地理与气象分析库

PenmanMonteith

2021/10/31

# gma.climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE)

功能：【Penman-Monteith】。基于 彭曼-蒙提斯法（FAO-56）计算日作物参考蒸散量。

参数：

 PRS：float||array。 日平均气压（hPa）。

 WIN：float||array 。 日平均10m风速（m/s）。

 TMax：float||array。 日最高气温（℃）。

 TMin：float||array 。日最低气温（℃）。

 RHU：float||array 。日平均相对湿度（%）。

 SSH：float||array 日日照时数（h）。

 LAT：float||array 。纬度（°）。

 Day：int||array 。日期，以日序（儒略日）表示。1-365（平年）或366（闰年）。

 ELE：float||array 。海拔高度（m）。

返回：float||array。

示例：

from gma import climet
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单个值（0 维）

PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH = 1025.3, 2.2, 5.1, -4.5, 6.3, 5.5
LAT, Day, ELE = 35.6, 350, 45
climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE)
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>>> 1.680369405068718

序列（1 维）

PRS =[1034.7, 991.8, 994.8, 1014.7]
WIN = [3.4, 2.8, 3.1, 2.9]
TMAX = [5.5, 9, 5.9, 7.6]
TMIN = [-1.3, -1.4, 0.8, -0.1]
RHU = [18.8, 18.4, 7, 19.9]
SSH = [5.2, 4.6, 4.2, 6.8]
LAT = [37.1, 37.6, 35.9, 36.5]
Day = [357, 348, 352, 358]
ELE = [176, 385, 468, 412]
climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE)
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>>> array([2.05433147, 2.02435767, 2.31121748, 1.99324934])

提示

LAT、Day、ELE 也支持配置单个值，以及与气象数据同形状数据进行的序列组合。

# 组合 1
LAT, Day, ELE = [37.1, 37.6, 35.9, 36.5], 357, 176
print('组合1', climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE))
# 组合 2
LAT, Day, ELE = [37.1, 37.6, 35.9, 36.5], [357, 348, 352, 358], 176
print('组合2', climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE))
# 组合 3
LAT, Day, ELE = [37.1, 37.6, 35.9, 36.5], 357, [176, 385, 468, 412]
print('组合3', climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE))
# 组合 4
LAT, Day, ELE = 37.1, 357, 176
print('组合4', climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE))
# 组合 5
LAT, Day, ELE = 37.1, [357, 348, 352, 358], 176
print('组合5', climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE))
# 组合 6
LAT, Day, ELE = 37.1, [357, 348, 352, 358], [176, 385, 468, 412]
print('组合6', climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE))
# 组合 7
LAT, Day, ELE = 37.1, 357, [176, 385, 468, 412]
print('组合7', climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE))
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>>> 组合1 [2.05433147 2.01522148 2.3042206 1.98495581]
>>> 组合2 [2.05433147 2.0188891 2.30384578 1.98591626]
>>> 组合3 [2.05433147 2.02069468 2.31159229 1.99229006]
>>> 组合4 [2.05433147 2.03178747 2.26808713 1.96110793]
>>> 组合5 [2.05433147 2.03540336 2.26772746 1.96207709]
>>> 组合6 [2.05433147 2.04085821 2.27514044 1.96943621]
>>> 组合7 [2.05433147 2.0372468 2.27550011 1.96846826]

更多维度

PRS = [[1026.4, 1037.7, 987.1, 1031.1],
        [1006.1, 1013.2, 1016.9, 1046.4],
        [1046. , 1009.3, 1004.1, 1022.9]]
WIN = [[3.2, 5.8, 5.2, 5.9],
        [5.3, 6. , 3.9, 6.4],
        [3.7, 4.1, 6.8, 4.9]]
TMAX = [[8.1, 7.1, 2.4, 5.7],
        [0.9, 3.2, 0.2, 2.9],
        [1.6, 3.7, 2.6, 6.7]]
TMIN = [[-4.8, -6.1, -7.8, -9.1],
        [-8.9, -7.2, -5.8, -1.1],
        [-7.7, -2.1, -7. , -6.9]]
RHU = [[26.7, 25.6, 30.5, 17.3],
      [34.3, 15.6, 11.2, 33.7],
      [25.8, 22.1, 15.3, 28.7]]
SSH = [[3.3, 2.4, 2.4, 1.5],
         [7.8, 7.7, 5.5, 6. ],
         [6.9, 7.3, 8. , 5.6]]
LAT = [[35.2, 37. , 36.8, 35.4],
       [36.7, 36.3, 36.4, 35.6],
       [36.1, 36.6, 36.8, 36.5]]
Day = [[350, 351, 352, 353],
       [354, 355, 356, 357],
       [358, 359, 360, 361]]
ELE = [[240, 399, 168.3, 197.3],
       [233.3, 365.1, 329.4, 330.7],
       [163.2, 346.8,  57.2, 227.7]]
climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE)
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>>> array([[1.96605814, 2.53089833, 1.8249439 , 2.57517405],
　　　　　[1.60235259, 2.38994146, 1.86795955, 2.25009657],
　　　　　[1.59021274, 2.04317504, 2.46576261, 2.17230612]])

提示

LAT、Day、ELE 类型组合请参考 序列（1 维）。

基于栅格（ANUSPLIN 气象站点空间插值数据）

from gma import io

# 气象数据
PRSSet = io.Open('PRS_China_ANUSPLIN_20201215.tif')
RHUSet = io.Open('RHU_China_ANUSPLIN_20201215.tif')
SSDSet = io.Open('SSD_China_ANUSPLIN_20201215.tif')
TMAXSet = io.Open('TMAX_China_ANUSPLIN_20201215.tif')
TMINSet = io.Open('TMIN_China_ANUSPLIN_20201215.tif')
WINSet = io.Open('WIN_China_ANUSPLIN_20201215.tif')
# 高程
ELESet = io.Open('ELE_China_GEBCO_2020.tif')
# 纬度
LATSet = io.Open('LAT_China_GEBCO_2020.tif')

# 提取数据集的仿射变换、坐标系和无数据值
Geot = PRSSet.GeoTransform
Proj = PRSSet.Projection
NoData = PRSSet.NoData

# 读取数据到数组
PRS, WIN, TMAX = PRSSet.ToArray(), WINSet.ToArray(), TMAXSet.ToArray(),
TMIN, RHU, SSH = TMINSet.ToArray(), RHUSet.ToArray(), SSDSet.ToArray()
ELE = ELESet.ToArray()
LAT = LATSet.ToArray()
Day = 350

PMET0 = gma.climet.ET0.PenmanMonteith(PRS, WIN, TMAX, TMIN, RHU, SSH, LAT, Day, ELE)

# 将结果保存为 GTiff 格式
io.SaveArrayAsRaster(PMET0,
                     r'..\0.1 预处理\PMET0_China_20201215.tif', 
                     Projection = Proj, 
                     Transform = Geot,
                     DataType = 'Float32',
                     NoData = NoData)
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对最高气温和 PenmanMonteith 计算结果进行绘制

Thornthwaite