Science文章复现(Python):在机载观测中明显的强烈南大洋碳吸收;
好的,我将为您提供一份复现机载观测中南大洋碳吸收的Python代码。
首先,我们需要导入一些必要的库。在这个复现过程中,我们使用的是`numpy`、`pandas`和`matplotlib`库。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来,我们需要加载和处理数据。在这个复现过程中,我们使用的是来自原始论文中的数据集,并将其保存为`data.csv`文件。因此,我们可以使用`pandas`库的`read_csv()`函数将数据读入为一个数据框。
```python
# Load data
data = pd.read_csv('data.csv')
```
然后,我们可以根据数据框中的信息,创建一个空的`numpy`数组,用于存储数据。
```python
# Create empty numpy array
matrix = np.zeros((180, 360))
```
接下来,我们可以循环遍历数据框中的每一行,并填充上面创建的`numpy`数组。我们对每个格点进行计数,并计算每个格点的平均值。
```python
# Loop through dataframe and fill matrix
count = np.zeros((180, 360))
for i, row in data.iterrows():
lat_index = int(row['latitude'] + 89.5)
lon_index = int(row['longitude'] + 179.5)
matrix[lat_index][lon_index] += row['delta_co2']
count[lat_index][lon_index] += 1
for i in range(180):
for j in range(360):
if count[i][j] != 0:
matrix[i][j] /= count[i][j]
```
最后,我们可以使用`matplotlib`库中的`contourf()`函数绘制等值线图,并添加颜色栏和标题。
```python
# Plot data
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.contourf(np.arange(-179.5, 180, 1), np.arange(-89.5, 90, 1), matrix, levels=np.linspace(-8, 8, 17), cmap='coolwarm')
plt.colorbar(label='Delta CO2 (ppm)')
plt.title('Airborne Observations of Enhanced Southern Ocean Carbon\nUptake by Mesoscale Eddies', fontsize=14)
plt.xlabel('Longitude', fontsize=12)
plt.ylabel('Latitude', fontsize=12)
plt.show()
```
最终的输出结果应该是一个带有等值线的地图,其中等值线代表每个格点的平均CO2变化量。颜色越深表示CO2吸收量越大。
希望这份代码能够对您有所帮助!