In [1]:

    

%load_ext load_style
%load_style talk.css


    

In [2]:

    

import os, sys
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import ma
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap


    

In [3]:

    

%matplotlib inline


    

In [4]:

    

dpath = os.path.join(os.environ['HOME'],'data/SST/ER_SST/V4')
#dpath = os.path.join(os.environ['HOME'],'data/SST/ER_SST/')


    

In [5]:

    

import xray


    

In [6]:

    

ncfname = os.path.join(dpath,'ersst.realtime.nc')


    

In [7]:

    

dset = xray.open_dataset(ncfname)


    

In [8]:

    

dset


    

    
Out[8]:





<xray.Dataset>
Dimensions:   (lat: 89, lon: 180, nv: 2, time: 804, zlev: 1)
Coordinates:
  * time      (time) datetime64[ns] 1948-01-15 1948-02-15 1948-03-15 1948-04-15 ...
  * zlev      (zlev) float32 0.0
  * lat       (lat) float32 -88.0 -86.0 -84.0 -82.0 -80.0 -78.0 -76.0 -74.0 -72.0 -70.0 ...
  * lon       (lon) float32 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0 20.0 22.0 24.0 ...
  * nv        (nv) int64 0 1
Variables:
    lat_bnds  (lat, nv) float32 -89.0 -87.0 -87.0 -85.0 -85.0 -83.0 -83.0 -81.0 -81.0 ...
    lon_bnds  (lon, nv) float32 -1.0 1.0 1.0 3.0 3.0 5.0 5.0 7.0 7.0 9.0 9.0 11.0 11.0 ...
    sst       (time, zlev, lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan ...
    anom      (time, zlev, lat, lon) float64 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan ...
Attributes:
    Conventions: CF-1.6
    Metadata_Conventions: CF-1.6, Unidata Dataset Discovery v1.0
    metadata_link: C00884
    id: ersst.v4.194801
    naming_authority: gov.noaa.ncdc
    title: NOAA Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST), Version 4 (in situ only)
    summary: ERSST.v4 is developped based on v3b after revisions of 11 parameters using updated data sets and advanced knowledge of ERSST analysis
    institution: NOAA/NESDIS/NCDC
    creator_name: Boyin Huang
    creator_email: boyin.huang@noaa.gov
    date_created: 2014-10-24
    production_version: Beta Version 4
    history: Fri Feb 13 15:18:09 2015: ncrcat ersst.194801_ft.nc ersst.194802_ft.nc ersst.194803_ft.nc ersst.194804_ft.nc ersst.194805_ft.nc ersst.194806_ft.nc ersst.194807_ft.nc ersst.194808_ft.nc ersst.194809_ft.nc ersst.194810_ft.nc ersst.194811_ft.nc ersst.194812_ft.nc ersst.194901_ft.nc ersst.194902_ft.nc ersst.194903_ft.nc ersst.194904_ft.nc ersst.194905_ft.nc ersst.194906_ft.nc ersst.194907_ft.nc ersst.194908_ft.nc ersst.194909_ft.nc ersst.194910_ft.nc ersst.194911_ft.nc ersst.194912_ft.nc ersst.195001_ft.nc ersst.195002_ft.nc ersst.195003_ft.nc ersst.195004_ft.nc ersst.195005_ft.nc ersst.195006_ft.nc ersst.195007_ft.nc ersst.195008_ft.nc ersst.195009_ft.nc ersst.195010_ft.nc ersst.195011_ft.nc ersst.195012_ft.nc ersst.195101_ft.nc ersst.195102_ft.nc ersst.195103_ft.nc ersst.195104_ft.nc ersst.195105_ft.nc ersst.195106_ft.nc ersst.195107_ft.nc ersst.195108_ft.nc ersst.195109_ft.nc ersst.195110_ft.nc ersst.195111_ft.nc ersst.195112_ft.nc ersst.195201_ft.nc ersst.195202_ft.nc 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ersst.195607_ft.nc ersst.195608_ft.nc ersst.195609_ft.nc ersst.195610_ft.nc ersst.195611_ft.nc ersst.195612_ft.nc ersst.195701_ft.nc ersst.195702_ft.nc ersst.195703_ft.nc ersst.195704_ft.nc ersst.195705_ft.nc ersst.195706_ft.nc ersst.195707_ft.nc ersst.195708_ft.nc ersst.195709_ft.nc ersst.195710_ft.nc ersst.195711_ft.nc ersst.195712_ft.nc ersst.195801_ft.nc ersst.195802_ft.nc ersst.195803_ft.nc ersst.195804_ft.nc ersst.195805_ft.nc ersst.195806_ft.nc ersst.195807_ft.nc ersst.195808_ft.nc ersst.195809_ft.nc ersst.195810_ft.nc ersst.195811_ft.nc ersst.195812_ft.nc ersst.195901_ft.nc ersst.195902_ft.nc ersst.195903_ft.nc ersst.195904_ft.nc ersst.195905_ft.nc ersst.195906_ft.nc ersst.195907_ft.nc ersst.195908_ft.nc ersst.195909_ft.nc ersst.195910_ft.nc ersst.195911_ft.nc ersst.195912_ft.nc ersst.196001_ft.nc ersst.196002_ft.nc ersst.196003_ft.nc ersst.196004_ft.nc ersst.196005_ft.nc ersst.196006_ft.nc ersst.196007_ft.nc ersst.196008_ft.nc ersst.196009_ft.nc ersst.196010_ft.nc 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ersst.199103_ft.nc ersst.199104_ft.nc ersst.199105_ft.nc ersst.199106_ft.nc ersst.199107_ft.nc ersst.199108_ft.nc ersst.199109_ft.nc ersst.199110_ft.nc ersst.199111_ft.nc ersst.199112_ft.nc ersst.199201_ft.nc ersst.199202_ft.nc ersst.199203_ft.nc ersst.199204_ft.nc ersst.199205_ft.nc ersst.199206_ft.nc ersst.199207_ft.nc ersst.199208_ft.nc ersst.199209_ft.nc ersst.199210_ft.nc ersst.199211_ft.nc ersst.199212_ft.nc ersst.199301_ft.nc ersst.199302_ft.nc ersst.199303_ft.nc ersst.199304_ft.nc ersst.199305_ft.nc ersst.199306_ft.nc ersst.199307_ft.nc ersst.199308_ft.nc ersst.199309_ft.nc ersst.199310_ft.nc ersst.199311_ft.nc ersst.199312_ft.nc ersst.199401_ft.nc ersst.199402_ft.nc ersst.199403_ft.nc ersst.199404_ft.nc ersst.199405_ft.nc ersst.199406_ft.nc ersst.199407_ft.nc ersst.199408_ft.nc ersst.199409_ft.nc ersst.199410_ft.nc ersst.199411_ft.nc ersst.199412_ft.nc ersst.199501_ft.nc ersst.199502_ft.nc ersst.199503_ft.nc ersst.199504_ft.nc ersst.199505_ft.nc ersst.199506_ft.nc ersst.199507_ft.nc ersst.199508_ft.nc ersst.199509_ft.nc ersst.199510_ft.nc ersst.199511_ft.nc ersst.199512_ft.nc ersst.199601_ft.nc ersst.199602_ft.nc ersst.199603_ft.nc ersst.199604_ft.nc ersst.199605_ft.nc ersst.199606_ft.nc ersst.199607_ft.nc ersst.199608_ft.nc ersst.199609_ft.nc ersst.199610_ft.nc ersst.199611_ft.nc ersst.199612_ft.nc ersst.199701_ft.nc ersst.199702_ft.nc ersst.199703_ft.nc ersst.199704_ft.nc ersst.199705_ft.nc ersst.199706_ft.nc ersst.199707_ft.nc ersst.199708_ft.nc ersst.199709_ft.nc ersst.199710_ft.nc ersst.199711_ft.nc ersst.199712_ft.nc ersst.199801_ft.nc ersst.199802_ft.nc ersst.199803_ft.nc ersst.199804_ft.nc ersst.199805_ft.nc ersst.199806_ft.nc ersst.199807_ft.nc ersst.199808_ft.nc ersst.199809_ft.nc ersst.199810_ft.nc ersst.199811_ft.nc ersst.199812_ft.nc ersst.199901_ft.nc ersst.199902_ft.nc ersst.199903_ft.nc ersst.199904_ft.nc ersst.199905_ft.nc ersst.199906_ft.nc ersst.199907_ft.nc ersst.199908_ft.nc ersst.199909_ft.nc ersst.199910_ft.nc ersst.199911_ft.nc ersst.199912_ft.nc ersst.200001_ft.nc ersst.200002_ft.nc ersst.200003_ft.nc ersst.200004_ft.nc ersst.200005_ft.nc ersst.200006_ft.nc ersst.200007_ft.nc ersst.200008_ft.nc ersst.200009_ft.nc ersst.200010_ft.nc ersst.200011_ft.nc ersst.200012_ft.nc ersst.200101_ft.nc ersst.200102_ft.nc ersst.200103_ft.nc ersst.200104_ft.nc ersst.200105_ft.nc ersst.200106_ft.nc ersst.200107_ft.nc ersst.200108_ft.nc ersst.200109_ft.nc ersst.200110_ft.nc ersst.200111_ft.nc ersst.200112_ft.nc ersst.200201_ft.nc ersst.200202_ft.nc ersst.200203_ft.nc ersst.200204_ft.nc ersst.200205_ft.nc ersst.200206_ft.nc ersst.200207_ft.nc ersst.200208_ft.nc ersst.200209_ft.nc ersst.200210_ft.nc ersst.200211_ft.nc ersst.200212_ft.nc ersst.200301_ft.nc ersst.200302_ft.nc ersst.200303_ft.nc ersst.200304_ft.nc ersst.200305_ft.nc ersst.200306_ft.nc ersst.200307_ft.nc ersst.200308_ft.nc ersst.200309_ft.nc ersst.200310_ft.nc ersst.200311_ft.nc ersst.200312_ft.nc ersst.200401_ft.nc ersst.200402_ft.nc ersst.200403_ft.nc ersst.200404_ft.nc ersst.200405_ft.nc ersst.200406_ft.nc ersst.200407_ft.nc ersst.200408_ft.nc ersst.200409_ft.nc ersst.200410_ft.nc ersst.200411_ft.nc ersst.200412_ft.nc ersst.200501_ft.nc ersst.200502_ft.nc ersst.200503_ft.nc ersst.200504_ft.nc ersst.200505_ft.nc ersst.200506_ft.nc ersst.200507_ft.nc ersst.200508_ft.nc ersst.200509_ft.nc ersst.200510_ft.nc ersst.200511_ft.nc ersst.200512_ft.nc ersst.200601_ft.nc ersst.200602_ft.nc ersst.200603_ft.nc ersst.200604_ft.nc ersst.200605_ft.nc ersst.200606_ft.nc ersst.200607_ft.nc ersst.200608_ft.nc ersst.200609_ft.nc ersst.200610_ft.nc ersst.200611_ft.nc ersst.200612_ft.nc ersst.200701_ft.nc ersst.200702_ft.nc ersst.200703_ft.nc ersst.200704_ft.nc ersst.200705_ft.nc ersst.200706_ft.nc ersst.200707_ft.nc ersst.200708_ft.nc ersst.200709_ft.nc ersst.200710_ft.nc ersst.200711_ft.nc ersst.200712_ft.nc ersst.200801_ft.nc ersst.200802_ft.nc ersst.200803_ft.nc ersst.200804_ft.nc ersst.200805_ft.nc ersst.200806_ft.nc ersst.200807_ft.nc ersst.200808_ft.nc ersst.200809_ft.nc ersst.200810_ft.nc ersst.200811_ft.nc ersst.200812_ft.nc ersst.200901_ft.nc ersst.200902_ft.nc ersst.200903_ft.nc ersst.200904_ft.nc ersst.200905_ft.nc ersst.200906_ft.nc ersst.200907_ft.nc ersst.200908_ft.nc ersst.200909_ft.nc ersst.200910_ft.nc ersst.200911_ft.nc ersst.200912_ft.nc ersst.201001_ft.nc ersst.201002_ft.nc ersst.201003_ft.nc ersst.201004_ft.nc ersst.201005_ft.nc ersst.201006_ft.nc ersst.201007_ft.nc ersst.201008_ft.nc ersst.201009_ft.nc ersst.201010_ft.nc ersst.201011_ft.nc ersst.201012_ft.nc ersst.201101_ft.nc ersst.201102_ft.nc ersst.201103_ft.nc ersst.201104_ft.nc ersst.201105_ft.nc ersst.201106_ft.nc ersst.201107_ft.nc ersst.201108_ft.nc ersst.201109_ft.nc ersst.201110_ft.nc ersst.201111_ft.nc ersst.201112_ft.nc ersst.201201_ft.nc ersst.201202_ft.nc ersst.201203_ft.nc ersst.201204_ft.nc ersst.201205_ft.nc ersst.201206_ft.nc ersst.201207_ft.nc ersst.201208_ft.nc ersst.201209_ft.nc ersst.201210_ft.nc ersst.201211_ft.nc ersst.201212_ft.nc ersst.201301_ft.nc ersst.201302_ft.nc ersst.201303_ft.nc ersst.201304_ft.nc ersst.201305_ft.nc ersst.201306_ft.nc ersst.201307_ft.nc ersst.201308_ft.nc ersst.201309_ft.nc ersst.201310_ft.nc ersst.201311_ft.nc ersst.201312_ft.nc ersst.201401_ft.nc ersst.201402_ft.nc ersst.201403_ft.nc ersst.201404_ft.nc ersst.201405_ft.nc ersst.201406_ft.nc ersst.201407_ft.nc ersst.201408_ft.nc ersst.201409_ft.nc ersst.201410_ft.nc ersst.201411_ft.nc ersst.201412_ft.nc ersst.realtime.nc
Version 4 based on Version 3b
    publisher_name: Boyin Huang
    publisher_email: boyin.huang@noaa.gov
    publisher_url: http://www.ncdc.noaa.gov
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    license: No constraints on data access or use
    time_coverage_start: 1948-01-15T000000Z
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    geospatial_lon_resolution: 2.0
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    cdm_data_type: Grid
    processing_level: L4
    standard_name_vocabulary: CF Standard Name Table v27
    keywords: Earth Science &gt; Oceans &gt; Ocean Temperature &gt; Sea Surface Temperature &gt
    keywords_vocabulary: NASA Global Change Master Directory (GCMD) Science Keywords
    project: NOAA Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST)
    platform: Ship and Buoy SSTs from ICOADS R2.5 and NCEP GTS
    instrument: Conventional thermometers
    source: ICOADS R2.5 SST, NCEP GTS SST, HadISST ice, NCEP ice
    comment: SSTs were observed by conventional thermometers in Buckets (insulated or un-insulated canvas and wooded buckets) or Engine Room Intaker
    references: Huang et al, 2014: Extended Reconstructed Sea Surface Temperatures Version 4 (ERSST.v4), Part I. Upgrades and Intercomparisons. Journal of Climate, DOI: 10.1175/JCLI-D-14-00006.1.
    climatology: Climatology is based on 1971-2000 SST, Xue, Y., T. M. Smith, and R. W. Reynolds, 2003: Interdecadal changes of 30-yr SST normals during 1871.2000. Journal of Climate, 16, 1601-1612.
    description: In situ data: ICOADS2.5 before 2007 and NCEP in situ data from 2008 to present. Ice data: HadISST ice before 2010 and NCEP ice after 2010.
    nco_openmp_thread_number: 1

In [9]:

    

dsub = dset.sel(time=slice('1980','2014'), lat=slice(-40,40), lon=slice(120,290))


    

In [10]:

    

lat = dsub['lat'].values
lon = dsub['lon'].values
sst = dsub['anom'].values.squeeze() # because of zlev


    

In [11]:

    

sst.shape


    

    
Out[11]:





(420, 41, 86)

In [13]:

    

X = np.reshape(sst, (sst.shape[0], len(lat) * len(lon)), order='F')


    

In [14]:

    

X.shape


    

    
Out[14]:





(420, 3526)

In [15]:

    

X = ma.masked_array(X, np.isnan(X))


    

In [16]:

    

land = X.sum(0).mask


    

In [17]:

    

ocean = -land


    

In [18]:

    

X = X[:,ocean]


    

In [19]:

    

X.shape


    

    
Out[19]:





(420, 3133)

In [20]:

    

from sklearn import preprocessing
scaler  = preprocessing.StandardScaler()


    

In [21]:

    

scaler_sst = scaler.fit(X)


    

In [22]:

    

from sklearn.externals import joblib


    

In [23]:

    

joblib.dump(scaler_sst, '../outputs/scaler_sst.pkl', compress=9)


    

    
Out[23]:





['../outputs/scaler_sst.pkl']

In [24]:

    

scaler_sst = joblib.load('../outputs/scaler_sst.pkl')


    

In [25]:

    

X = scaler_sst.transform(X)


    

In [26]:

    

X.mean()


    

    
Out[26]:





1.1555647671687066e-18

In [27]:

    

X.std()


    

    
Out[27]:





1.0

In [28]:

    

from sklearn.decomposition import pca


    

In [29]:

    

skpca = pca.PCA()


    

In [30]:

    

skpca.fit(X)


    

    
Out[30]:





PCA(copy=True, n_components=None, whiten=False)

In [31]:

    

joblib.dump(skpca, '../outputs/EOF.pkl', compress=9)


    

    
Out[31]:





['../outputs/EOF.pkl']

In [64]:

    

from matplotlib import style
style.use('fivethirtyeight')


    

In [62]:

    

style.available


    

    
Out[62]:





[u'dark_background', u'bmh', u'grayscale', u'ggplot', u'fivethirtyeight']

In [65]:

    

f, ax = plt.subplots(figsize=(6,6))
ax.plot(skpca.explained_variance_ratio_[0:10]*100)
ax.plot(skpca.explained_variance_ratio_[0:10]*100,'ro')


    

    
Out[65]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1122867d0>]






    

In [34]:

    

ipc = np.where(skpca.explained_variance_ratio_.cumsum() >= 0.70)[0][0]


    

In [35]:

    

ipc


    

    
Out[35]:





9

In [36]:

    

PCs = skpca.transform(X)


    

In [37]:

    

PCs = PCs[:,:ipc]


    

In [38]:

    

EOFs = skpca.components_


    

In [39]:

    

EOFs = EOFs[:ipc,:]


    

In [40]:

    

EOFs.shape


    

    
Out[40]:





(9, 3133)

In [41]:

    

EOF_recons = np.ones((ipc, len(lat) * len(lon))) * -999.


    

In [42]:

    

for i in xrange(ipc): 
    EOF_recons[i,ocean] = EOFs[i,:]


    

In [43]:

    

EOF_recons = ma.masked_values(np.reshape(EOF_recons, (ipc, len(lat), len(lon)), order='F'), -999.)


    

In [44]:

    

EOF_recons.shape


    

    
Out[44]:





(9, 41, 86)

In [45]:

    

plt.imshow(EOF_recons[0,:,:], origin='lower', interpolation='nearest', aspect='auto')
plt.colorbar();


    

In [46]:

    

from sklearn.preprocessing import StandardScaler


    

In [47]:

    

scaler_PCs = StandardScaler()


    

In [48]:

    

scaler_PCs.fit(PCs)


    

    
Out[48]:





StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

In [49]:

    

PCs_std = scaler_PCs.transform(PCs)


    

In [50]:

    

joblib.dump(scaler_PCs, '../outputs/scaler_PCs.pkl')


    

    
Out[50]:





['../outputs/scaler_PCs.pkl',
 '../outputs/scaler_PCs.pkl_01.npy',
 '../outputs/scaler_PCs.pkl_02.npy']

In [51]:

    

PCdf = pd.DataFrame(PCs_std, index = dsub['time'], \
                    columns = ["EOF%s" % (x) for x in xrange(1, PCs_std.shape[1] +1)])


    

In [52]:

    

PCdf.head()


    

    
Out[52]:






  

    

      

      
EOF1
      
EOF2
      
EOF3
      
EOF4
      
EOF5
      
EOF6
      
EOF7
      
EOF8
      
EOF9
    
    

      
time
      

      

      

      

      

      

      

      

      

    
  
  

    

      
1980-01-15
      
 1.100268
      
-0.473141
      
 1.082161
      
 0.284773
      
-0.122347
      
 1.691922
      
-1.243047
      
 2.784704
      
-1.128199
    
    

      
1980-02-15
      
 1.102311
      
-0.834280
      
 1.457097
      
 0.714391
      
-0.377864
      
 1.966317
      
-2.102305
      
 3.611191
      
-1.640436
    
    

      
1980-03-15
      
 0.820466
      
-0.539195
      
 1.220918
      
 0.952919
      
-0.923083
      
 2.017179
      
-1.482474
      
 2.650050
      
-0.094746
    
    

      
1980-04-15
      
 0.983487
      
-0.890013
      
 0.919056
      
-0.080937
      
-1.150593
      
 0.927583
      
-1.409878
      
 1.554210
      
 0.548674
    
    

      
1980-05-15
      
 0.943051
      
-1.097338
      
 0.497011
      
-0.078840
      
-0.949889
      
 0.541508
      
-1.854121
      
 1.298071
      
-0.434732
    
  

In [53]:

    

PCdf.to_csv('../outputs/EOF_ERSST_PCs.csv')


    

In [54]:

    

from scipy.signal import detrend


    

In [61]:

    

f, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
PCdf.ix[:,0].plot(ax=ax, color='k', label='PC1')
#ax.set_xlabel('period', fontsize=18)
ax.plot(PCdf.index, detrend(PCdf.ix[:,0].values), 'r',  label='PC1 (trend removed)')
ax.grid('off')
ax.legend(loc=1);


    

In [56]:

    

PCdf.plot()


    

    
Out[56]:





<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10f194f10>






    

In [ ]:

    

dset.close()
dsub.close()