| 1 | #! /usr/bin/env python |
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| 2 | from ppclass import pp |
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| 3 | from netCDF4 import Dataset |
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| 4 | from numpy import * |
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| 5 | import numpy as np |
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| 6 | import matplotlib.pyplot as mpl |
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| 7 | from matplotlib.cm import get_cmap |
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| 8 | import pylab |
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| 9 | from matplotlib import ticker |
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| 10 | import matplotlib.colors as colors |
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| 11 | import datetime |
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| 12 | from mpl_toolkits.basemap import Basemap, shiftgrid |
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| 15 | filename1="restart_ref/diagfi2015_A.nc" |
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| 16 | var="temperature" #variable |
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| 18 | nc1=Dataset(filename1) |
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| 19 | lat=getvar(nc1,"latitude") |
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| 20 | lon=getvar(nc1,"longitude") |
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| 21 | alt=getvar(nc1,"altitude") |
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| 22 | tim=getvar(nc1,"Time") |
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| 24 | print(('Time = ',tim)) |
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| 25 | print(('Long = ',lon)) |
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| 26 | print(('Lat = ',lat)) |
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| 29 | ############################ |
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| 31 | def findindextime(tini,lt0,lt1,p): |
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| 32 | lt180=(lt0+12)%24 # a t=0 et longitude=180 |
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| 33 | lt0p1=lt180*((p[0]+360)%360)/180 # local time a t=0 a la longitude p1 |
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| 34 | diff=lt1-lt0p1 # diff du local time a p1 a t=0 avec celui recherche |
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| 35 | indp1=tini+diff/24. # on adapte lindice pour tomber sur le bon moment |
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| 37 | # on cherche dans Time l'indice le plus proche : |
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| 38 | indt1=np.where(abs(tim[:]-indp1)==min(abs(tim[:]-indp1)))[0][0] |
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| 39 | print(('Point =',p,' Time=',tim[indt1])) |
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| 40 | return indt1 |
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| 42 | def getvar(filename,var): |
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| 43 | myvar = pp(file=filename,var=var,compute="nothing").getf() |
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| 44 | return myvar |
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| 46 | def getindex(lat,lon,mylat,mylon): |
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| 47 | indlat=np.where(abs(lat[:]-mylat)==min(abs(lat[:]-mylat)))[0][0] |
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| 48 | indlon=np.where(abs(lon[:]-mylon)==min(abs(lon[:]-mylon)))[0][0] |
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| 49 | print((lon[indlon],lat[indlat])) |
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| 50 | return indlat,indlon |
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| 52 | def main(tini,lt0,ltchoice,p): |
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| 53 | indt=findindextime(tini,lt0,ltchoice,p) |
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| 54 | indlat,indlon=getindex(lat,lon,p[1],p[0]) |
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| 55 | myvar=getvar(filename1,var)[indt,:,indlat,indlon] |
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| 56 | return myvar |
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| 59 | #points: entre -180 et 180 |
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| 60 | p1=[180, 25] # Entry |
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| 61 | p2=[180, 20] # low SP |
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| 62 | p3=[180, 15] # Burney |
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| 63 | p4=[180, 10] # SP |
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| 64 | p5=[180, 5] # BTD |
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| 65 | p6=[180, 0] # TR |
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| 66 | p7=[180, -5] # Lowell |
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| 67 | p8=[180, -10] # south pole |
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| 69 | tini=32 # choix du jour dans le diagfi |
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| 70 | lt0=0 # a t=0 et longitude=0 |
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| 71 | ltchoice=12 # local time choisi |
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| 73 | myvar1=main(tini,lt0,ltchoice,p1) |
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| 74 | #myvar2=main(tini,lt0,ltchoice,p2) |
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| 75 | myvar3=main(tini,lt0,ltchoice,p3) |
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| 76 | #myvar4=main(tini,lt0,ltchoice,p4) |
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| 77 | myvar5=main(tini,lt0,ltchoice,p5) |
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| 78 | myvar6=main(tini,lt0,ltchoice,p6) |
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| 79 | myvar7=main(tini,lt0,ltchoice,p7) |
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| 80 | #myvar8=main(tini,lt0,ltchoice,p8) |
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| 83 | mpl.figure(figsize=(10, 10)) |
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| 85 | font=23 |
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| 87 | #xticks=[-90,-60,-30,0,30,60,90] |
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| 88 | #yticks=np.linspace(0,240,9) |
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| 89 | alt=alt/1000. |
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| 91 | mpl.plot(myvar1,alt,'r',label=r'lat=25 $^\circ$') |
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| 92 | mpl.plot(myvar3,alt,'k',label=r'lat=15 $^\circ$') |
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| 93 | mpl.plot(myvar5,alt,'c',label=r'lat=5 $^\circ$') |
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| 94 | mpl.plot(myvar6,alt,'b',label=r'lat= 0 $^\circ$') |
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| 95 | mpl.plot(myvar7,alt,'y',label=r'lat=-5 $^\circ$') |
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| 97 | mpl.legend(prop={'size':20},loc='upper left') |
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| 98 | #mpl.title('Latitude ='+str(tintstr[i]),fontsize=font) |
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| 99 | mpl.ylabel('Altitude (km)',labelpad=10,fontsize=font) |
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| 100 | mpl.xlabel('Temperature (K)',labelpad=10, fontsize=font) |
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| 101 | #mpl.xticks(xticks,fontsize=font) |
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| 102 | mpl.xticks(fontsize=font) |
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| 103 | #mpl.yticks(yticks,fontsize=font) |
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| 104 | mpl.yticks(fontsize=font) |
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| 105 | mpl.grid() |
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| 106 | #mpl.legend(["Ref","Alt"]) |
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| 108 | pylab.ylim([-3,0]) |
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| 109 | pylab.xlim([35,45]) |
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| 111 | mpl.savefig('proftempNH_SP180_'+str(ltchoice)+'h.eps',dpi=200) |
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| 112 | mpl.savefig('proftempNH_SP180_'+str(ltchoice)+'h.png',dpi=200) |
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| 113 | mpl.show() |
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