CAPE из GFS GRIB2 в Python: почему пусто и как открыть данные

Почему CAPE из GFS GRIB2 в xarray открывается пустым, и как это исправить: используйте engine=cfgrib и фильтр typeOfLevel=surface. Короткий пример на Python.

Чтение GRIB2 из GFS порой ставит в тупик: параметр вроде бы есть, но в Python он раскрывается в пустой набор данных. Типичный пример — CAPE (Convective Available Potential Energy): файл скачивается без проблем, температура открывается нормально, а для CAPE — пусто. Ниже — короткое пояснение, почему так происходит, и как открыть тот же файл так, чтобы поле CAPE реально читалось.

Воспроизведение проблемы

Файл из продукта GFS 0.25° с шагом 1 час. Если открыть его в xarray через один из движков, для CAPE получится пустой результат, тогда как другие переменные, например TMP, работают как надо.

import xarray as xr

src_path = 'gfs.t18z.pgrb2.0p25.f005'
raw_view = xr.open_dataset(src_path, engine='gribberish')

При таком подходе CAPE не содержит данных, хотя тот же файл возвращает значения при выборе другого метеопараметра, такого как температура (TMP).

Что происходит

Поведение зависит от движка. Один и тот же GRIB2-файл разные бэкенды разбирают по‑разному. В данном случае CAPE в файле есть, но при открытии через один движок для этого поля получается пустой набор. Переключение на другой движок и применение фильтра по уровню делают данные видимыми.

Решение

Откройте GRIB2 через другой бэкенд и отфильтруйте по соответствующим метаданным уровня. Вызов ниже показывает данные CAPE:

import xarray as xr

path_to_grib = 'gfs.t18z.pgrb2.0p25.f005'
met_data = xr.open_dataset(
    path_to_grib,
    engine='cfgrib',
    filter_by_keys={'typeOfLevel': 'surface'}
)

Здесь меняется движок декодирования и сужается выборка до нужного уровня — после этого CAPE становится доступен.

Почему это важно

Декодирование GRIB не полностью единообразно между движками. Если параметр вроде CAPE выглядит пустым, тогда как другие из этого же файла читаются нормально, чаще всего дело в особенностях парсинга, а не в отсутствии поля. Умение переключать движок и фильтровать по метаданным GRIB (например, typeOfLevel) экономит время и убирает ложные предположения о недоступности данных.

Выводы

Если параметр из GFS GRIB2 в Python кажется пустым, попробуйте другой движок и добавьте фильтр по ключам. Для CAPE из этого источника открытие через движок cfgrib с указанием typeOfLevel = surface возвращает ожидаемые данные. Держите этот прием под рукой и для других метеопараметров, которые будто «пропадают» при декодировании.