大气端流python

### Python库与大气模型代码

#### 使用Python进行大气科学研究的相关库

对于从事大气科学或气象学研究的人来说，有几个重要的Python库可以极大地简化工作流程并提高效率。

- `MetPy` 是一个用于气象数据分析和可视化的工具包。它提供了丰富的功能来处理常见的气象数据格式，并支持绘制各种类型的图表[^1]。

- `WRF-Python` 提供了一组函数用来读写Weather Research and Forecasting (WRF) 模型的数据文件以及执行基本的操作如插值等。

- `pyart` 主要针对雷达资料的分析设计而成，能够方便地加载、显示及操作来自不同源的天气雷达观测数据集。

- `iris` 和 `cartopy` 经常一起使用来进行地理空间数据可视化；其中前者专注于多维数组结构化网格上的科学计算而后者则专精于地图投影变换等功能。

import metpy.calc as mpcalc
from metpy.units import units

temperature = [25, 28, 30] * units.degC
dewpoint = [20, 22, 24] * units.degC
relative_humidity = mpcalc.relative_humidity_from_dewpoint(temperature, dewpoint)

print(relative_humidity)

#### 大气辐射传输建模实例——基于6S模型的大气校正算法

为了展示如何利用Python编写大气辐射传输模拟程序，在这里给出一段简单的例子，该示例实现了基于六参数（Six S）大气辐射传输模型的大气校正过程的一部分逻辑：

from sixs import SixS
from pysixs.aeroinfo import AeroType

def perform_atmospheric_correction(solar_zenith_angle, sensor_zenith_angle,
                                  relative_azimuth_angle, altitude_km=0.,
                                  aero_type=AeroType.CONTINENTAL):
    s = SixS()
    
    # 设置太阳天顶角
    s.geometry.solar_z = solar_zenith_angle
    
    # 设置传感器天顶角
    s.geometry.view_z = sensor_zenith_angle
    
    # 设置相对方位角
    s.geometry.relaz = relative_azimuth_angle
    
    # 地形高度设置
    s.ground_altitude = altitude_km
    
    # 设定气溶胶类型
    s.atmosphere.aero_profile.set_aeronet(aero_type.value)
    
    return s.run()

result = perform_atmospheric_correction(
    solar_zenith_angle=30., 
    sensor_zenith_angle=-10., 
    relative_azimuth_angle=90.
)
print(result.values['pixel_reflectance'])

这段代码展示了怎样通过调用外部封装好的API接口完成一次典型的大气校正任务，具体来说就是给定了几个关键输入变量之后得到经过大气影响修正后的地表反射率估计值[^3][^4]。