【Python库包】ESMF 库包介绍及安装

ESMF（Earth System Modeling Framework）库包介绍

Regridding（重网格化）

ESMF-Regridding

根据 Earth System Modeling Framework（ESMF）Regridding 页面，Regridding（重网格化），也叫 remapping（重映射） 或 interpolation（插值），是将数据从一个网格转换到另一个网格的过程，同时尽可能保持原始数据的重要特性。

Regridding 是在不同网格之间转换数据的过程，常见于地球系统模型组件之间（如陆地和大气之间）或在数据集之间（例如用于可视化）。其核心目标是：

• 让数据在网格之间传输时尽量保持 物理一致性；
• 实现 空间分辨率转换（粗到细或细到粗）；
• 支持不同的 网格结构和坐标系统。

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Regridding 的两个阶段

1. 生成插值权重矩阵（Interpolation Weight Matrix）
   描述源网格（source grid）上的点如何贡献给目标网格（destination grid）上的点。

2. 应用插值权重
   将源网格上的数据乘以权重矩阵，得到目标网格上的数据。这个过程使用并行稀疏矩阵乘法完成。

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使用方式

ESMF 提供了多种使用方式：

• Fortran（集成/在线重网格）：可直接在 Fortran 代码中调用，实现模型组件间的自动重网格；
• 命令行工具：
  • ESMF_RegridWeightGen：生成插值权重；
  • ESMF_Regrid：生成并应用插值权重；
• Python（通过 ESMPy）：Python 脚本中使用 ESMPy 接口进行重网格操作。

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坐标系统（Coordinate Systems）

• Cartesian（笛卡尔）：主要用于区域性的小网格，坐标单位为距离（x, y）。
• Spherical（球面）：地球标准表示法，使用经纬度（longitude, latitude）。

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网格类型（Grid Types）

• Grid（结构化网格）：
  • 2D：四边形构成；
  • 3D：六面体构成；
• Mesh（非结构化网格）：
  • 2D：任意边数的多边形；
  • 3D：六面体或四面体；
• LocStream（位置流）：
  • 一组无连接的离散点（例如观测点），不能用于所有重网格方法。

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Regridding 方法

方法	描述
Bilinear	两维或三维线性插值
Patch（高阶）	基于最小二乘拟合的高阶方法
Nearest source to destination	每个目标点对应最近的源点
Nearest destination to source	每个源点对应最近的目标点
First-order conservative	保守数据总量，基于面积重叠比计算权重
Second-order conservative	同上，但考虑源网格内梯度，插值更平滑

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支持的网格文件格式

• CF Tile
• ESMF Mesh
• GRIDSPEC Mosaic
• SCRIP
• UGRID

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极点处理选项（Poles）

• Full circle average：使用极点周围所有纬度点平均；
• N-point average：自定义使用 n 个点；
• No pole：不使用极点值。

ESMF 下载及安装

ESMF-Download

ESMPy: ESMF Python Regridding Interface

ESMPy 是基于 ESMF 的 Python 接口，因此 ESMF 是其运行的核心依赖组件。

ESMPy: ESMF Python Regridding Interface

为什么需要安装 ESMF？

• ESMPy 依赖于 已编译的 ESMF 库。
• 安装 ESMPy 时，Python 会调用 ESMF 提供的构建文件（即 esmf.mk），因此该文件的路径必须通过环境变量 ESMFMKFILE 正确设置。
• 没有 ESMF，ESMPy 将无法正常使用或编译。

xESMF安装

xESMF Installation

$ conda create -n xesmf_env
$ conda activate xesmf_env

$ conda install -c conda-forge xesmf

# to support all features in xESMF
$ conda install -c conda-forge dask netCDF4# optional dependencies for executing all notebook examples
$ conda install -c conda-forge matplotlib cartopy jupyterlab

$ conda install -c conda-forge esmpy xarray numpy shapely cf_xarray sparse numba
$ pip install git+https://github.com/pangeo-data/xesmf.git

ESMPy 安装

ESMF 库包安装实例

ESMF 并不是可以直接通过 pip 安装的 Python 包，它是一个 C/C++/Fortran 编写的框架，因此必须手动编译或通过包管理器获取。以下是通用安装步骤：

Linux 系统安装 ESMF 库包

1. 克隆 ESMF 源码（从 GitHub）

git clone https://github.com/esmf-org/esmf.git
cd esmf

您也可以从 官方 ESMF 发布页面 下载指定版本的源码包。

2. 配置环境变量（可选，但推荐）

设置安装路径：

export ESMF_DIR=$(pwd)
export ESMF_INSTALL_PREFIX=$ESMF_DIR/install

选择编译配置（以下是一个示例配置）：

export ESMF_COMM=openmpi  # 或 mpich，具体取决于您的MPI库
export ESMF_COMPILER=gfortran
export ESMF_BOPT=O         # 优化编译（O - optimized, g - debug）
export ESMF_PIO=ON         # 如果需要 PIO（并行IO）
export ESMF_NETCDF=ON      # 如果需要 NetCDF 支持（通常需要）

3. 编译 ESMF

make

这个过程可能需要几分钟时间，视系统性能和配置而定。

4. 安装 ESMF

make install

这会将构建好的库文件安装到 $ESMF_INSTALL_PREFIX 指定的路径。

5. 设置 ESMFMKFILE 环境变量

这是 ESMPy 能发现 ESMF 的关键步骤。

找到 esmf.mk 文件的位置，通常在以下路径：

$ESMF_INSTALL_PREFIX/lib/libO/<平台名>/esmf.mk

然后设置环境变量。例如：

export ESMFMKFILE=$ESMF_INSTALL_PREFIX/lib/libO/Darwin.gfortranclang.64.openmpi.default/esmf.mk

根据您的平台（Linux、macOS）和使用的编译器（gfortran、intel）替换路径中的内容。

检查是否成功

确保以下命令成功输出：

echo $ESMFMKFILE
cat $ESMFMKFILE | grep ESMF_VERSION_STRING

您应该能看到类似：

ESMF_VERSION_STRING = 9.0.0

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Windows 系统安装 ESMF 库包

参考

1、CSDN 博客-Python解决import xesmf报错没有名为ESMF的包