Visualisierung meteorologischer Daten mit Python und Matplotlib

Die Programmiersprache Python hat mittlerweile Einzug gefunden in den wissenschaftlichen Programmieralltag. Ihre Vorzüge sind ihre leichte Erlernbarkeit und gleichzeitige Komplexität, die es erlaubt, eine Vielzahl verschiedener Problemstellungen zu lösen. Insbesondere ermöglicht Python neben der Verarbeitung wissenschaftlicher Daten die Darstellung selbiger, sodass sich in sich geschlossene Pakete zur Datenverarbeitung und -präsentation zusammenstellen lassen, für die man sonst mehrere Prozessierungsschritte mit verschiedener Software benötigen würde. Grundlage der Datenvisualisierung stellt dabei das Matplotlib-Paket dar. Dabei handelt es sich um ein umfangreiche Python-Erweiterung zur Visualisierung verschiedenster Arten von Daten.

In dieser Präsentation sollen die verschiedenen Möglichkeiten und Features des Matplotlib-Paketes aufgezeigt werden. Dabei kommen Beispieldatensätze zum Einsatz, deren Formate im Bereich der Meteorologie oft Verwendung finden, wie zum Beispiel Modell- und Fernerkundungsdaten. Neben der grundlegenden Methodik zur Darstellung der Daten als solches soll auch auf Aspekte des Layouts eingegangen um aufzuzeigen, wie sich mit Matplotlib erzeugte Plots für wissenschaftliche Publikationen und Präsentationen auf geeignete Art und Weise verwenden lassen.

Neben Matplotlib existieren noch weitere Python-Module, die für die Visualisierung meteorologischer Daten geeignet sind. An erster Stelle steht dabei das Modul Cartopy, welches insbesondere für die Darstellung von Geodaten auf entsprechenden Karten essentiell ist. Daneben sind auch weitere Pakete wie zum Beispiel MetPy verfügbar, die eine unkomplizierte Darstellung auch speziellerer und komplexerer Formate wie zum Beispiel von Soundings im Skew-T-Format ermöglichen.