Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách tính trung bình mùa một cách chính xác từ dữ liệu thời gian hàng tháng sử dụng thư viện xarray trong Python. Việc tính toán này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như khí hậu học, nơi mà việc xem xét sự khác biệt về số ngày trong mỗi tháng là yếu tố then chốt để có được kết quả chính xác. Chúng ta sẽ đi qua từng bước, từ việc chuẩn bị dữ liệu đến tính toán trọng số và cuối cùng là tạo ra các trung bình mùa có trọng số.
Trước khi bắt đầu, bạn cần đảm bảo rằng đã cài đặt các thư viện cần thiết: numpy, pandas, và đặc biệt là xarray. Bạn có thể cài đặt chúng bằng pip:
pip install numpy pandas xarray netCDF4 matplotlibChúng ta sẽ sử dụng một bộ dữ liệu mẫu từ kho lưu trữ xarray-data, cụ thể là dữ liệu nhiệt độ bề mặt (Tair) hàng tháng.
Để tính trung bình mùa chính xác, chúng ta cần tính đến số ngày khác nhau trong mỗi tháng. Xarray cung cấp một cách dễ dàng để truy cập thông tin này thông qua thuộc tính dt.days_in_month.
Đầu tiên, chúng ta tạo một DataArray chứa số ngày của mỗi tháng trong bộ dữ liệu.
month_length = ds.time.dt.days_in_month
Đoạn code trên sử dụng thuộc tính dt.days_in_month của xarray để tạo một mảng chứa số ngày tương ứng với mỗi giá trị thời gian trong bộ dữ liệu ds.
Tiếp theo, chúng ta tính toán trọng số cho mỗi tháng dựa trên mùa của nó. Chúng ta chia số ngày của mỗi tháng cho tổng số ngày của tất cả các tháng trong mùa đó.
weights = month_length.groupby("time.season") / month_length.groupby("time.season").sum()
Ở đây, groupby("time.season") nhóm dữ liệu theo mùa (ví dụ: DJF, MAM, JJA, SON). Sau đó, chúng ta chia số ngày của mỗi tháng cho tổng số ngày của mùa tương ứng để có được trọng số.
Để đảm bảo rằng việc tính toán trọng số là chính xác, chúng ta kiểm tra xem tổng trọng số cho mỗi mùa có bằng 1 hay không.
import numpy as np
np.testing.assert_allclose(weights.groupby("time.season").sum().values, np.ones(4))
np.testing.assert_allclose là một hàm từ thư viện numpy, dùng để kiểm tra xem hai mảng có gần bằng nhau hay không trong một sai số cho phép.
Với trọng số đã được tính toán, chúng ta có thể tính trung bình mùa có trọng số bằng cách nhân bộ dữ liệu gốc với trọng số tương ứng và sau đó tính tổng theo mùa.
ds_weighted = (ds * weights).groupby("time.season").sum(dim="time")
Đoạn code này thực hiện hai bước chính:
ds với weights, để mỗi giá trị được gán một trọng số tương ứng.groupby("time.season").sum(dim="time") để nhóm dữ liệu theo mùa và tính tổng có trọng số cho mỗi mùa.Để thấy được sự khác biệt, chúng ta có thể so sánh trung bình mùa có trọng số với trung bình mùa không trọng số.
ds_unweighted = ds.groupby("time.season").mean("time")
ds_diff = ds_weighted - ds_unweighted
Chúng ta tính trung bình mùa không trọng số bằng cách sử dụng hàm mean() sau khi nhóm dữ liệu theo mùa. Sau đó, chúng ta tính sự khác biệt giữa hai kết quả.
Cuối cùng, chúng ta có thể hiển thị kết quả bằng cách sử dụng các biểu đồ. Điều này giúp chúng ta thấy rõ sự khác biệt giữa trung bình mùa có trọng số và trung bình mùa không trọng số.
Ví dụ, bạn có thể sử dụng hàm plot.pcolormesh của xarray để vẽ bản đồ nhiệt độ bề mặt cho mỗi mùa, với cả hai phương pháp tính toán và sự khác biệt giữa chúng.
Trong bài viết này, chúng ta đã đi qua các bước để tính trung bình mùa có trọng số từ dữ liệu thời gian hàng tháng sử dụng xarray. Việc tính toán này rất quan trọng để có được kết quả chính xác trong các phân tích khí hậu, nơi mà sự khác biệt về số ngày trong mỗi tháng có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả cuối cùng. Bằng cách sử dụng xarray, chúng ta có thể thực hiện các phép tính này một cách hiệu quả và dễ dàng.
Bài viết liên quan