Paraview绘制100m等高面的风速云图

本文最后更新于 2025年4月9日 晚上

需求: 使用openfoam计算了复杂地形场景下的风场，现在想要画出距离地面100m高度的曲面上的风速云图，并用Python进一步后处理

1. 导入计算结果

导入openfoam结果，在mesh regions中选择internalMesh和地表的patch，选择应用。

2. 提取地表

插入一个extract block的filter，选择地表的patch，应用即可得到一个单独的地表。

3. 使用caculator获得向上平移100m的曲面

对上一步提取到的地表插入一个caculator的filter，勾选Coordinate Results，输入表达式iHat*coordsX + jHat*coordsY + kHat*(coordsZ+100)，选择应用，得到平移后的地表。

4. 使用Resample With Dataset将流场数据映射到新曲面上

插入一个Resample With Dataset的filter，源选择第一步中的流场数据，Destination Mesh选择第三步中的新曲面，选择应用。这时候应该能看到新曲面上有流场数据了。

5. 导出csv数据

画面上只留下映射了数据的新曲面，File->Save Data，选择csv格式，保存想要的数据列。

6. 使用Python绘制云图

代码如下（仅参考，需要根据具体需求修改）：

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata

data = pd.read_csv("./30m_h=100m.csv")
# 提取坐标和风速向量
x = data['Points:0']
y = data['Points:1']
u = data['U:0']
v = data['U:1']
w = data['U:2']

# 计算风速的大小（欧几里得范数）
wind_speed = np.sqrt(u**2 + v**2 + w**2)

# 创建插值的网格
grid_x, grid_y = np.mgrid[x.min():x.max():100, y.min():y.max():100]

# 插值风速数据
grid_wind_speed = griddata((x, y), wind_speed, (grid_x, grid_y), method='cubic')
grid_z = griddata((x, y), data['Points:2'], (grid_x, grid_y), method='cubic')

# 绘制云图
plt.figure(figsize=(10, 8))
contourf = plt.contourf(grid_x, grid_y, grid_wind_speed, levels=20, cmap='viridis')

如果想要绘制等高线，可以在最后加上：

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# 添加等高线
contour = plt.contour(grid_x, grid_y, grid_z, levels=10, colors='black')
plt.clabel(contour, inline=True, fontsize=8)

如果想要绘制风向箭头，可以在最后加上：

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# 计算风向箭头的位置和大小
# 确定每个区域的中心点
num_arrows = 10
x_centers = np.linspace(x.min(), x.max(), num_arrows)
y_centers = np.linspace(y.min(), y.max(), num_arrows)
X, Y = np.meshgrid(x_centers, y_centers)

# 对风速向量进行插值以得到箭头的方向
U = griddata((x, y), u, (X, Y), method='cubic')
V = griddata((x, y), v, (X, Y), method='cubic')

# 绘制表示风向的箭头
plt.quiver(X, Y, U, V, pivot='middle', color='white')

最后输出图片：

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# 添加颜色条
plt.colorbar(contourf, label='Wind Speed')

# 设置坐标轴标签和标题
plt.xlabel('X Coordinate')
plt.ylabel('Y Coordinate')
plt.title('Wind Speed Contour at 100m Elevation')
plt.show()