python批量下载怀俄明大学探空数据Wyoming soundings并处理
下载怀俄明大学的探空数据，之前用的是气象家园写的maltab脚本，但总是链接不上，而且有的站点需要用新网址，有的有需要用老网址，很麻烦，痛定思痛用决定终于用python了，主要有两种方式，各有各的优缺点吧，我们下面逐一介绍一下。
数据概况
怀俄明大学的探空数据下载网址在：http://weather.uwyo.edu/upperair/seasia.html
中国地区的网址似乎放在了新的地方：http://weather.uwyo.edu/upperair/bufrraob.shtml 数据改成了BUFF格式，不过我看了下，新网址的数据垂直分辨率更高，质量更好更全，但站点较少，我所需要的北极地区站点数据不全，因此我还是选择在老站点下载。
老站点下载需要手动选择站点和日期，随后跳转到一个网页，一般是TEXELIST，这个网址是不提供下载页面的，如果数据较少，我们直接copy到txt或者excel里就好，如果数据较多，则需要借助脚本下载。
一个典型的探空数据其内容如下：
<HTML>
<TITLE>University of Wyoming - Radiosonde Data</TITLE>
<BODY BGCOLOR="white">
<H2>21432 Ostrov Kotelnyj Observations at 12Z 07 Jan 2019</H2>
<PRE>
-----------------------------------------------------------------------------PRES HGHT TEMP DWPT RELH MIXR DRCT SKNT THTA THTE THTVhPa m C C % g/kg deg knot K K K
-----------------------------------------------------------------------------1015.0 8 -36.1 -39.3 72 0.13 155 8 236.0 236.4 236.11000.0 124 -33.1 -35.7 77 0.18 170 8 240.1 240.6 240.1996.0 152 -32.1 -34.5 79 0.21 170 8 241.4 241.9 241.4977.0 288 -27.1 -29.0 84 0.36 171 9 247.7 248.7 247.8952.0 474 -25.5 -26.8 89 0.45 173 11 251.2 252.4 251.2947.0 512 -25.3 -26.9 86 0.45 173 12 251.7 253.0 251.8925.0 681 -25.3 -27.7 80 0.43 175 14 253.4 254.7 253.5850.0 1294 -27.3 -30.0 78 0.38 185 19 257.5 258.6 257.6770.0 2002 -29.1 -33.7 64 0.29 185 27 263.0 263.9 263.0
本次使用python下载数据，主要使用两种方式：urlib和siphon
urlib下载
这个数据的下载思路很简单，就是根据时间和站点构建数据网址，利用urlib.request得到内容，将所有数据写入txt文件再保存：
import urllib.request
import os
import calendar
url0='http://weather.uwyo.edu/cgi-bin/sounding?region=ant&TYPE=TEXT%3ALIST&'
stids=['21432',]
hrs='00'
hre='12'
hr=['00','12']
for stname in stids:path='D:/arctic-in-situ/uwyo_sounding/stn_'+stname+'/'if os.path.isdir(path):passelse:os.mkdir(path)for y in range(2019, 2021):yr=str(y)for m in range(1, 13): if m<10 :mn='0'+str(m)else:mn=str(m) day_num = calendar.monthrange(y, m)[1] for d in range(1,day_num+1):if d<10:dy="0"+str(d)else:dy=str(d)for h in hr:url=url0+'YEAR='+yr+'&MONTH='+mn+'&FROM='+dy+h+'&TO='+dy+h+'&STNM='+stnametry:print(url)resp=urllib.request.urlopen(url)html=resp.read()fname=path+stname+'-'+yr+mn+dy+h+'.txt'file=open(fname,'w')file.write(str(html,"utf-8"))file.close()print(fname)except Exception:print("下载失败") 这个方法的好处是非常直接，处理也比较简单，再处理时，我直接使用pandas库的read,table对其处理即可：data[i]=pd.read_table(file_list[i],sep='\\s+',header=None,skiprows=9,skipfooter=1,names=['P','HT','TEMP','DWPT','RH','Q','DRCT','WS','THTA','THTE','THTV'] ,engine='python')
即可读取。
Siphon下载——添加混合比
iphon是pyhton语言写的一个工具包，可以用来下载预报数据、再分析数据以及怀俄明的探空数据,其官方文档就有下载怀俄明大学探空数据的例子：Siphon_upper_Air
之前已有一位大佬的博客讲述了如何使用Siphon批量下载的配置和代码Python下载Wyoming怀俄明大学探空数据，极具参考意义，不过由于需求与版本不同，在实际使用时会存在差异。
在我使用时，Siphon内默认下载网址可以正常使用，因此我跳过了数据网址更新步骤，添加代理部分我直接使用了自己的全局魔法（。），也并没有修改。
不过这里存在一个问题：Siphon默认下载的探空数据是不包含水汽混合比和位温的，需要我们进行一些修改。
进入你的Siphon下载路径，我的是在D:\\Anaconda\\Lib\\site-packages文件夹，可以用pip show Siphon查看安装路径。
进入simplewebservice文件夹，有个wyoming.py文件，进去，找到def _get_data，修改为：
def _get_data(self, time, site_id):r"""Download and parse upper air observations from an online archive.Parameters----------time : datetimeThe date and time of the desired observation.site_id : strThe three letter ICAO identifier of the station for which data should bedownloaded.Returns-------:class:`pandas.DataFrame` containing the data"""raw_data = self._get_data_raw(time, site_id)soup = BeautifulSoup(raw_data, 'html.parser')tabular_data = StringIO(soup.find_all('pre')[0].contents[0])col_names = ['pressure', 'height', 'temperature', 'dewpoint', 'mixr', 'direction', 'speed']df = pd.read_fwf(tabular_data, skiprows=5, usecols=[0, 1, 2, 3, 5, 6, 7], names=col_names)df['u_wind'], df['v_wind'] = get_wind_components(df['speed'],np.deg2rad(df['direction']))# Drop any rows with all NaN values for T, Td, windsdf = df.dropna(subset=('temperature', 'dewpoint', 'mixr', 'direction', 'speed','u_wind', 'v_wind'), how='all').reset_index(drop=True)# Parse metadatameta_data = soup.find_all('pre')[1].contents[0]lines = meta_data.splitlines()# If the station doesn't have a name identified we need to insert a# record showing this for parsing to proceed.if 'Station number' in lines[1]:lines.insert(1, 'Station identifier: ')station = lines[1].split(':')[1].strip()station_number = int(lines[2].split(':')[1].strip())sounding_time = datetime.strptime(lines[3].split(':')[1].strip(), '%y%m%d/%H%M')latitude = float(lines[4].split(':')[1].strip())longitude = float(lines[5].split(':')[1].strip())elevation = float(lines[6].split(':')[1].strip())pw = float(lines[-1].split(':')[1].strip())df['station'] = stationdf['station_number'] = station_numberdf['time'] = sounding_timedf['latitude'] = latitudedf['longitude'] = longitudedf['elevation'] = elevationdf['pw'] = pw# Add unit dictionarydf.units = {'pressure': 'hPa','height': 'meter','temperature': 'degC','dewpoint': 'degC','mixr': 'g/kg','direction': 'degrees','speed': 'knot','u_wind': 'knot','v_wind': 'knot','station': None,'station_number': None,'time': None,'latitude': 'degrees','longitude': 'degrees','elevation': 'meter','pw': 'millimeter'}return df
主要是将水汽混合比保存读取，保存运行，下载的数据变多了水汽混合比这一列：
代码如下，主要参考上述提到的博客python批量下载Wyoming代码：
import os
from datetime import datetime
import datetime as dt
from metpy.units import units
from siphon.simplewebservice.wyoming import WyomingUpperAir# 设置下载时段（这里是UTC时刻）
start = datetime(2019, 3, 1, 0)
end = datetime(2019, 8, 31, 0)
datelist = []
nodata=[]
data_missing=[]
while start<=end:datelist.append(start)start+=dt.timedelta(hours=12)
datelist_s=[]
stids=['21432',]
for stname in stids:path='D:/arctic-in-situ/uwyo_sounding/'+stname+'/'if os.path.isdir(path):passelse:os.mkdir(path)datelist_s=datelist.copy()for date in datelist_s:try:df = WyomingUpperAir.request_data(date, stname)df.to_csv(path+date.strftime('%Y%m%d%H')+'.csv',index=False)print(stname+date.strftime('%Y%m%d_%H')+'下载成功')except Exception as e:print('错误类型是',e.__class__.__name__)print('错误明细是',e)print(stname+date.strftime('%Y%m%d_%H')+'下载失败,原因如下：')if e.__class__.__name__=="IndexError":#加入无数据队列print('No data available for {time:%Y-%m-%d %HZ} ''for station {stid}.'.format(time=date, stid=stname))nodata.append(stname+'_'+date.strftime('%Y%m%d%H'))elif e.__class__.__name__=="TypeError":print('Error data type in web page')nodata.append(stname + '_' + date.strftime('%Y%m%d%H'))elif e.__class__.__name__=="KeyError":print('Missing data in web page')data_missing.append(stname + '_' + date.strftime('%Y%m%d%H'))# 其他需要忽略下载的错误可以继续往下加else:print('等待重新下载'+stname+date.strftime('%Y%m%d_%H'))datelist_s.append((date))