Degree Global Forecast Grids

Download dos arquivos de dados

Site da NCAR para acesso ao banco de dados

https://rda.ucar.edu/datasets/ds084.1/dataaccess/

GribFTP

É possível acessar um site FTP, sem necessidade de login, para baixar os arquivos 'grib2'.

Links do FTP:

https://app.globus.org/file-manager?origin_id=b6b5d5e8-eb14-4f6b-8928-c02429d67998&origin_path=%2Fds084.1%2F&two_pane=false

https://thredds.rda.ucar.edu/thredds/catalog/catalog_ds084.1.html

Dados de 2015 até o presente

Formato dos arquivos:

gfs.0p25.2023010100.f000.grib2

Esses arquivos possuem muitas informações com quase meio Gigabytes de memoria.

Procedimento de Instalação

Para a leitura desses arquivos, é imprescindível a instalação das seguintes bibliotecas em Python:

pygrib (biblioteca principal responsável pela leitura dos dados)
xarray (utilizada para conversão, oferecendo maior versatilidade na manipulação dos dados)
netCDF4 (empregada na conversão dos dados) Em caso de ocorrência de erros durante o processo de compilação, poderá ser necessário instalar algumas bibliotecas adicionais.

Considerações Importantes

Caso queira trabalhar diretamente com os dados usando pygrib, fique a disponsão. Contudo, para um primeiro contato com esse formato, achei um tanto complicado a manipulação dos dados. O que pode variar com os seus objetivos.

Portanto, optei por selecionar algumas variaveis e suas dependencias e sava-los em arquivo netCDF.

No meu caso, consegui instalar a biblioteca pygrib apenas em meu ambiente WSL com Ubuntu, onde realizei a conversão para um arquivo netCDF (.nc).

Durante o procedimento de redução de dados, optei por selecionar exclusivamente as matrizes referentes às componentes do vento (U e V) em todos os níveis de pressão disponíveis. Posteriormente, salvei os dados e elaborei um gráfico exemplificativo.

De qualquer forma estou a disposição para ajudar em algo mais.

Ps. compactei os dados para poder subir no repositorio

luizfillip / degree-global-forecast-grids Goto Github PK