchar = length of the string in the netCDF file
80    """
81
82    Nvals = len(values)
83    for iv in range(Nvals):   
84        stringv=values[iv] 
85        charvals = np.chararray(Lchar)
86        Lstr = len(stringv)
87        charvals[Lstr:Lchar] = ''
88
89        for ich in range(Lstr):
90            charvals[ich] = stringv[ich:ich+1]
91
92        varo[iv,:] = charvals
93
94    return
95
96def index_3mat(matA,matB,matC,val):
97    """ Function to provide the coordinates of a given value inside three matrix simultaneously
98    index_mat(matA,matB,matC,val)
99      matA= matrix with one set of values
100      matB= matrix with the other set of values
101      matB= matrix with the third set of values
102      val= triplet of values to search
103    >>> index_mat(np.arange(27).reshape(3,3,3),np.arange(100,127).reshape(3,3,3),np.arange(200,227).reshape(3,3,3),[22,122,222])
104    [2 1 1]
105    """
106    fname = 'index_3mat'
107
108    matAshape = matA.shape
109    matBshape = matB.shape
110    matCshape = matC.shape
111
112    for idv in range(len(matAshape)):
113        if matAshape[idv] != matBshape[idv]:
114            print errormsg
115            print '  ' + fname + ': Dimension',idv,'of matrices A:',matAshape[idv],  \
116              'and B:',matBshape[idv],'does not coincide!!'
117            quit(-1)
118        if matAshape[idv] != matCshape[idv]:
119            print errormsg
120            print '  ' + fname + ': Dimension',idv,'of matrices A:',matAshape[idv],  \
121              'and C:',matCshape[idv],'does not coincide!!'
122            quit(-1)
123
124    minA = np.min(matA)
125    maxA = np.max(matA)
126    minB = np.min(matB)
127    maxB = np.max(matB)
128    minC = np.min(matC)
129    maxC = np.max(matC)
130
131    if val[0] < minA or val[0] > maxA:
132        print warnmsg
133        print '  ' + fname + ': first value:',val[0],'outside matA range',minA,',',  \
134          maxA,'!!'
135    if val[1] < minB or val[1] > maxB:
136        print warnmsg
137        print '  ' + fname + ': second value:',val[1],'outside matB range',minB,',',  \
138          maxB,'!!'
139    if val[2] < minC or val[2] > maxC:
140        print warnmsg
141        print '  ' + fname + ': second value:',val[2],'outside matC range',minC,',',  \
142          maxC,'!!'
143
144    dist = np.zeros(tuple(matAshape), dtype=np.float)
145    dist = np.sqrt((matA - np.float(val[0]))**2 + (matB - np.float(val[1]))**2 +     \
146      (matC - np.float(val[2]))**2)
147
148    mindist = np.min(dist)
149   
150    matlist = list(dist.flatten())
151    ifound = matlist.index(mindist)
152
153    Ndims = len(matAshape)
154    valpos = np.zeros((Ndims), dtype=int)
155    baseprevdims = np.zeros((Ndims), dtype=int)
156
157    for dimid in range(Ndims):
158        baseprevdims[dimid] = np.product(matAshape[dimid+1:Ndims])
159        if dimid == 0:
160            alreadyplaced = 0
161        else:
162            alreadyplaced = np.sum(baseprevdims[0:dimid]*valpos[0:dimid])
163        valpos[dimid] = int((ifound - alreadyplaced )/ baseprevdims[dimid])
164
165    return valpos
166
167def index_2mat(matA,matB,val):
168    """ Function to provide the coordinates of a given value inside two matrix simultaneously
169    index_mat(matA,matB,val)
170      matA= matrix with one set of values
171      matB= matrix with the pother set of values
172      val= couple of values to search
173    >>> index_2mat(np.arange(27).reshape(3,3,3),np.arange(100,127).reshape(3,3,3),[22,111])
174    [2 1 1]
175    """
176    fname = 'index_2mat'
177
178    matAshape = matA.shape
179    matBshape = matB.shape
180
181    for idv in range(len(matAshape)):
182        if matAshape[idv] != matBshape[idv]:
183            print errormsg
184            print '  ' + fname + ': Dimension',idv,'of matrices A:',matAshape[idv],  \
185              'and B:',matBshape[idv],'does not coincide!!'
186            quit(-1)
187
188    minA = np.min(matA)
189    maxA = np.max(matA)
190    minB = np.min(matB)
191    maxB = np.max(matB)
192
193    Ndims = len(matAshape)
194#    valpos = np.ones((Ndims), dtype=int)*-1.
195    valpos = np.zeros((Ndims), dtype=int)
196
197    if val[0] < minA or val[0] > maxA:
198        print warnmsg
199        print '  ' + fname + ': first value:',val[0],'outside matA range',minA,',',  \
200          maxA,'!!'
201        return valpos
202    if val[1] < minB or val[1] > maxB:
203        print warnmsg
204        print '  ' + fname + ': second value:',val[1],'outside matB range',minB,',',  \
205          maxB,'!!'
206        return valpos
207
208    dist = np.zeros(tuple(matAshape), dtype=np.float)
209    dist = np.sqrt((matA - np.float(val[0]))**2 + (matB - np.float(val[1]))**2)
210
211    mindist = np.min(dist)
212   
213    if mindist != mindist:
214        print '  ' + fname + ': wrong minimal distance',mindist,'!!'
215        return valpos
216    else:
217        matlist = list(dist.flatten())
218        ifound = matlist.index(mindist)
219
220    baseprevdims = np.zeros((Ndims), dtype=int)
221    for dimid in range(Ndims):
222        baseprevdims[dimid] = np.product(matAshape[dimid+1:Ndims])
223        if dimid == 0:
224            alreadyplaced = 0
225        else:
226            alreadyplaced = np.sum(baseprevdims[0:dimid]*valpos[0:dimid])
227        valpos[dimid] = int((ifound - alreadyplaced )/ baseprevdims[dimid])
228
229    return valpos
230
231def index_mat(matA,val):
232    """ Function to provide the coordinates of a given value inside a matrix
233    index_mat(matA,val)
234      matA= matrix with one set of values
235      val= couple of values to search
236    >>> index_mat(np.arange(27),22.3)
237    22
238    """
239    fname = 'index_mat'
240
241    matAshape = matA.shape
242
243    minA = np.min(matA)
244    maxA = np.max(matA)
245
246    Ndims = len(matAshape)
247#    valpos = np.ones((Ndims), dtype=int)*-1.
248    valpos = np.zeros((Ndims), dtype=int)
249
250    if val < minA or val > maxA:
251        print warnmsg
252        print '  ' + fname + ': first value:',val,'outside matA range',minA,',',     \
253          maxA,'!!'
254        return valpos
255
256    dist = np.zeros(tuple(matAshape), dtype=np.float)
257    dist = (matA - np.float(val))**2
258
259    mindist = np.min(dist)
260    if mindist != mindist:
261        print '  ' + fname + ': wrong minimal distance',mindist,'!!'
262        return valpos
263   
264    matlist = list(dist.flatten())
265    valpos = matlist.index(mindist)
266
267    return valpos
268
269def index_mat_exact(mat,val):
270    """ Function to provide the coordinates of a given exact value inside a matrix
271    index_mat(mat,val)
272      mat= matrix with values
273      val= value to search
274    >>> index_mat(np.arange(27).reshape(3,3,3),22)
275    [2 1 1]
276    """
277
278    fname = 'index_mat'
279
280    matshape = mat.shape
281
282    matlist = list(mat.flatten())
283    ifound = matlist.index(val)
284
285    Ndims = len(matshape)
286    valpos = np.zeros((Ndims), dtype=int)
287    baseprevdims = np.zeros((Ndims), dtype=int)
288
289    for dimid in range(Ndims):
290        baseprevdims[dimid] = np.product(matshape[dimid+1:Ndims])
291        if dimid == 0:
292            alreadyplaced = 0
293        else:
294            alreadyplaced = np.sum(baseprevdims[0:dimid]*valpos[0:dimid])
295        valpos[dimid] = int((ifound - alreadyplaced )/ baseprevdims[dimid])
296
297    return valpos
298
299def datetimeStr_datetime(StringDT):
300    """ Function to transform a string date ([YYYY]-[MM]-[DD]_[HH]:[MI]:[SS] format) to a date object
301    >>> datetimeStr_datetime('1976-02-17_00:00:00')
302    1976-02-17 00:00:00
303    """
304    import datetime as dt
305
306    fname = 'datetimeStr_datetime'
307
308    dateD = np.zeros((3), dtype=int)
309    timeT = np.zeros((3), dtype=int)
310
311    dateD[0] = int(StringDT[0:4])
312    dateD[1] = int(StringDT[5:7])
313    dateD[2] = int(StringDT[8:10])
314
315    trefT = StringDT.find(':')
316    if not trefT == -1:
317#        print '  ' + fname + ': refdate with time!'
318        timeT[0] = int(StringDT[11:13])
319        timeT[1] = int(StringDT[14:16])
320        timeT[2] = int(StringDT[17:19])
321
322    if int(dateD[0]) == 0:
323        print warnmsg
324        print '    ' + fname + ': 0 reference year!! changing to 1'
325        dateD[0] = 1 
326 
327    newdatetime = dt.datetime(dateD[0], dateD[1], dateD[2], timeT[0], timeT[1], timeT[2])
328
329    return newdatetime
330
331def datetimeStr_conversion(StringDT,typeSi,typeSo):
332    """ Function to transform a string date to an another date object
333    StringDT= string with the date and time
334    typeSi= type of datetime string input
335    typeSo= type of datetime string output
336      [typeSi/o]
337        'cfTime': [time],[units]; ]time in CF-convention format [units] = [tunits] since [refdate]
338        'matYmdHMS': numerical vector with [[YYYY], [MM], [DD], [HH], [MI], [SS]]
339        'YmdHMS': [YYYY][MM][DD][HH][MI][SS] format
340        'Y-m-d_H:M:S': [YYYY]-[MM]-[DD]_[HH]:[MI]:[SS] format
341        'Y-m-d H:M:S': [YYYY]-[MM]-[DD] [HH]:[MI]:[SS] format
342        'Y/m/d H-M-S': [YYYY]/[MM]/[DD] [HH]-[MI]-[SS] format
343        'WRFdatetime': [Y], [Y], [Y], [Y], '-', [M], [M], '-', [D], [D], '_', [H],
344          [H], ':', [M], [M], ':', [S], [S]
345    >>> datetimeStr_conversion('1976-02-17_08:32:05','Y-m-d_H:M:S','matYmdHMS')
346    [1976    2   17    8   32    5]
347    >>> datetimeStr_conversion(str(137880)+',minutes since 1979-12-01_00:00:00','cfTime','Y/m/d H-M-S')
348    1980/03/05 18-00-00
349    """
350    import datetime as dt
351
352    fname = 'datetimeStr_conversion'
353
354    if StringDT[0:1] == 'h':
355        print fname + '_____________________________________________________________'
356        print datetimeStr_conversion.__doc__
357        quit()
358
359    if typeSi == 'cfTime':
360        timeval = np.float(StringDT.split(',')[0])
361        tunits = StringDT.split(',')[1].split(' ')[0]
362        Srefdate = StringDT.split(',')[1].split(' ')[2]
363
364# Does reference date contain a time value [YYYY]-[MM]-[DD] [HH]:[MI]:[SS]
365##
366        yrref=Srefdate[0:4]
367        monref=Srefdate[5:7]
368        dayref=Srefdate[8:10]
369
370        trefT = Srefdate.find(':')
371        if not trefT == -1:
372#            print '  ' + fname + ': refdate with time!'
373            horref=Srefdate[11:13]
374            minref=Srefdate[14:16]
375            secref=Srefdate[17:19]
376            refdate = datetimeStr_datetime( yrref + '-' + monref + '-' + dayref +    \
377              '_' + horref + ':' + minref + ':' + secref)
378        else:
379            refdate = datetimeStr_datetime( yrref + '-' + monref + '-' + dayref +    \
380              + '_00:00:00')
381
382        if tunits == 'weeks':
383            newdate = refdate + dt.timedelta(weeks=float(timeval))
384        elif tunits == 'days':
385            newdate = refdate + dt.timedelta(days=float(timeval))
386        elif tunits == 'hours':
387            newdate = refdate + dt.timedelta(hours=float(timeval))
388        elif tunits == 'minutes':
389            newdate = refdate + dt.timedelta(minutes=float(timeval))
390        elif tunits == 'seconds':
391            newdate = refdate + dt.timedelta(seconds=float(timeval))
392        elif tunits == 'milliseconds':
393            newdate = refdate + dt.timedelta(milliseconds=float(timeval))
394        else:
395              print errormsg
396              print '    timeref_datetime: time units "' + tunits + '" not ready!!!!'
397              quit(-1)
398
399        yr = newdate.year
400        mo = newdate.month
401        da = newdate.day
402        ho = newdate.hour
403        mi = newdate.minute
404        se = newdate.second
405    elif typeSi == 'matYmdHMS':
406        yr = StringDT[0]
407        mo = StringDT[1]
408        da = StringDT[2]
409        ho = StringDT[3]
410        mi = StringDT[4]
411        se = StringDT[5]
412    elif typeSi == 'YmdHMS':
413        yr = int(StringDT[0:4])
414        mo = int(StringDT[4:6])
415        da = int(StringDT[6:8])
416        ho = int(StringDT[8:10])
417        mi = int(StringDT[10:12])
418        se = int(StringDT[12:14])
419    elif typeSi == 'Y-m-d_H:M:S':
420        dateDT = StringDT.split('_')
421        dateD = dateDT[0].split('-')
422        timeT = dateDT[1].split(':')
423        yr = int(dateD[0])
424        mo = int(dateD[1])
425        da = int(dateD[2])
426        ho = int(timeT[0])
427        mi = int(timeT[1])
428        se = int(timeT[2])
429    elif typeSi == 'Y-m-d H:M:S':
430        dateDT = StringDT.split(' ')
431        dateD = dateDT[0].split('-')
432        timeT = dateDT[1].split(':')
433        yr = int(dateD[0])
434        mo = int(dateD[1])
435        da = int(dateD[2])
436        ho = int(timeT[0])
437        mi = int(timeT[1])
438        se = int(timeT[2])
439    elif typeSi == 'Y/m/d H-M-S':
440        dateDT = StringDT.split(' ')
441        dateD = dateDT[0].split('/')
442        timeT = dateDT[1].split('-')
443        yr = int(dateD[0])
444        mo = int(dateD[1])
445        da = int(dateD[2])
446        ho = int(timeT[0])
447        mi = int(timeT[1])
448        se = int(timeT[2])
449    elif typeSi == 'WRFdatetime':
450        yr = int(StringDT[0])*1000 + int(StringDT[1])*100 + int(StringDT[2])*10 +    \
451          int(StringDT[3])
452        mo = int(StringDT[5])*10 + int(StringDT[6])
453        da = int(StringDT[8])*10 + int(StringDT[9])
454        ho = int(StringDT[11])*10 + int(StringDT[12])
455        mi = int(StringDT[14])*10 + int(StringDT[15])
456        se = int(StringDT[17])*10 + int(StringDT[18])
457    else:
458        print errormsg
459        print '  ' + fname + ': type of String input date "' + typeSi +              \
460          '" not ready !!!!'
461        quit(-1)
462
463    if typeSo == 'matYmdHMS':
464        dateYmdHMS = np.zeros((6), dtype=int)
465        dateYmdHMS[0] =  yr
466        dateYmdHMS[1] =  mo
467        dateYmdHMS[2] =  da
468        dateYmdHMS[3] =  ho
469        dateYmdHMS[4] =  mi
470        dateYmdHMS[5] =  se
471    elif typeSo == 'YmdHMS':
472        dateYmdHMS = str(yr).zfill(4) + str(mo).zfill(2) + str(da).zfill(2) +        \
473          str(ho).zfill(2) + str(mi).zfill(2) + str(se).zfill(2)
474    elif typeSo == 'Y-m-d_H:M:S':
475        dateYmdHMS = str(yr).zfill(4) + '-' + str(mo).zfill(2) + '-' +               \
476          str(da).zfill(2) + '_' + str(ho).zfill(2) + ':' + str(mi).zfill(2) + ':' + \
477          str(se).zfill(2)
478    elif typeSo == 'Y-m-d H:M:S':
479        dateYmdHMS = str(yr).zfill(4) + '-' + str(mo).zfill(2) + '-' +               \
480          str(da).zfill(2) + ' ' + str(ho).zfill(2) + ':' + str(mi).zfill(2) + ':' + \
481          str(se).zfill(2)
482    elif typeSo == 'Y/m/d H-M-S':
483        dateYmdHMS = str(yr).zfill(4) + '/' + str(mo).zfill(2) + '/' +               \
484          str(da).zfill(2) + ' ' + str(ho).zfill(2) + '-' + str(mi).zfill(2) + '-' + \
485          str(se).zfill(2) 
486    elif typeSo == 'WRFdatetime':
487        dateYmdHMS = []
488        yM = yr/1000
489        yC = (yr-yM*1000)/100
490        yD = (yr-yM*1000-yC*100)/10
491        yU = yr-yM*1000-yC*100-yD*10
492
493        mD = mo/10
494        mU = mo-mD*10
495       
496        dD = da/10
497        dU = da-dD*10
498
499        hD = ho/10
500        hU = ho-hD*10
501
502        miD = mi/10
503        miU = mi-miD*10
504
505        sD = se/10
506        sU = se-sD*10
507
508        dateYmdHMS.append(str(yM))
509        dateYmdHMS.append(str(yC))
510        dateYmdHMS.append(str(yD))
511        dateYmdHMS.append(str(yU))
512        dateYmdHMS.append('-')
513        dateYmdHMS.append(str(mD))
514        dateYmdHMS.append(str(mU))
515        dateYmdHMS.append('-')
516        dateYmdHMS.append(str(dD))
517        dateYmdHMS.append(str(dU))
518        dateYmdHMS.append('_')
519        dateYmdHMS.append(str(hD))
520        dateYmdHMS.append(str(hU))
521        dateYmdHMS.append(':')
522        dateYmdHMS.append(str(miD))
523        dateYmdHMS.append(str(miU))
524        dateYmdHMS.append(':')
525        dateYmdHMS.append(str(sD))
526        dateYmdHMS.append(str(sU))
527    else:
528        print errormsg
529        print '  ' + fname + ': type of output date "' + typeSo + '" not ready !!!!'
530        quit(-1)
531
532    return dateYmdHMS
533
534def coincident_CFtimes(tvalB, tunitA, tunitB):
535    """ Function to make coincident times for two different sets of CFtimes
536    tvalB= time values B
537    tunitA= time units times A to which we want to make coincidence
538    tunitB= time units times B
539    >>> coincident_CFtimes(np.arange(10),'seconds since 1949-12-01 00:00:00',
540      'hours since 1949-12-01 00:00:00')
541    [     0.   3600.   7200.  10800.  14400.  18000.  21600.  25200.  28800.  32400.]
542    >>> coincident_CFtimes(np.arange(10),'seconds since 1949-12-01 00:00:00',
543      'hours since 1979-12-01 00:00:00')
544    [  9.46684800e+08   9.46688400e+08   9.46692000e+08   9.46695600e+08
545       9.46699200e+08   9.46702800e+08   9.46706400e+08   9.46710000e+08
546       9.46713600e+08   9.46717200e+08]
547    """
548    import datetime as dt
549    fname = 'coincident_CFtimes'
550
551    trefA = tunitA.split(' ')[2] + ' ' + tunitA.split(' ')[3]
552    trefB = tunitB.split(' ')[2] + ' ' + tunitB.split(' ')[3]
553    tuA = tunitA.split(' ')[0]
554    tuB = tunitB.split(' ')[0]
555
556    if tuA != tuB:
557        if tuA == 'microseconds':
558            if tuB == 'microseconds':
559                tB = tvalB*1.
560            elif tuB == 'seconds':
561                tB = tvalB*10.e6
562            elif tuB == 'minutes':
563                tB = tvalB*60.*10.e6
564            elif tuB == 'hours':
565                tB = tvalB*3600.*10.e6
566            elif tuB == 'days':
567                tB = tvalB*3600.*24.*10.e6
568            else:
569                print errormsg
570                print '  ' + fname + ": combination of time untis: '" + tuA +        \
571                  "' & '" + tuB + "' not ready !!"
572                quit(-1)
573        elif tuA == 'seconds':
574            if tuB == 'microseconds':
575                tB = tvalB/10.e6
576            elif tuB == 'seconds':
577                tB = tvalB*1.
578            elif tuB == 'minutes':
579                tB = tvalB*60.
580            elif tuB == 'hours':
581                tB = tvalB*3600.
582            elif tuB == 'days':
583                tB = tvalB*3600.*24.
584            else:
585                print errormsg
586                print '  ' + fname + ": combination of time untis: '" + tuA +        \
587                  "' & '" + tuB + "' not ready !!"
588                quit(-1)
589        elif tuA == 'minutes':
590            if tuB == 'microseconds':
591                tB = tvalB/(60.*10.e6)
592            elif tuB == 'seconds':
593                tB = tvalB/60.
594            elif tuB == 'minutes':
595                tB = tvalB*1.
596            elif tuB == 'hours':
597                tB = tvalB*60.
598            elif tuB == 'days':
599                tB = tvalB*60.*24.
600            else:
601                print errormsg
602                print '  ' + fname + ": combination of time untis: '" + tuA +        \
603                  "' & '" + tuB + "' not ready !!"
604                quit(-1)
605        elif tuA == 'hours':
606            if tuB == 'microseconds':
607                tB = tvalB/(3600.*10.e6)
608            elif tuB == 'seconds':
609                tB = tvalB/3600.
610            elif tuB == 'minutes':
611                tB = tvalB/60.
612            elif tuB == 'hours':
613                tB = tvalB*1.
614            elif tuB == 'days':
615                tB = tvalB*24.
616            else:
617                print errormsg
618                print '  ' + fname + ": combination of time untis: '" + tuA +        \
619                  "' & '" + tuB + "' not ready !!"
620                quit(-1)
621        elif tuA == 'days':
622            if tuB == 'microseconds':
623                tB = tvalB/(24.*3600.*10.e6)
624            elif tuB == 'seconds':
625                tB = tvalB/(24.*3600.)
626            elif tuB == 'minutes':
627                tB = tvalB/(24.*60.)
628            elif tuB == 'hours':
629                tB = tvalB/24.
630            elif tuB == 'days':
631                tB = tvalB*1.
632            else:
633                print errormsg
634                print '  ' + fname + ": combination of time untis: '" + tuA +        \
635                  "' & '" + tuB + "' not ready !!"
636                quit(-1)
637        else:
638            print errormsg
639            print '  ' + fname + ": time untis: '" + tuA + "' not ready !!"
640            quit(-1)
641    else:
642        tB = tvalB*1.
643
644    if trefA != trefB:
645        trefTA = dt.datetime.strptime(trefA, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
646        trefTB = dt.datetime.strptime(trefB, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
647
648        difft = trefTB - trefTA
649        diffv = difft.days*24.*3600.*10.e6 + difft.seconds*10.e6 + difft.microseconds
650        print '  ' + fname + ': different reference refA:',trefTA,'refB',trefTB
651        print '    difference:',difft,':',diffv,'microseconds'
652
653        if tuA == 'microseconds':
654            tB = tB + diffv
655        elif tuA == 'seconds':
656            tB = tB + diffv/10.e6
657        elif tuA == 'minutes':
658            tB = tB + diffv/(60.*10.e6)
659        elif tuA == 'hours':
660            tB = tB + diffv/(3600.*10.e6)
661        elif tuA == 'dayss':
662            tB = tB + diffv/(24.*3600.*10.e6)
663        else:
664            print errormsg
665            print '  ' + fname + ": time untis: '" + tuA + "' not ready !!"
666            quit(-1)
667
668    return tB
669
670
671def slice_variable(varobj, dimslice):
672    """ Function to return a slice of a given variable according to values to its
673      dimensions
674    slice_variable(varobj, dimslice)
675      varobj= object wit the variable
676      dimslice= [[dimname1]:[value1]|[[dimname2]:[value2], ...] pairs of dimension
677        [value]:
678          * [integer]: which value of the dimension
679          * -1: all along the dimension
680          * -9: last value of the dimension
681          * [beg]@[end] slice from [beg] to [end]
682    """
683    fname = 'slice_variable'
684
685    if varobj == 'h':
686        print fname + '_____________________________________________________________'
687        print slice_variable.__doc__
688        quit()
689
690    vardims = varobj.dimensions
691    Ndimvar = len(vardims)
692
693    Ndimcut = len(dimslice.split('|'))
694    dimsl = dimslice.split('|')
695
696    varvalsdim = []
697    dimnslice = []
698
699    for idd in range(Ndimvar):
700        for idc in range(Ndimcut):
701            dimcutn = dimsl[idc].split(':')[0]
702            dimcutv = dimsl[idc].split(':')[1]
703            if vardims[idd] == dimcutn: 
704                posfrac = dimcutv.find('@')
705                if posfrac != -1:
706                    inifrac = int(dimcutv.split('@')[0])
707                    endfrac = int(dimcutv.split('@')[1])
708                    varvalsdim.append(slice(inifrac,endfrac))
709                    dimnslice.append(vardims[idd])
710                else:
711                    if int(dimcutv) == -1:
712                        varvalsdim.append(slice(0,varobj.shape[idd]))
713                        dimnslice.append(vardims[idd])
714                    elif int(dimcutv) == -9:
715                        varvalsdim.append(int(varobj.shape[idd])-1)
716                    else:
717                        varvalsdim.append(int(dimcutv))
718                break
719
720    varvalues = varobj[tuple(varvalsdim)]
721
722    return varvalues, dimnslice
723
724def func_compute_varNOcheck(ncobj, varn):
725    """ Function to compute variables which are not originary in the file
726      ncobj= netCDF object file
727      varn = variable to compute:
728        'WRFdens': air density from WRF variables
729        'WRFght': geopotential height from WRF variables
730        'WRFp': pressure from WRF variables
731        'WRFrh': relative humidty fom WRF variables
732        'WRFt': temperature from WRF variables
733        'WRFz': height from WRF variables
734    """
735    fname = 'compute_varNOcheck'
736
737    if varn == 'WRFdens':
738#        print '    ' + main + ': computing air density from WRF as ((MU + MUB) * ' + \
739#          'DNW)/g ...'
740        grav = 9.81
741
742# Just we need in in absolute values: Size of the central grid cell
743##    dxval = ncobj.getncattr('DX')
744##    dyval = ncobj.getncattr('DY')
745##    mapfac = ncobj.variables['MAPFAC_M'][:]
746##    area = dxval*dyval*mapfac
747        dimensions = ncobj.variables['MU'].dimensions
748
749        mu = (ncobj.variables['MU'][:] + ncobj.variables['MUB'][:])
750        dnw = ncobj.variables['DNW'][:]
751
752        varNOcheckv = np.zeros((mu.shape[0], dnw.shape[1], mu.shape[1], mu.shape[2]), \
753          dtype=np.float)
754        levval = np.zeros((mu.shape[1], mu.shape[2]), dtype=np.float)
755
756        for it in range(mu.shape[0]):
757            for iz in range(dnw.shape[1]):
758                levval.fill(np.abs(dnw[it,iz]))
759                varNOcheck[it,iz,:,:] = levval
760                varNOcheck[it,iz,:,:] = mu[it,:,:]*varNOcheck[it,iz,:,:]/grav
761
762    elif varn == 'WRFght':
763#        print '    ' + main + ': computing geopotential height from WRF as PH + PHB ...'
764        varNOcheckv = ncobj.variables['PH'][:] + ncobj.variables['PHB'][:]
765        dimensions = ncobj.variables['PH'].dimensions
766
767    elif varn == 'WRFp':
768#        print '  ' + fname + ': Retrieving pressure value from WRF as P + PB'
769        varNOcheckv = ncobj.variables['P'][:] + ncobj.variables['PB'][:]
770        dimensions = ncobj.variables['P'].dimensions
771
772    elif varn == 'WRFrh':
773#        print '    ' + main + ": computing relative humidity from WRF as 'Tetens'" +\
774#         ' equation (T,P) ...'
775        p0=100000.
776        p=ncobj.variables['P'][:] + ncobj.variables['PB'][:]
777        tk = (ncobj.variables['T'][:] + 300.)*(p/p0)**(2./7.)
778        qv = ncobj.variables['QVAPOR'][:]
779
780        data1 = 10.*0.6112*np.exp(17.67*(tk-273.16)/(tk-29.65))
781        data2 = 0.622*data1/(0.01*p-(1.-0.622)*data1)
782
783        varNOcheckv = qv/data2
784        dimensions = ncobj.variables['P'].dimensions
785
786    elif varn == 'WRFt':
787#        print '    ' + main + ': computing temperature from WRF as inv_potT(T + 300) ...'
788        p0=100000.
789        p=ncobj.variables['P'][:] + ncobj.variables['PB'][:]
790
791        varNOcheckv = (ncobj.variables['T'][:] + 300.)*(p/p0)**(2./7.)
792        dimensions = ncobj.variables['T'].dimensions
793
794    elif varn == 'WRFz':
795        grav = 9.81
796#        print '    ' + main + ': computing geopotential height from WRF as PH + PHB ...'
797        varNOcheckv = (ncobj.variables['PH'][:] + ncobj.variables['PHB'][:])/grav
798        dimensions = ncobj.variables['PH'].dimensions
799
800    else:
801        print erromsg
802        print '  ' + fname + ": variable '" + varn + "' nor ready !!"
803        quit(-1)
804
805    return varNOcheck
806
807class compute_varNOcheck(object):
808    """ Class to compute variables which are not originary in the file
809      ncobj= netCDF object file
810      varn = variable to compute:
811        'WRFdens': air density from WRF variables
812        'WRFght': geopotential height from WRF variables
813        'WRFp': pressure from WRF variables
814        'WRFrh': relative humidty fom WRF variables
815        'WRFT': CF-time from WRF variables
816        'WRFt': temperature from WRF variables
817        'WRFtd': dew-point temperature from WRF variables
818        'WRFws': wind speed from WRF variables
819        'WRFwd': wind direction from WRF variables
820        'WRFz': height from WRF variables
821    """
822    fname = 'compute_varNOcheck'
823
824    def __init__(self, ncobj, varn):
825
826        if ncobj is None:
827            self = None
828            self.dimensions = None
829            self.shape = None
830            self.__values = None
831        else:
832            if varn == 'WRFdens':
833#        print '    ' + main + ': computing air density from WRF as ((MU + MUB) * ' + \
834#          'DNW)/g ...'
835                grav = 9.81
836
837# Just we need in in absolute values: Size of the central grid cell
838##    dxval = ncobj.getncattr('DX')
839##    dyval = ncobj.getncattr('DY')
840##    mapfac = ncobj.variables['MAPFAC_M'][:]
841##    area = dxval*dyval*mapfac
842                dimensions = ncobj.variables['MU'].dimensions
843                shape = ncobj.variables['MU'].shape
844
845                mu = (ncobj.variables['MU'][:] + ncobj.variables['MUB'][:])
846                dnw = ncobj.variables['DNW'][:]
847
848                varNOcheckv = np.zeros((mu.shape[0], dnw.shape[1], mu.shape[1], mu.shape[2]), \
849                  dtype=np.float)
850                levval = np.zeros((mu.shape[1], mu.shape[2]), dtype=np.float)
851
852                for it in range(mu.shape[0]):
853                    for iz in range(dnw.shape[1]):
854                        levval.fill(np.abs(dnw[it,iz]))
855                        varNOcheck[it,iz,:,:] = levval
856                        varNOcheck[it,iz,:,:] = mu[it,:,:]*varNOcheck[it,iz,:,:]/grav
857
858            elif varn == 'WRFght':
859#        print '    ' + main + ': computing geopotential height from WRF as PH + PHB ...'
860                varNOcheckv = ncobj.variables['PH'][:] + ncobj.variables['PHB'][:]
861                dimensions = ncobj.variables['PH'].dimensions
862                shape = ncobj.variables['PH'].shape
863
864            elif varn == 'WRFp':
865#        print '  ' + fname + ': Retrieving pressure value from WRF as P + PB'
866                varNOcheckv = ncobj.variables['P'][:] + ncobj.variables['PB'][:]
867                dimensions = ncobj.variables['P'].dimensions
868                shape = ncobj.variables['P'].shape
869
870            elif varn == 'WRFrh':
871#        print '    ' + main + ": computing relative humidity from WRF as 'Tetens'" +\
872#         ' equation (T,P) ...'
873                p0=100000.
874                p=ncobj.variables['P'][:] + ncobj.variables['PB'][:]
875                tk = (ncobj.variables['T'][:] + 300.)*(p/p0)**(2./7.)
876                qv = ncobj.variables['QVAPOR'][:]
877
878                data1 = 10.*0.6112*np.exp(17.67*(tk-273.16)/(tk-29.65))
879                data2 = 0.622*data1/(0.01*p-(1.-0.622)*data1)
880
881                varNOcheckv = qv/data2
882                dimensions = ncobj.variables['P'].dimensions
883                shape = ncobj.variables['P'].shape
884
885            elif varn == 'WRFT':
886# To compute CF-times from WRF kind
887#
888                import datetime as dt
889
890                times = ncobj.variables['Times']
891                dimt = times.shape[0]
892                varNOcheckv = np.zeros((dimt), dtype=np.float64)
893                self.unitsval = 'seconds since 1949-12-01 00:00:00'
894                refdate = datetimeStr_datetime('1949-12-01_00:00:00')
895
896                dimensions = tuple([ncobj.variables['Times'].dimensions[0]])
897                shape = tuple([dimt])
898
899                for it in range(dimt):
900                    datevalS = datetimeStr_conversion(times[it,:], 'WRFdatetime',    \
901                      'YmdHMS')
902                    dateval = dt.datetime.strptime(datevalS, '%Y%m%d%H%M%S')
903                    difft = dateval - refdate
904                    varNOcheckv[it] = difft.days*3600.*24. + difft.seconds +        \
905                          np.float(int(difft.microseconds/10.e6))
906
907            elif varn == 'WRFt':
908#        print '    ' + main + ': computing temperature from WRF as inv_potT(T + 300) ...'
909                p0=100000.
910                p=ncobj.variables['P'][:] + ncobj.variables['PB'][:]
911
912                varNOcheckv = (ncobj.variables['T'][:] + 300.)*(p/p0)**(2./7.)
913                dimensions = ncobj.variables['T'].dimensions
914                shape = ncobj.variables['P'].shape
915
916            elif varn == 'WRFtd':
917#        print '    ' + main + ': computing dew-point temperature from WRF as inv_potT(T + 300) and Tetens...'
918# tacking from: http://en.wikipedia.org/wiki/Dew_point
919                p0=100000.
920                p=ncobj.variables['P'][:] + ncobj.variables['PB'][:]
921
922                temp = (ncobj.variables['T'][:] + 300.)*(p/p0)**(2./7.)
923
924                qv = ncobj.variables['QVAPOR'][:]
925
926                tk = temp - 273.15
927                data1 = 10.*0.6112*np.exp(17.67*(tk-273.16)/(tk-29.65))
928                data2 = 0.622*data1/(0.01*p-(1.-0.622)*data1)
929
930                rh = qv/data2
931               
932                pa = rh * data1/100.
933                varNOcheckv = 257.44*np.log(pa/6.1121)/(18.678-np.log(pa/6.1121))
934
935                dimensions = ncobj.variables['T'].dimensions
936                shape = ncobj.variables['P'].shape
937
938            elif varn == 'WRFws':
939#        print '    ' + main + ': computing wind speed from WRF as SQRT(U**2 + V**2) ...'
940                uwind = ncobj.variables['U'][:]
941                vwind = ncobj.variables['V'][:]
942                dx = uwind.shape[3]
943                dy = vwind.shape[2]
944                 
945# de-staggering
946                ua = 0.5*(uwind[:,:,:,0:dx-1] + uwind[:,:,:,1:dx])
947                va = 0.5*(vwind[:,:,0:dy-1,:] + vwind[:,:,1:dy,:])
948
949                varNOcheckv = np.sqrt(ua*ua + va*va)
950                dimensions = tuple(['Time','bottom_top','south_north','west_east'])
951                shape = ua.shape
952
953            elif varn == 'WRFwd':
954#        print '    ' + main + ': computing wind direction from WRF as ATAN2PI(V,U) ...'
955                uwind = ncobj.variables['U'][:]
956                vwind = ncobj.variables['V'][:]
957                dx = uwind.shape[3]
958                dy = vwind.shape[2]
959
960# de-staggering
961                ua = 0.5*(uwind[:,:,:,0:dx-1] + uwind[:,:,:,1:dx])
962                va = 0.5*(vwind[:,:,0:dy-1,:] + vwind[:,:,1:dy,:])
963
964                theta = np.arctan2(ua, va)
965                dimensions = tuple(['Time','bottom_top','south_north','west_east'])
966                shape = ua.shape
967                varNOcheckv = 360.*(1. + theta/(2.*np.pi))
968
969            elif varn == 'WRFz':
970                grav = 9.81
971#        print '    ' + main + ': computing geopotential height from WRF as PH + PHB ...'
972                varNOcheckv = (ncobj.variables['PH'][:] + ncobj.variables['PHB'][:])/grav
973                dimensions = ncobj.variables['PH'].dimensions
974                shape = ncobj.variables['PH'].shape
975
976            else:
977                print errormsg
978                print '  ' + fname + ": variable '" + varn + "' nor ready !!"
979                quit(-1)
980
981            self.dimensions = dimensions
982            self.shape = shape
983            self.__values = varNOcheckv
984
985    def __getitem__(self,elem):
986        return self.__values[elem]
987
988####### ###### ##### #### ### ## #
989
990strCFt="Refdate,tunits (CF reference date [YYYY][MM][DD][HH][MI][SS] format and " +  \
991  " and time units: 'weeks', 'days', 'hours', 'miuntes', 'seconds')"
992
993kindobs=['multi-points', 'single-station', 'trajectory']
994strkObs="kind of observations; 'multi-points': multiple individual punctual obs " +  \
995  "(e.g., lightning strikes), 'single-station': single station on a fixed position,"+\
996  "'trajectory': following a trajectory"
997simopers = ['sumc','subc','mulc','divc']
998opersinf = 'sumc,[constant]: add [constant] to variables values; subc,[constant]: '+ \
999  'substract [constant] to variables values; mulc,[constant]: multipy by ' +         \
1000  '[constant] to variables values; divc,[constant]: divide by [constant] to ' +      \
1001  'variables values'
1002varNOcheck = ['WRFdens', 'WRFght', 'WRFp', 'WRFrh', 'WRFT', 'WRFt', 'WRFtd', 'WRFws',\
1003  'WRFwd', 'WRFz']
1004varNOcheckinf = "'WRFdens': air density from WRF variables; 'WRFght': geopotential"+ \
1005  " height from WRF variables; 'WRFp': pressure from WRF variables; 'WRFrh': " +     \
1006  "relative humidty fom WRF variables; 'WRFT': CF-time from WRF variables'WRFt'; " + \
1007  " temperature from WRF variables; 'WRFtd': dew-point temperature from WRF " +      \
1008  "variables; 'WRFws': wind speed from WRF variables; 'WRFwd': wind speed " +        \
1009  "direction from WRF variables; 'WRFz': height from WRF variables"
1010
1011dimshelp = "[DIM]@[simdim]@[obsdim] ',' list of couples of dimensions names from " + \
1012  "each source ([DIM]='X','Y','Z','T'; None, no value)"
1013vardimshelp = "[DIM]@[simvardim]@[obsvardim] ',' list of couples of variables " +    \
1014  "names with dimensions values from each source ([DIM]='X','Y','Z','T'; None, " +   \
1015  "no value, WRFdiagnosted variables also available: " + varNOcheckinf + ")"
1016varshelp="[simvar]@[obsvar]@[[oper]@[val]] ',' list of couples of variables to " +   \
1017  "validate and if necessary operation and value operations: " + opersinf +          \
1018  "(WRFdiagnosted variables also available: " + varNOcheckinf + ")"
1019statsn = ['minimum', 'maximum', 'mean', 'mean2', 'standard deviation']
1020gstatsn = ['bias', 'simobs_mean', 'sim_obsmin', 'sim_obsmax', 'sim_obsmean', 'mae',  \
1021  'rmse', 'r_pearsoncorr', 'p_pearsoncorr']
1022ostatsn = ['number of points', 'start', 'end', 'minimum', 'maximum', 'mean',         \
1023  'mean2', 'standard deviation']
1024
1025parser = OptionParser()
1026parser.add_option("-d", "--dimensions", dest="dims", help=dimshelp, metavar="VALUES")
1027parser.add_option("-D", "--vardimensions", dest="vardims",
1028  help=vardimshelp, metavar="VALUES")
1029parser.add_option("-k", "--kindObs", dest="obskind", type='choice', choices=kindobs, 
1030  help=strkObs, metavar="FILE")
1031parser.add_option("-l", "--stationLocation", dest="stloc", 
1032  help="longitude, latitude and height of the station (only for 'single-station')", 
1033  metavar="FILE")
1034parser.add_option("-o", "--observation", dest="fobs",
1035  help="observations file to validate", metavar="FILE")
1036parser.add_option("-s", "--simulation", dest="fsim",
1037  help="simulation file to validate", metavar="FILE")
1038parser.add_option("-t", "--trajectoryfile", dest="trajf",
1039  help="file with grid points of the trajectory in the simulation grid ('simtrj')", 
1040  metavar="FILE")
1041parser.add_option("-v", "--variables", dest="vars",
1042  help=varshelp, metavar="VALUES")
1043
1044(opts, args) = parser.parse_args()
1045
1046#######    #######
1047## MAIN
1048    #######
1049
1050ofile='validation_sim.nc'
1051
1052if opts.dims is None:
1053    print errormsg
1054    print '  ' + main + ': No list of dimensions are provided!!'
1055    print '    a ',' list of values X@[dimxsim]@[dimxobs],...,T@[dimtsim]@[dimtobs]'+\
1056      ' is needed'
1057    quit(-1)
1058else:
1059    simdims = {}
1060    obsdims = {}
1061    print main +': couple of dimensions _______'
1062    dims = {}
1063    ds = opts.dims.split(',')
1064    for d in ds:
1065        dsecs = d.split('@')
1066        if len(dsecs) != 3:
1067            print errormsg
1068            print '  ' + main + ': wrong number of values in:',dsecs,' 3 are needed !!'
1069            print '    [DIM]@[dimnsim]@[dimnobs]'
1070            quit(-1)
1071        dims[dsecs[0]] = [dsecs[1], dsecs[2]]
1072        simdims[dsecs[0]] = dsecs[1]
1073        obsdims[dsecs[0]] = dsecs[2]
1074
1075        print '  ',dsecs[0],':',dsecs[1],',',dsecs[2]
1076       
1077if opts.vardims is None:
1078    print errormsg
1079    print '  ' + main + ': No list of variables with dimension values are provided!!'
1080    print '    a ',' list of values X@[vardimxsim]@[vardimxobs],...,T@' +  \
1081      '[vardimtsim]@[vardimtobs] is needed'
1082    quit(-1)
1083else:
1084    print main +': couple of variable dimensions _______'
1085    vardims = {}
1086    ds = opts.vardims.split(',')
1087    for d in ds:
1088        dsecs = d.split('@')
1089        if len(dsecs) != 3:
1090            print errormsg
1091            print '  ' + main + ': wrong number of values in:',dsecs,' 3 are needed !!'
1092            print '    [DIM]@[vardimnsim]@[vardimnobs]'
1093            quit(-1)
1094        vardims[dsecs[0]] = [dsecs[1], dsecs[2]]
1095        print '  ',dsecs[0],':',dsecs[1],',',dsecs[2]
1096
1097if opts.obskind is None:
1098    print errormsg
1099    print '  ' + main + ': No kind of observations provided !!'
1100    quit(-1)
1101else:
1102    obskind = opts.obskind
1103    if obskind == 'single-station':
1104        if opts.stloc is None:
1105            print errormsg
1106            print '  ' + main + ': No station location provided !!'
1107            quit(-1)
1108        else:
1109            stationdesc = [np.float(opts.stloc.split(',')[0]),                       \
1110              np.float(opts.stloc.split(',')[1]), np.float(opts.stloc.split(',')[2])]
1111
1112if opts.fobs is None:
1113    print errormsg
1114    print '  ' + main + ': No observations file is provided!!'
1115    quit(-1)
1116else:
1117    if not os.path.isfile(opts.fobs):
1118        print errormsg
1119        print '   ' + main + ": observations file '" + opts.fobs + "' does not exist !!"
1120        quit(-1)
1121
1122if opts.fsim is None:
1123    print errormsg
1124    print '  ' + main + ': No simulation file is provided!!'
1125    quit(-1)
1126else:
1127    if not os.path.isfile(opts.fsim):
1128        print errormsg
1129        print '   ' + main + ": simulation file '" + opts.fsim + "' does not exist !!"
1130        quit(-1)
1131
1132if opts.vars is None:
1133    print errormsg
1134    print '  ' + main + ': No list of couples of variables is provided!!'
1135    print '    a ',' list of values [varsim]@[varobs],... is needed'
1136    quit(-1)
1137else:
1138    valvars = []
1139    vs = opts.vars.split(',')
1140    for v in vs:
1141        vsecs = v.split('@')
1142        if len(vsecs) < 2:
1143            print errormsg
1144            print '  ' + main + ': wrong number of values in:',vsecs,                \
1145              ' at least 2 are needed !!'
1146            print '    [varsim]@[varobs]@[[oper][val]]'
1147            quit(-1)
1148        if len(vsecs) > 2:
1149            if not searchInlist(simopers,vsecs[2]): 
1150                print errormsg
1151                print main + ": operation on simulation values '" + vsecs[2] +       \
1152                  "' not ready !!"
1153                quit(-1)
1154
1155        valvars.append(vsecs)
1156
1157# Openning observations trajectory
1158##
1159oobs = NetCDFFile(opts.fobs, 'r')
1160
1161valdimobs = {}
1162for dn in dims:
1163    print dn,':',dims[dn]
1164    if dims[dn][1] != 'None':
1165        if not oobs.dimensions.has_key(dims[dn][1]):
1166            print errormsg
1167            print '  ' + main + ": observations file does not have dimension '" +    \
1168              dims[dn][1] + "' !!"
1169            quit(-1)
1170        if vardims[dn][1] != 'None':
1171            if not oobs.variables.has_key(vardims[dn][1]):
1172                print errormsg
1173                print '  ' + main + ": observations file does not have varibale " +  \
1174                  "dimension '" + vardims[dn][1] + "' !!"
1175                quit(-1)
1176            valdimobs[dn] = oobs.variables[vardims[dn][1]][:]
1177    else:
1178        if dn == 'X':
1179            valdimobs[dn] = stationdesc[0]
1180        elif dn == 'Y':
1181            valdimobs[dn] = stationdesc[1]
1182        elif dn == 'Z':
1183            valdimobs[dn] = stationdesc[2]
1184
1185osim = NetCDFFile(opts.fsim, 'r')
1186
1187valdimsim = {}
1188for dn in dims:
1189    if not osim.dimensions.has_key(dims[dn][0]):
1190        print errormsg
1191        print '  ' + main + ": simulation file '" + opts.fsim + "' does not have " + \
1192          "dimension '" + dims[dn][0] + "' !!"
1193        print '    it has: ',osim.dimensions
1194        quit(-1)
1195
1196    if not osim.variables.has_key(vardims[dn][0]) and not                            \
1197      searchInlist(varNOcheck,vardims[dn][0]):
1198        print errormsg
1199        print '  ' + main + ": simulation file '" + opts.fsim + "' does not have " + \
1200          "varibale dimension '" + vardims[dn][0] + "' !!"
1201        print '    it has variables:',osim.variables
1202        quit(-1)
1203    if searchInlist(varNOcheck,vardims[dn][0]):
1204        valdimsim[dn] = compute_varNOcheck(osim, vardims[dn][0])
1205    else:
1206        valdimsim[dn] = osim.variables[vardims[dn][0]][:]
1207
1208# General characteristics
1209dimtobs = valdimobs['T'].shape[0]
1210dimtsim = valdimsim['T'].shape[0]
1211
1212print main +': observational time-steps:',dimtobs,'simulation:',dimtsim
1213
1214notfound = np.zeros((dimtobs), dtype=int)
1215
1216if obskind == 'multi-points':
1217    trajpos = np.zeros((2,dimt),dtype=int)
1218    for it in range(dimtobs):
1219        trajpos[:,it] = index_2mat(valdimsim['X'],valdimsim['Y'],                    \
1220          [valdimobs['X'][it],valdimobss['Y'][it]])
1221elif obskind == 'single-station':
1222    stsimpos = index_2mat(valdimsim['Y'],valdimsim['X'],[valdimobs['Y'],             \
1223      valdimobs['X']])
1224    stationpos = np.zeros((2), dtype=int)
1225    iid = 0
1226    for idn in osim.variables[vardims['X'][0]].dimensions:
1227        if idn == dims['X'][0]:
1228            stationpos[1] = stsimpos[iid]
1229        elif idn == dims['Y'][0]:
1230            stationpos[0] = stsimpos[iid]
1231
1232        iid = iid + 1
1233    print main + ': station point in simulation:', stationpos
1234    print '    station position:',valdimobs['X'],',',valdimobs['Y']
1235    print '    simulation coord.:',valdimsim['X'][tuple(stsimpos)],',',              \
1236      valdimsim['Y'][tuple(stsimpos)]
1237
1238elif obskind == 'trajectory':
1239    if opts.trajf is not None:
1240        if not os.path.isfile(opts.fsim):
1241            print errormsg
1242            print '   ' + main + ": simulation file '" + opts.fsim + "' does not exist !!"
1243            quit(-1)
1244        else:
1245            otrjf = NetCDFFile(opts.fsim, 'r')
1246            trajpos[0,:] = otrjf.variables['obssimtrj'][0]
1247            trajpos[1,:] = otrjf.variables['obssimtrj'][1]
1248            otrjf.close()
1249    else:
1250        if dims.has_key('Z'):
1251            trajpos = np.zeros((3,dimtobs),dtype=int)
1252            for it in range(dimtobs):
1253                if np.mod(it*100./dimtobs,10.) == 0.:
1254                    print '    trajectory done: ',it*100./dimtobs,'%'
1255                stsimpos = index_2mat(valdimsim['Y'],valdimsim['X'],                 \
1256                  [valdimobs['Y'][it],valdimobs['X'][it]])
1257                stationpos = np.zeros((2), dtype=int)
1258                iid = 0
1259                for idn in osim.variables[vardims['X'][0]].dimensions:
1260                    if idn == dims['X'][0]:
1261                        stationpos[1] = stsimpos[iid]
1262                    elif idn == dims['Y'][0]:
1263                        stationpos[0] = stsimpos[iid]
1264                    iid = iid + 1
1265                if stationpos[0] == 0 and stationpos[1] == 0: notfound[it] = 1
1266             
1267                trajpos[0,it] = stationpos[0]
1268                trajpos[1,it] = stationpos[1]
1269# In the simulation 'Z' varies with time ... non-hydrostatic model! ;)
1270#                trajpos[2,it] = index_mat(valdimsim['Z'][it,:,stationpos[0],         \
1271#                  stationpos[1]], valdimobs['Z'][it])
1272        else:
1273            trajpos = np.zeros((2,dimtobs),dtype=int)
1274            for it in range(dimtobs):
1275                stsimpos = index_2mat(valdimsim['Y'],valdimsim['X'],                 \
1276                  [valdimobs['Y'][it],valdimobss['X'][it]])
1277                stationpos = np.zeros((2), dtype=int)
1278                iid = 0
1279                for idn in osim.variables[vardims['X'][0]].dimensions:
1280                    if idn == dims['X'][0]:
1281                        stationpos[1] = stsimpos[iid]
1282                    elif idn == dims['Y'][0]:
1283                        stationpos[0] = stsimpos[iid]
1284                    iid = iid + 1
1285                if stationpos[0] == 0 or stationpos[1] == 0: notfound[it] = 1
1286
1287                trajpos[0,it] = stationspos[0]
1288                trajpos[1,it] = stationspos[1]
1289
1290        print main + ': not found',np.sum(notfound),'points of the trajectory'
1291
1292# Getting times
1293tobj = oobs.variables[vardims['T'][1]]
1294obstunits = tobj.getncattr('units')
1295if vardims['T'][0] == 'WRFT':
1296    tsim = valdimsim['T'][:]
1297    simtunits = 'seconds since 1949-12-01 00:00:00'
1298else:
1299    tsim = osim.variables[vardims['T'][0]]
1300    simtunits = tobj.getncattr('units')
1301
1302simobstimes = coincident_CFtimes(valdimsim['T'][:], obstunits, simtunits)
1303
1304# Concident times
1305##
1306coindtvalues0 = []
1307for it in range(dimtsim):   
1308    ot = 0
1309    for ito in range(ot,dimtobs-1):
1310        if valdimobs['T'][ito] < simobstimes[it] and valdimobs['T'][ito+1] >         \
1311          simobstimes[it]:
1312            ot = ito
1313            tdist = simobstimes[it] - valdimobs['T'][ito]
1314            coindtvalues0.append([it, ito, simobstimes[it], valdimobs['T'][ito],      \
1315              tdist])
1316
1317coindtvalues = np.array(coindtvalues0, dtype=np.float)
1318
1319Ncoindt = len(coindtvalues[:,0])
1320print main + ': found',Ncoindt,'coincident times between simulation and observations'
1321
1322if Ncoindt == 0:
1323    print warnmsg
1324    print main + ': no coincident times found !!'
1325    print '  stopping it'
1326    quit(-1)
1327
1328# Validating
1329##
1330
1331onewnc = NetCDFFile(ofile, 'w')
1332
1333# Dimensions
1334newdim = onewnc.createDimension('time',None)
1335newdim = onewnc.createDimension('obstime',None)
1336newdim = onewnc.createDimension('couple',2)
1337newdim = onewnc.createDimension('StrLength',StringLength)
1338newdim = onewnc.createDimension('xaround',Ngrid*2+1)
1339newdim = onewnc.createDimension('yaround',Ngrid*2+1)
1340newdim = onewnc.createDimension('gstats',9)
1341newdim = onewnc.createDimension('stats',5)
1342newdim = onewnc.createDimension('tstats',8)
1343
1344# Variable dimensions
1345##
1346newvar = onewnc.createVariable('obstime','f8',('time'))
1347basicvardef(newvar, 'obstime', 'time observations', obstunits )
1348set_attribute(newvar, 'calendar', 'standard')
1349newvar[:] = coindtvalues[:,3]
1350
1351newvar = onewnc.createVariable('couple', 'c', ('couple','StrLength'))
1352basicvardef(newvar, 'couple', 'couples of values', '-')
1353writing_str_nc(newvar, ['sim','obs'], StringLength)
1354
1355newvar = onewnc.createVariable('statistics', 'c', ('stats','StrLength'))
1356basicvardef(newvar, 'statistics', 'statitics from values', '-')
1357writing_str_nc(newvar, statsn, StringLength)
1358
1359newvar = onewnc.createVariable('gstatistics', 'c', ('gstats','StrLength'))
1360basicvardef(newvar, 'gstatistics', 'global statitics from values', '-')
1361writing_str_nc(newvar, gstatsn, StringLength)
1362
1363newvar = onewnc.createVariable('tstatistics', 'c', ('tstats','StrLength'))
1364basicvardef(newvar, 'tstatistics', 'statitics from values along time', '-')
1365writing_str_nc(newvar, ostatsn, StringLength)
1366
1367if obskind == 'trajectory':
1368    if dims.has_key('Z'):
1369        newdim = onewnc.createDimension('trj',3)
1370    else:
1371        newdim = onewnc.createDimension('trj',2)
1372
1373    newvar = onewnc.createVariable('obssimtrj','i',('obstime','trj'))
1374    basicvardef(newvar, 'obssimtrj', 'trajectory on the simulation grid', '-')
1375    newvar[:] = trajpos.transpose()
1376
1377if dims.has_key('Z'):
1378    newdim = onewnc.createDimension('simtrj',4)
1379    trjsim = np.zeros((4,Ncoindt), dtype=int)
1380    trjsimval = np.zeros((4,Ncoindt), dtype=np.float)
1381else:
1382    newdim = onewnc.createDimension('simtrj',3)
1383    trjsim = np.zeros((3,Ncoindt), dtype=int)
1384    trjsimval = np.zeros((3,Ncoindt), dtype=np.float)
1385
1386Nvars = len(valvars)
1387for ivar in range(Nvars):
1388    simobsvalues = []
1389
1390    varsimobs = valvars[ivar][0] + '_' + valvars[ivar][1]
1391    print '  ' + varsimobs + '... .. .'
1392
1393    if not oobs.variables.has_key(valvars[ivar][1]):
1394        print errormsg
1395        print '  ' + main + ": observations file has not '" + valvars[ivar][1] +     \
1396          "' !!"
1397        quit(-1)
1398
1399    if not osim.variables.has_key(valvars[ivar][0]):
1400        if not searchInlist(varNOcheck, valvars[ivar][0]):
1401            print errormsg
1402            print '  ' + main + ": simulation file has not '" + valvars[ivar][0] +   \
1403              "' !!"
1404            quit(-1)
1405        else:
1406            ovsim = compute_varNOcheck(osim, valvars[ivar][0])
1407    else:
1408        ovsim = osim.variables[valvars[ivar][0]]
1409
1410    for idn in ovsim.dimensions:
1411        if not searchInlist(simdims.values(),idn):
1412            print errormsg
1413            print '  ' + main + ": dimension '" + idn + "' of variable '" +          \
1414              valvars[ivar][0] + "' not provided as reference coordinate [X,Y,Z,T] !!"
1415            quit(-1)
1416
1417    ovobs = oobs.variables[valvars[ivar][1]]
1418
1419# Simulated values spatially around coincident times
1420    if dims.has_key('Z'):
1421        simobsSvalues = np.zeros((Ncoindt, Ngrid*2+1, Ngrid*2+1, Ngrid*2+1),         \
1422          dtype = np.float)
1423    else:
1424        simobsSvalues = np.zeros((Ncoindt, Ngrid*2+1, Ngrid*2+1), dtype = np.float)
1425
1426# Observed values temporally around coincident times
1427    simobsTvalues = {}
1428    simobsTtvalues = np.zeros((Ncoindt,2), dtype=np.float)
1429
1430    if obskind == 'multi-points':
1431        for it in range(Ncoindt):
1432            slicev = dims['X'][0] + ':' + str(trajpos[2,it]) + '|' +                 \
1433              dims['Y'][0]+ ':' + str(trajpos[1,it]) + '|' +                         \
1434              dims['T'][0]+ ':' + str(coindtvalues[it][0])
1435            slicevar, dimslice = slice_variable(ovsim, slicev)
1436            simobsvalues.append([ slicevar, ovobs[coindtvalues[it][1]]])
1437            slicev = dims['X'][0] + ':' + str(trajpos[2,it]-Ngrid) + '@' +           \
1438              str(trajpos[2,it]+Ngrid) + '|' + dims['Y'][0] + ':' +                  \
1439              str(trajpos[1,it]-Ngrid) + '@' + str(trajpos[1,it]+Ngrid) + '|' +      \
1440              dims['T'][0]+':'+str(coindtvalues[it][0])
1441            slicevar, dimslice = slice_variable(ovsim, slicev)
1442            simobsSvalues[it,:,:] = slicevar
1443
1444    elif obskind == 'single-station':
1445        for it in range(Ncoindt):
1446            ito = int(coindtvalues[it,1])
1447            slicev = dims['X'][0] + ':' + str(stationpos[1]) + '|' +                 \
1448              dims['Y'][0] + ':' + str(stationpos[0]) + '|' +                        \
1449              dims['T'][0] + ':' + str(int(coindtvalues[it][0]))
1450            slicevar, dimslice = slice_variable(ovsim, slicev)
1451            if ovobs[int(ito)] != ovobs[int(ito)]: 
1452                simobsvalues.append([ slicevar, fillValueF])
1453            else:
1454                simobsvalues.append([ slicevar, ovobs[int(ito)]])
1455            slicev = dims['X'][0] + ':' + str(stationpos[1]-Ngrid) + '@' +           \
1456              str(stationpos[1]+Ngrid+1) + '|' + dims['Y'][0] + ':' +                \
1457              str(stationpos[0]-Ngrid) + '@' + str(stationpos[0]+Ngrid+1) + '|' +    \
1458              dims['T'][0] + ':' + str(int(coindtvalues[it,0]))
1459            slicevar, dimslice = slice_variable(ovsim, slicev)
1460            simobsSvalues[it,:,:] = slicevar
1461
1462            if it == 0:
1463                itoi = 0
1464                itof = int(coindtvalues[it,1]) / 2
1465            elif it == Ncoindt-1:
1466                itoi = int( (ito + int(coindtvalues[it-1,1])) / 2)
1467                itof = int(coindtvalues[it,1])
1468            else:
1469                itod = int( (ito - int(coindtvalues[it-1,1])) / 2 ) 
1470                itoi = ito - itod
1471                itod = int( (int(coindtvalues[it+1,1]) - ito) / 2 )
1472                itof = ito + itod
1473
1474            slicev = dims['T'][1] + ':' + str(itoi) + '@' + str(itof + 1)
1475
1476            slicevar, dimslice = slice_variable(ovobs, slicev)
1477            simobsTvalues[str(it)] = slicevar
1478
1479            simobsTtvalues[it,0] = valdimobs['T'][itoi]
1480            simobsTtvalues[it,1] = valdimobs['T'][itof]
1481
1482    elif obskind == 'trajectory':
1483        if dims.has_key('Z'):
1484            for it in range(Ncoindt):
1485                ito = int(coindtvalues[it,1])
1486                if notfound[ito] == 0:
1487                    trajpos[2,ito] = index_mat(valdimsim['Z'][coindtvalues[it,0],:,  \
1488                      trajpos[1,ito],trajpos[0,ito]], valdimobs['Z'][ito])
1489                    slicev = dims['X'][0]+':'+str(trajpos[0,ito]) + '|' +            \
1490                      dims['Y'][0]+':'+str(trajpos[1,ito]) + '|' +                   \
1491                      dims['Z'][0]+':'+str(trajpos[2,ito]) + '|' +                   \
1492                      dims['T'][0]+':'+str(int(coindtvalues[it,0]))
1493                    slicevar, dimslice = slice_variable(ovsim, slicev)
1494                    simobsvalues.append([ slicevar, ovobs[int(ito)]])
1495                    minx = np.max([trajpos[0,ito]-Ngrid,0])
1496                    maxx = np.min([trajpos[0,ito]+Ngrid+1,ovsim.shape[3]])
1497                    miny = np.max([trajpos[1,ito]-Ngrid,0])
1498                    maxy = np.min([trajpos[1,ito]+Ngrid+1,ovsim.shape[2]])
1499                    minz = np.max([trajpos[2,ito]-Ngrid,0])
1500                    maxz = np.min([trajpos[2,ito]+Ngrid+1,ovsim.shape[1]])
1501
1502                    slicev = dims['X'][0] + ':' + str(minx) + '@' + str(maxx) + '|' +\
1503                      dims['Y'][0] + ':' + str(miny) + '@' + str(maxy) + '|' +       \
1504                      dims['Z'][0] + ':' + str(minz) + '@' + str(maxz) + '|' +       \
1505                      dims['T'][0] + ':' + str(int(coindtvalues[it,0]))
1506                    slicevar, dimslice = slice_variable(ovsim, slicev)
1507
1508                    sliceS = []
1509                    sliceS.append(it)
1510                    sliceS.append(slice(0,maxz-minz))
1511                    sliceS.append(slice(0,maxy-miny))
1512                    sliceS.append(slice(0,maxx-minx))
1513
1514                    simobsSvalues[tuple(sliceS)] = slicevar
1515                    if ivar == 0:
1516                        trjsim[0,it] = trajpos[0,ito]
1517                        trjsim[1,it] = trajpos[1,ito]
1518                        trjsim[2,it] = trajpos[2,ito]
1519                        trjsim[3,it] = coindtvalues[it,0]
1520                else:
1521                    simobsvalues.append([fillValueF, fillValueF])
1522                    simobsSvalues[it,:,:,:]= np.ones((Ngrid*2+1,Ngrid*2+1,Ngrid*2+1),\
1523                      dtype = np.float)*fillValueF
1524        else:
1525            for it in range(Ncoindt):
1526                if notfound[it] == 0:
1527                    ito = coindtvalues[it,1]
1528                    slicev = dims['X'][0]+':'+str(trajpos[2,ito]) + '|' +            \
1529                      dims['Y'][0]+':'+str(trajpos[1,ito]) + '|' +                   \
1530                      dims['T'][0]+':'+str(coindtvalues[ito,0])
1531                    slicevar, dimslice = slice_variable(ovsim, slicev)
1532                    simobsvalues.append([ slicevar, ovobs[coindtvalues[it,1]]])
1533                    slicev = dims['X'][0] + ':' + str(trajpos[0,it]-Ngrid) + '@' +   \
1534                      str(trajpos[0,it]+Ngrid) + '|' + dims['Y'][0] + ':' +          \
1535                      str(trajpos[1,it]-Ngrid) + '@' + str(trajpos[1,it]+Ngrid) +    \
1536                      '|' + dims['T'][0] + ':' + str(coindtvalues[it,0])
1537                    slicevar, dimslice = slice_variable(ovsim, slicev)
1538                    simobsSvalues[it,:,:] = slicevar
1539                else:
1540                    simobsvalues.append([fillValue, fillValue])
1541                    simobsSvalues[it,:,:] = np.ones((Ngrid*2+1,Ngrid*2+1),           \
1542                      dtype = np.float)*fillValueF
1543                print simobsvalues[varsimobs][:][it]
1544
1545    arrayvals = np.array(simobsvalues)
1546    if len(valvars[ivar]) > 2:
1547        const=np.float(valvars[ivar][3])
1548        if valvars[ivar][2] == 'sumc':
1549            simobsSvalues = simobsSvalues + const
1550            arrayvals[:,0] = arrayvals[:,0] + const
1551        elif valvars[ivar][2] == 'subc':
1552            simobsSvalues = simobsSvalues - const
1553            arrayvals[:,0] = arrayvals[:,0] - const
1554        elif valvars[ivar][2] == 'mulc':
1555            simobsSvalues = simobsSvalues * const
1556            arrayvals[:,0] = arrayvals[:,0] * const
1557        elif valvars[ivar][2] == 'divc':
1558            simobsSvalues = simobsSvalues / const
1559            arrayvals[:,0] = arrayvals[:,0] / const
1560        else:
1561            print errormsg
1562            print '  ' + fname + ": operation '" + valvars[ivar][2] + "' not ready!!"
1563            quit(-1)
1564
1565# statisics sim
1566    simstats = np.zeros((5), dtype=np.float)
1567    simstats[0] = np.min(arrayvals[:,0])
1568    simstats[1] = np.max(arrayvals[:,0])
1569    simstats[2] = np.mean(arrayvals[:,0])
1570    simstats[3] = np.mean(arrayvals[:,0]*arrayvals[:,0])
1571    simstats[4] = np.sqrt(simstats[3] - simstats[2]*simstats[2])
1572
1573# statisics obs
1574    obsmask = ma.masked_equal(arrayvals[:,1], fillValueF)
1575    obsmask2 = obsmask*obsmask
1576
1577    obsstats = np.zeros((5), dtype=np.float)
1578    obsstats[0] = obsmask.min()
1579    obsstats[1] = obsmask.max()
1580    obsstats[2] = obsmask.mean()
1581    obsstats[3] = obsmask2.mean()
1582    obsstats[4] = np.sqrt(obsstats[3] - obsstats[2]*obsstats[2])
1583
1584# Statistics sim-obs
1585    simobsstats = np.zeros((9), dtype=np.float)
1586    diffvals = np.zeros((Ncoindt), dtype=np.float)
1587
1588    diffvals = arrayvals[:,0] - obsmask
1589
1590    simobsstats[0] = simstats[0] - obsstats[0]
1591    simobsstats[1] = np.mean(arrayvals[:,0]*obsmask)
1592    simobsstats[2] = np.min(diffvals)
1593    simobsstats[3] = np.max(diffvals)
1594    simobsstats[4] = np.mean(diffvals)
1595    simobsstats[5] = np.mean(np.abs(diffvals))
1596    simobsstats[6] = np.sqrt(np.mean(diffvals*diffvals))
1597    simobsstats[7], simobsstats[8] = sts.pearsonr(arrayvals[:,0], arrayvals[:,1])
1598
1599# Statistics around sim values
1600    aroundstats = np.zeros((5,Ncoindt), dtype=np.float)
1601    for it in range(Ncoindt):
1602        aroundstats[0,it] = np.min(simobsSvalues[it,])
1603        aroundstats[1,it] = np.max(simobsSvalues[it,])
1604        aroundstats[2,it] = np.mean(simobsSvalues[it,])
1605        aroundstats[3,it] = np.mean(simobsSvalues[it,]*simobsSvalues[it,])
1606        aroundstats[4,it] = np.sqrt(aroundstats[3,it] - aroundstats[2,it]*           \
1607          aroundstats[2,it])
1608
1609# Statistics around obs values
1610    aroundostats = np.zeros((8,Ncoindt), dtype=np.float)
1611
1612    for it in range(Ncoindt):
1613        obsmask = ma.masked_equal(simobsTvalues[str(it)], fillValueF)
1614        obsmask2 = obsmask*obsmask
1615
1616        aroundostats[0,it] = len(obsmask.flatten())
1617        aroundostats[1,it] = simobsTtvalues[it,0]
1618        aroundostats[2,it] = simobsTtvalues[it,1]
1619        aroundostats[3,it] = obsmask.min()
1620        aroundostats[4,it] = obsmask.max()
1621        aroundostats[5,it] = obsmask.mean()
1622        aroundostats[6,it] = obsmask2.mean()
1623        aroundostats[7,it] = np.sqrt(aroundostats[6,it] - aroundostats[5,it]*        \
1624          aroundostats[5,it])
1625
1626# Values to netCDF
1627    newvar = onewnc.createVariable(varsimobs, 'f', ('time','couple'),                \
1628      fill_value=fillValueF)
1629    descvar = 'couples of simulated: ' + valvars[ivar][0] + ' and observed ' +       \
1630      valvars[ivar][1]
1631    basicvardef(newvar, varsimobs, descvar, ovobs.getncattr('units'))
1632    newvar[:] = arrayvals
1633
1634# Around values
1635    if not onewnc.variables.has_key(valvars[ivar][0] + 'around'):
1636        if dims.has_key('Z'):
1637            if not onewnc.dimensions.has_key('zaround'):
1638                newdim = onewnc.createDimension('zaround',Ngrid*2+1)
1639                newvar = onewnc.createVariable(valvars[ivar][0] + 'around', 'f',     \
1640                  ('time','zaround','yaround','xaround'), fill_value=fillValueF)
1641        else:
1642            newvar = onewnc.createVariable(valvars[ivar][0] + 'around', 'f',         \
1643              ('time','yaround','xaround'), fill_value=fillValueF)
1644
1645        descvar = 'around simulated values +/- grid values: ' + valvars[ivar][0]
1646        basicvardef(newvar, varsimobs + 'around', descvar, ovobs.getncattr('units'))
1647        newvar[:] = simobsSvalues
1648
1649# sim Statistics
1650    if not searchInlist(onewnc.variables,valvars[ivar][0] + 'stsim'):
1651        newvar = onewnc.createVariable(valvars[ivar][0] + 'stsim', 'f', ('stats'),   \
1652          fill_value=fillValueF)
1653        descvar = 'simulated statisitcs: ' + valvars[ivar][0]
1654        basicvardef(newvar, valvars[ivar][0] + 'stsim', descvar, ovobs.getncattr('units'))
1655        newvar[:] = simstats
1656
1657# obs Statistics
1658    if not searchInlist(onewnc.variables,valvars[ivar][1] + 'stobs'):
1659        newvar = onewnc.createVariable(valvars[ivar][1] + 'stobs', 'f', ('stats'),   \
1660          fill_value=fillValueF)
1661        descvar = 'observed statisitcs: ' + valvars[ivar][1]
1662        basicvardef(newvar, valvars[ivar][1] + 'stobs', descvar,                     \
1663          ovobs.getncattr('units'))
1664        newvar[:] = obsstats
1665
1666# sim-obs Statistics
1667    if not searchInlist(onewnc.variables,varsimobs + 'st'):
1668        newvar = onewnc.createVariable(varsimobs + 'st', 'f', ('gstats'),            \
1669          fill_value=fillValueF)
1670        descvar = 'simulated-observed statisitcs: ' + varsimobs
1671        basicvardef(newvar, varsimobs + 'st', descvar, ovobs.getncattr('units'))
1672        newvar[:] = simobsstats
1673
1674# around sim Statistics
1675    if not searchInlist(onewnc.variables,valvars[ivar][0] + 'staround'):
1676        newvar = onewnc.createVariable(valvars[ivar][0] + 'staround', 'f',           \
1677          ('time','stats'), fill_value=fillValueF)
1678        descvar = 'around (' +  str(Ngrid) + ', ' + str(Ngrid) +                     \
1679          ') simulated statisitcs: ' + valvars[ivar][0]
1680        basicvardef(newvar, valvars[ivar][0] + 'staround', descvar,                  \
1681          ovobs.getncattr('units'))
1682        newvar[:] = aroundstats.transpose()
1683
1684# around obs Statistics
1685    if not searchInlist(onewnc.variables,valvars[ivar][1] + 'staround'):
1686        newvar = onewnc.createVariable(valvars[ivar][1] + 'staround', 'f',           \
1687          ('time','tstats'), fill_value=fillValueF)
1688        descvar = 'around temporal observed statisitcs: ' + valvars[ivar][1]
1689        basicvardef(newvar, valvars[ivar][1] + 'staround', descvar,                  \
1690          ovobs.getncattr('units'))
1691        newvar[:] = aroundostats.transpose()
1692
1693        onewnc.sync()
1694
1695newvar = onewnc.createVariable('simtrj','i',('time','simtrj'))
1696basicvardef(newvar, 'simtrj', 'coordinates [X,Y,Z,T] of the coincident trajectory ' +\
1697  'in sim', obstunits)
1698newvar[:] = trjsim.transpose()
1699
1700# Global attributes
1701##
1702set_attribute(onewnc,'author_nc','Lluis Fita')
1703set_attribute(onewnc,'institution_nc','Laboratoire de Meteorology Dynamique, ' +    \
1704  'LMD-Jussieu, UPMC, Paris')
1705set_attribute(onewnc,'country_nc','France')
1706set_attribute(onewnc,'script_nc',main)
1707set_attribute(onewnc,'version_script',version)
1708set_attribute(onewnc,'information',                                                 \
1709  'http://www.lmd.jussieu.fr/~lflmd/ASCIIobs_nc/index.html')
1710set_attribute(onewnc,'simfile',opts.fsim)
1711set_attribute(onewnc,'obsfile',opts.fobs)
1712
1713onewnc.sync()
1714onewnc.close()
1715
1716print main + ": successfull writting of '" + ofile + "' !!"
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.