[GK2A(천리안 2호) 위성 데이터 처리] 2. NC 파일 읽기

 

이번 포스트에서는 다운로드 받은 GK2A 위성 데이터를 파이썬으로 읽어보겠습니다.

1. 다운로드: https://climate-data-science.tistory.com/2

 

 

nc파일을 읽는 파이썬 라이브러리로는 xarray와 netCDF4 있습니다.

이 포스트에서는 netCDF4 라이브러리를 사용합니다.

nc파일에는 보통 1. 파일에 대한 정보, 2. 변수에 대한 정보, 3. 변수값이 있습니다.

 

- nc파일 정보 확인

import netCDF4 as nc
infile = 'gk2a_ami_le2_tqprof_ko020lc_202208130900.nc'
ncfile = nc.Dataset(infile)
print(ncfile)

""" 
print(ncfile)의 출력 결과
<class 'netCDF4._netCDF4.Dataset'>
root group (NETCDF4 data model, file format HDF5):
    file_creation_time: 2022-08-13T09:14:53.994Z
    origianl_sourece_file: gk2a_ami_le2_tqprof_fd060ge_202208130900.nc
    algorithm_version: GK2A_AAP_v1.2021.01.4
    comment: TBD
    conventions: CF-1.7
    institution: KMA/NMSC> Korea Meteorological Administration, National Meteorological Satellite Center
    instrument: GK-2A Advanced Meteorological Imager
    license: Access is restricted to approved users only
    metadata_conventions: Unidata Dataset Discovery v1.0
    names_of_product: pressure_levels, T_profile, Q_profile, RH_profile, quality_flag1,             quality_flag2, quality_flag3
    number_of_product: 7
    observation_mode: FD
    processing_area: FD
    processing_environment: operation
    references: RAP03 AAP v1.3
    title: AMI L2 AAP
    dimensions(sizes): dim_y(900), dim_x(900), dim_z(54), pressure_levels_y(54)
    variables(dimensions): uint16 Q_profile(dim_y, dim_x, dim_z), uint16 RH_profile(dim_y, dim_x, dim_z), uint16 T_profile(dim_y, dim_x, dim_z), uint32 pressure_levels(pressure_levels_y), uint8 quality_flag1(dim_y, dim_x), uint8 quality_flag2(dim_y, dim_x), uint8 quality_flag3(), int32 gk2a_imager_projection()
    groups:
 """

 

다양한 정보가 있지만 아래의 세 정보를 눈 여겨봅시다.

names_of_product: 파일에 있는 변수명

dimensions(sizes): 변수의 차원과 각각 차원의 크기

variables(dimensions): 변수의 타입, 이름, 형태

 

- 변수 정보 확인, 변수 읽기

이중에서 T_profile(온도 연직 프로파일) 변수의 정보를 확인해보겠습니다.

먼저 파일 설명을 보면 T_profile의 차원은 (dim_y=900, dim_x=900, dim_z=900)입니다.

var_inform = ncfile.variables['T_profile']
print(var_inform)

"""
print(var_infom) 출력 결과
<class 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
uint16 T_profile(dim_y, dim_x, dim_z)
    _FillValue: 65535
    add_offset: 0.0
    ancillary_variables: quality_flag1, quality_flag2, quality_flag3
    grid_mapping: gk2a_imager_projection
    long_name: AMI L2 vertical temerature profile
    product_meanings: 
    scale_factor: 0.01
    units: K
    valid_max: 32000
    valid_min: 18000
unlimited dimensions: 
current shape = (900, 900, 54)
filling on
(900, 900, 54)
"""

 

변수의 scale_factor, add_offset, 단위, 차원 등 다양한 정보를 확인할 수 있습니다.

파일 정보에 이미 보았듯 차원은 (900, 900, 54)입니다.

원래는 변수를 읽은 다음 scale_factor를 곱하고 add_offset을 더해줘야하지만 netCDF4 라이브러리에서는 이를 자동으로 계산합니다.

 

nc파일의 변수를 읽는 법은 간단합니다.

앞에서 정보를 읽기 위한 코드 라인에 마지막에 [:]를 붙여주시면 됩니다.

var = ncfile.variables['T_profile'][:]

 

 

- 변수 차원에 대한 이야기

마지막으로 변수 차원에 대해 이야기하겠습니다.

이번에 읽은 변수의 차원 이름은 (dim_y, dim_x, dim_z)입니다.

 

보통 지구 상에서는 좌표로 (위도, 경도, 고도)를 쓰며, 동서방향을 x방향으로, 남북방향을 y방향으로 설정합니다.

그러므로 dim_y는 위도의 차원, dim_x는 경도의 차원, dim_z는 고도의 차원입니다.

고도는 지상으로부터의 거리 혹은 pressure level로 표현합니다.

 

좌표 정보가 있어야 시각화를 할 수 있는데 names_of_products를 보면

pressure_level로 고도 정보, 측 dim_z에 대한 것은 있지만, dim_y(위도)와 dim_x(경도)에 대한 정보가 없습니다.

자료에 따라 위도, 경도 자료를 포함하기도 하지만 제가 읽은 GK2A 파일에는 그 정보가 없습니다.

 

그럼 어디에 있냐구요?

이런 데이터를 메타데이터라고 부르는데 국가기상위성센터에서 제공하고 있습니다.

https://datasvc.nmsc.kma.go.kr/datasvc/html/base/cmm/selectPage.do?page=static.software

 

자세한 이야기는 다음 포스트인 간단한 시각화에서 다루겠습니다.