请使用日平均温度(t2m_daily_2000_2009. nc)数据,在所在区域内的每个格点上计算日平均气温大于20℃这一事件的逐年发生次数,并进一步绘图展示结果: (1)区域内每个格点上该事件年平均发生次数的空间分布图; (2)整个区域该事件逐年发生次数的时间序列图。
时间: 2024-02-18 08:06:06 浏览: 24
好的,我会依次回答你的问题。
(1) 区域内每个格点上该事件年平均发生次数的空间分布图
下面是解决这个问题的代码:
```python
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据
data = xr.open_dataset('t2m_daily_2000_2009.nc')
t2m = data['t2m']
# 计算每天的平均温度
daily_mean = t2m.mean(dim='lon')
# 计算每年每个格点的该事件发生次数
daily_mean_above_20 = daily_mean.where(daily_mean > 20, 0)
yearly_count_above_20 = daily_mean_above_20.groupby('time.year').sum(dim='time')
# 计算每个格点年平均发生次数
mean_yearly_count_above_20 = yearly_count_above_20.mean(dim='year')
# 绘制空间分布图
plt.figure(figsize=(10, 8))
mean_yearly_count_above_20.plot(cmap='YlOrRd', vmin=0, vmax=200)
plt.title('Average occurrence of daily mean temperature above 20°C per year')
plt.show()
```
该代码将计算每个格点年平均发生次数,并绘制一个地图,显示空间分布。你可以调整颜色映射、最小值和最大值来更好地呈现数据。
(2) 整个区域该事件逐年发生次数的时间序列图
下面是解决这个问题的代码:
```python
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据
data = xr.open_dataset('t2m_daily_2000_2009.nc')
t2m = data['t2m']
# 计算每天的平均温度
daily_mean = t2m.mean(dim='lon')
# 计算每年该事件发生次数
daily_mean_above_20 = daily_mean.where(daily_mean > 20, 0)
yearly_count_above_20 = daily_mean_above_20.groupby('time.year').sum(dim='time')
# 绘制时间序列图
plt.figure(figsize=(10, 6))
yearly_count_above_20.plot()
plt.title('Occurrence of daily mean temperature above 20°C per year')
plt.show()
```
该代码将计算整个区域每年该事件发生次数,并绘制一个时间序列图。你可以根据需要调整图形的大小、标题等参数。