Xarray engine: ensemble data

Get input GRIB ensemble forecast data.

import earthkit.data as ekd

ds_fl = ekd.from_source("sample", "ens_cf_pf.grib").to_fieldlist()

The data contains 3 ensemble members: 1 control and 2 perturbed members.

ds_fl.ls()

	parameter.variable	time.valid_datetime	time.base_datetime	time.step	vertical.level	vertical.level_type	ensemble.member	geography.grid_type
0	t	2024-06-03 00:00:00	2024-06-03	0 days 00:00:00	500	pressure	0	regular_ll
1	t	2024-06-03 06:00:00	2024-06-03	0 days 06:00:00	500	pressure	0	regular_ll
2	t	2024-06-03 00:00:00	2024-06-03	0 days 00:00:00	500	pressure	1	regular_ll
3	t	2024-06-03 00:00:00	2024-06-03	0 days 00:00:00	500	pressure	2	regular_ll
4	t	2024-06-03 06:00:00	2024-06-03	0 days 06:00:00	500	pressure	1	regular_ll
5	t	2024-06-03 06:00:00	2024-06-03	0 days 06:00:00	500	pressure	2	regular_ll

When we convert GRIB data to Xarray with to_xarray() the ensemble dimension is defined by the “member” dimension role. By default, this role is using the “ensemble.member” metadata key.

ds_fl.to_xarray()

<xarray.Dataset> Size: 33kB
Dimensions:    (member: 3, step: 2, latitude: 19, longitude: 36)
Coordinates:
  * member     (member) <U1 12B '0' '1' '2'
  * step       (step) timedelta64[ns] 16B 00:00:00 06:00:00
  * latitude   (latitude) float64 152B 90.0 80.0 70.0 60.0 ... -70.0 -80.0 -90.0
  * longitude  (longitude) float64 288B 0.0 10.0 20.0 30.0 ... 330.0 340.0 350.0
Data variables:
    t          (member, step, latitude, longitude) float64 33kB ...
Attributes:
    Conventions:  CF-1.8
    institution:  ECMWF

xarray.Dataset

• Dimensions:
  • member: 3
  • step: 2
  • latitude: 19
  • longitude: 36
• Coordinates: (4)
  • member
    (member)
    <U1
    '0' '1' '2'

    array(['0', '1', '2'], dtype='<U1')

  • step
    (step)
    timedelta64[ns]
    00:00:00 06:00:00

    standard_name :

    forecast_period

    long_name :

    time since forecast_reference_time

    array([             0, 21600000000000], dtype='timedelta64[ns]')

  • latitude
    (latitude)
    float64
    90.0 80.0 70.0 ... -80.0 -90.0

    units :

    degrees_north

    standard_name :

    latitude

    long_name :

    latitude

    array([ 90.,  80.,  70.,  60.,  50.,  40.,  30.,  20.,  10.,   0., -10., -20.,
           -30., -40., -50., -60., -70., -80., -90.])

  • longitude
    (longitude)
    float64
    0.0 10.0 20.0 ... 330.0 340.0 350.0

    units :

    degrees_east

    standard_name :

    longitude

    long_name :

    longitude

    array([  0.,  10.,  20.,  30.,  40.,  50.,  60.,  70.,  80.,  90., 100., 110.,
           120., 130., 140., 150., 160., 170., 180., 190., 200., 210., 220., 230.,
           240., 250., 260., 270., 280., 290., 300., 310., 320., 330., 340., 350.])

• Data variables: (1)
  • t
    (member, step, latitude, longitude)
    float64
    ...

    standard_name :

    air_temperature

    long_name :

    Temperature

    units :

    kelvin

    level_type :

    pressure

    _earthkit :

    {'message': b"GRIB\x00\x00\xa2\x01\x00\x00j\x80b\x9a\xff\x80\x82d\x01\xf4\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x01\n\x04\x0b0001\x003\x02\x00\x00\x00\x014\xd8\xdb\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 12, 'grid_spec': '{"grid": [10, 10]}'}

    [4104 values with dtype=float64]

• Attributes: (2)

  Conventions :

  CF-1.8

  institution :

  ECMWF

This default behaviour can be overridden by specifying custom dim_roles. E.g. to get the ensemble member number from the “perturbationNumber” GRIB key we can use:

ds_fl.to_xarray(dim_roles={"member": "metadata.perturbationNumber"})

<xarray.Dataset> Size: 33kB
Dimensions:    (member: 3, step: 2, latitude: 19, longitude: 36)
Coordinates:
  * member     (member) int64 24B 0 1 2
  * step       (step) timedelta64[ns] 16B 00:00:00 06:00:00
  * latitude   (latitude) float64 152B 90.0 80.0 70.0 60.0 ... -70.0 -80.0 -90.0
  * longitude  (longitude) float64 288B 0.0 10.0 20.0 30.0 ... 330.0 340.0 350.0
Data variables:
    t          (member, step, latitude, longitude) float64 33kB ...
Attributes:
    Conventions:  CF-1.8
    institution:  ECMWF

xarray.Dataset

• Dimensions:
  • member: 3
  • step: 2
  • latitude: 19
  • longitude: 36
• Coordinates: (4)
  • member
    (member)
    int64
    0 1 2

    array([0, 1, 2])

  • step
    (step)
    timedelta64[ns]
    00:00:00 06:00:00

    standard_name :

    forecast_period

    long_name :

    time since forecast_reference_time

    array([             0, 21600000000000], dtype='timedelta64[ns]')

  • latitude
    (latitude)
    float64
    90.0 80.0 70.0 ... -80.0 -90.0

    units :

    degrees_north

    standard_name :

    latitude

    long_name :

    latitude

    array([ 90.,  80.,  70.,  60.,  50.,  40.,  30.,  20.,  10.,   0., -10., -20.,
           -30., -40., -50., -60., -70., -80., -90.])

  • longitude
    (longitude)
    float64
    0.0 10.0 20.0 ... 330.0 340.0 350.0

    units :

    degrees_east

    standard_name :

    longitude

    long_name :

    longitude

    array([  0.,  10.,  20.,  30.,  40.,  50.,  60.,  70.,  80.,  90., 100., 110.,
           120., 130., 140., 150., 160., 170., 180., 190., 200., 210., 220., 230.,
           240., 250., 260., 270., 280., 290., 300., 310., 320., 330., 340., 350.])

• Data variables: (1)
  • t
    (member, step, latitude, longitude)
    float64
    ...

    standard_name :

    air_temperature

    long_name :

    Temperature

    units :

    kelvin

    level_type :

    pressure

    _earthkit :

    {'message': b"GRIB\x00\x00\xa2\x01\x00\x00j\x80b\x9a\xff\x80\x82d\x01\xf4\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x1e\x01\n\x04\x0b0001\x003\x02\x00\x00\x00\x014\xd8\xdb\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 12, 'grid_spec': '{"grid": [10, 10]}'}

    [4104 values with dtype=float64]

• Attributes: (2)

  Conventions :

  CF-1.8

  institution :

  ECMWF