matlab 处理海洋数据并画图的工具包--ocean_data_tools

news2025/4/22 8:47:21

matlab 处理海洋数据并画图的工具包–ocean_data_tools
matlab 处理海洋数据并画图的工具包–ocean_data_tools
ocean_data_tools 简化了提取、格式化和可视化免费可用的海洋学数据的过程。虽然可以在线访问大量海洋学数据，但由于获取这些数据并将其格式化为可用数据结构会产生相关开销，因此可能会阻止一些最终用户使用这些数据。ocean_data_tools 允许用户将常见的海洋学数据源转换为统一的结构，在这些结构上调用通用函数，轻松执行自定义计算以及制作图形，从而解决了这个问题。

Citing ODT

Ferris, L., (2020). ocean_data_tools: A MATLAB toolbox for interacting with bulk freely-available oceanographic data. Journal of Open Source Software, 5(54), 2497. https://doi.org/10.21105/joss.02497

结果一览：
1： 三维地形和海洋变量图
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2： 三维地形和流场图

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3：三维地形图：
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4：三维地形和流场图
图片在这里插入图片描述在这里插入图片描述

5： 海洋变量地形剖面图；
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6： 海洋变量平面图：
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argo 位置分布图：
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温度盐度散点剖面图：
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巡航路径图：
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温度盐度剖面图：
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ocean_data_tools 是一个开源的 MATLAB 工具箱，主要用于海洋科学中的数据读取、处理和可视化。它由 Luke N. Ferris 开发并维护，目标是简化海洋观测和模式输出数据的使用，尤其是 NetCDF 文件的处理。该工具箱特别适用于使用 MATLAB 进行科学研究的用户。

下面我会从以下几个方面来详细介绍它的功能和使用方法：

🧰 一、ocean_data_tools 能干什么？
这个工具包的主要功能分为三类：

  1. 数据读取（Data Access）
    支持从多种海洋数据源下载并读取数据，例如：

HYCOM（Hybrid Coordinate Ocean Model）

Copernicus Marine Service

NOAA OISST（Optimum Interpolation Sea Surface Temperature）

Argo 浮标数据

Global Drifter Program (GDP)

GOFS 3.1（Global Ocean Forecast System）

本地 NetCDF 文件读取（如你用 WWM / SCHISM 模型输出的文件）

  1. 数据处理（Data Handling）
    自动解码 NetCDF 数据的经纬度、时间和变量

网格插值（如从模型网格插值到观测点）

空间、时间子集裁剪（subset）

坐标转换（如从经纬度到距离）

时空平均、剖面抽取等常见数据操作

  1. 可视化（Visualization）
    可快速绘制：

海表面温度（SST）

流场（速度矢量图、速度场填色图）

剖面图（如 Argo 或模型的温盐剖面）

时间序列图（如某点的潮位、温度随时间变化）

箱线图（boxplot）、热力图（heatmap）

📊 二、能画哪些典型的海洋科学图？
以下是一些你可以通过 ocean_data_tools 画出的典型图，以及每类图的使用思路：

  1. SST 空间分布图（Sea Surface Temperature Map）
    ✅ 场景：
    查看某天或某区域的海表温度分布。

🧠 知识点：
SST 反映海洋表层热力状态，对大气过程（如台风、季风）有反馈。

空间插值与地图投影可能需要处理。

🛠️ 方法：
使用 load_ocean_data() 读取数据，再用 plot_ocean_data() 绘图：

data = load_ocean_data(‘OISST’,‘time’,datetime(2020,1,1),‘var’,‘sst’);
plot_ocean_data(data)
2. 海流矢量图（Current Vector Field）
✅ 场景：
查看某区域的流速流向，用于分析环流、涡旋等。

🧠 知识点：
流速矢量通常包含 u 和 v 分量。

可能需要下采样避免图太密。

🛠️ 方法：
data = load_ocean_data(‘HYCOM’,‘var’,{‘u’,‘v’},‘time’,datetime(2020,1,1));
plot_vector_field(data)
3. 垂向剖面图（Vertical Profile）
✅ 场景：
查看温度或盐度在深度方向的分布，适用于 Argo 数据或模式输出。

🧠 知识点：
利用温跃层、盐跃层判断混合层、密度跃层等。

剖面往往是二维的（深度 vs. 温度/盐度）。

🛠️ 方法：
data = load_ocean_data(‘ARGO’,‘var’,‘temperature’);
plot_profile(data)
4. 时间序列图（Time Series）
✅ 场景：
显示某一站点在一段时间内的 SST、SSH、风速等变量变化。

🧠 知识点：
可用于分析潮汐、风暴潮、季节变化等。

🛠️ 方法：
data = load_ocean_data(‘HYCOM’,‘var’,‘ssh’,‘location’,[-120 35]);
plot_time_series(data)
5. 动画图（Time-lapse Map）
✅ 场景：
显示随时间变化的 SST、流场、海面高度等。

🧠 知识点：
动态展示可更直观地看出涡旋、浪潮传播等过程。

🛠️ 方法：
animate_ocean_data(data)
🧭 三、使用思路和步骤
下面是一个推荐的使用流程（可以作为你的数据处理套路）：

✅ Step 1：下载/准备数据
可以用工具箱自动从 HYCOM、Copernicus、ARGO 等获取

或者用你的 WWM / SCHISM 输出 NetCDF 文件

✅ Step 2：读取数据
data = load_ocean_data(‘local’,‘filename’,‘your_file.nc’);
✅ Step 3：裁剪、处理、计算
subset_ocean_data()：裁剪时间和空间范围

interp_ocean_data()：插值到特定点

average_ocean_data()：做时间平均

✅ Step 4：可视化
plot_ocean_data()、plot_time_series()、plot_profile() 等函数

支持 overlay、坐标系统控制、配色方案

🧠 四、你可以怎么结合你的研究用它？
你研究的是浪-潮-流耦合作用对长江口台风浪与风暴潮的影响，可以考虑：

利用工具箱读取 HYCOM / Copernicus 的背景流场

用 GDP 或 Argo 浮标数据验证模型输出

画台风期间不同模型的 SST、SSH、流速图

做剖面图分析台风引起的温跃层变化

比较不同耦合方案下某点的时间序列差异

📚 五、官方文档和推荐资源
GitHub 地址：
👉 https://github.com/lnferris/ocean_data_tools

建议从 demo 文件夹开始入手，很多代码示例都很清楚，比如：

demo_gdp.m：漂流浮标绘图

demo_hycom.m：HYCOM 数据读取与绘图

demo_argo.m：Argo 剖面分析

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