Я выполняю процедуру объективного анализа Barnes для данных Oklahoma Mesonet с использованием interpolate_to_grid, который считывает в рассчитанном интервале между станциями выходные данные из interpolate_to_points. Это рассчитывается с использованием ave_spacing = cdist (points, points) .mean (), который, по-видимому, рассчитывает среднее расстояние между каждой отдельной точкой данных и всеми точками данных. В результате я получаю среднее расстояние между станциями ~ 228 км, когда фактическое среднее расстояние между соседними участками составляет 30-40 км. Я хотел бы иметь возможность изменить это значение в процедуре объективного анализа, не разбирая при этом все различные зависимости.
spacing = cdist(list(zip(xloc, yloc)), list(zip(xloc, yloc)))
print(spacing)
Output:
[[ 0. 245145.42398369 281067.71959647 ... 181889.14491027
307129.27783772 193503.08897866]
[245145.42398369 0. 242581.9939922 ... 426945.42853957
204288.62028541 345728.95107532]
[281067.71959647 242581.9939922 0. ... 410049.17526377
70655.02912353 212376.09473731]
...
[181889.14491027 426945.42853957 410049.17526377 ... 0.
455951.64830299 226710.02224577]
[307129.27783772 204288.62028541 70655.02912353 ... 455951.64830299
0. 275129.18406574]
[193503.08897866 345728.95107532 212376.09473731 ... 226710.02224577
275129.18406574 0. ]]
avg_spacing = np.mean(cdist(list(zip(xloc, yloc)), list(zip(xloc, yloc))))
print(avg_spacing)
Output:
227725.7196359123