使用 Felt API 可视化 NOAA 天气数据的完整教程

一. 教程简介

温度、风、降水等天气数据为地图提供了丰富的背景信息。通过可视化全球分布，我们不仅能够理解特定位置的天气条件，还能揭示地球表面现象的整体模式。
从跨越海洋的风向到热带地区的湿润大气河流，有效的数据可视化能够帮助研究者和开发者更深入地了解地球动态变化。

美国国家海洋和大气管理局（NOAA）提供了大量地球表面观测和建模数据。然而，从 NOAA 网站获取并转化为直观地图可能存在一定挑战。本文将展示如何利用 Felt API 高效处理并可视化这些数据。

二. 环境准备

本教程基于 Python 和 Jupyter Notebook 进行数据处理与可视化。建议使用虚拟环境安装必要库：

pip install numpy matplotlib rasterio felt

在 Notebook 中导入以下工具：

全球天气预报系统（GFS）：全球数据，分辨率约 13 公里，预测范围 120 小时至 16 天。
高分辨率快速刷新模型（HRRR）：覆盖美国大陆，高分辨率（3 公里），15 分钟间隔预测。

数据集可通过 AWS 开放数据访问：

本教程以 GFS 模型的全球阵风数据为示例，方法同样适用于其他变量。

三. 数据请求

NOAA NOMADS 门户的数据具有短时效性，因此需要构建动态请求 URL。例如：

https://nomads.ncep.noaa.gov/cgi-bin/filter_gfs_0p25.pl?dir=%2Fgfs.20230711%2F06%2Fatmos&file=gfs.t06z.pgrb2.0p25.anl&var_GUST=on&all_lev=on&subregion=&toplat=90&leftlon=-180&rightlon=180&lowlat=-90

URL 解析：

基本网址：https://nomads.ncep.noaa.gov/cgi-bin/filter_gfs_0p25.pl
日期和时间：dir=%2Fgfs.20230711%2F06%2Fatmos
变量：var_GUST=on 请求阵风数据
地理范围：全球

通过 Python 的 urllib 与 rasterio MemoryFile 功能可直接读取数据：

from urllib.request import urlopen
import rasterio
from rasterio.io import MemoryFile

url = "https://nomads.ncep.noaa.gov/cgi-bin/filter_gfs_0p25.pl?..."
response = urlopen(url)
with MemoryFile(response.read()) as memfile:
    with memfile.open() as dataset:
        gust_data = dataset.read(1)  # 阵风速度数组

四. 数据可视化

使用 matplotlib 可直观展示全球阵风分布：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(gust_data, cmap='viridis')
plt.colorbar(label='Wind Gust (m/s)')
plt.show()

图像展示了全球阵风模式，包括陆地、海洋和地形的影响。

五. 数据转换与颜色映射

为了更好呈现数据，需要进行颜色映射：

查看数据分布
裁剪高于 35 m/s 的值
归一化到 0-1 范围

import numpy as np

gust_data = np.clip(gust_data, 0, 35)
gust_normalized = gust_data / 35

可更新元数据并保存为 GeoTIFF，以便在地理信息系统中使用。

六. 上传到 Felt 平台

使用 rasterio 与 Felt API 上传数据：

from felt import FeltAPI

api = FeltAPI(api_key="your_api_key")
with MemoryFile() as memfile:
    with memfile.open(**updated_metadata) as dataset:
        dataset.write(gust_normalized, 1)
        api.upload_layer(memfile, layer_name="Global Wind Gusts")

上传后，Felt 平台将处理图层并在地图上展示。

七. 数据模式注释

除了阵风，还可以处理其他变量（如降水量）。通过 Felt 的注释功能标记关键模式：

热带辐合带的高水分区
亚马逊与刚果盆地的蒸散量

注释有助于理解天气数据中的关键特征。

八. 总结

本文展示了如何利用 Felt API 将 NOAA 天气数据转化为直观地图。通过 Python 工具链，您可以：

高效处理和转换数据
上传数据至 Felt 平台
可视化全球天气模式

此方法不仅支持科研分析，也可为农业、灾害管理等应用提供参考。未来，Felt 平台将进一步优化对天气数据的支持。

原文链接: https://felt.com/blog/visualizing-weather-data-using-the-felt-api