# 这里全是重力波相关的
# 原始文件名 ：cosmic重力波多天.py

import os
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.interpolate import interp1d
from scipy.optimize import curve_fit
import netCDF4 as nc
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 设置支持中文的字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置字体为微软雅黑
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False            # 正常显示负号

# 定义处理单个文件的函数


def process_single_file(base_folder_path, i):
    # 构建当前文件夹的路径
    folder_name = f"atmPrf_repro2021_2008_00{i}" if i < 10 else f"atmPrf_repro2021_2008_0{i}"
    folder_path = os.path.join(base_folder_path, folder_name)
    # 检查文件夹是否存在
    if os.path.exists(folder_path):
        dfs = []
        # 遍历文件夹中的文件
        for file_name in os.listdir(folder_path):
            if file_name.endswith('.0390_nc'):
                finfo = os.path.join(folder_path, file_name)
                print(f"正在处理文件: {finfo}")
                try:
                    dataset = nc.Dataset(finfo, 'r')
                    # 提取变量数据
                    temp = dataset.variables['Temp'][:]
                    altitude = dataset.variables['MSL_alt'][:]
                    lat = dataset.variables['Lat'][:]
                    lon = dataset.variables['Lon'][:]
                    # 创建DataFrame
                    df = pd.DataFrame({
                        'Longitude': lon,
                        'Latitude': lat,
                        'Altitude': altitude,
                        'Temperature': temp
                    })
                    dataset.close()
                    # 剔除高度大于60的行
                    df = df[df['Altitude'] <= 60]
                    # 对每个文件的数据进行插值
                    alt_interp = np.linspace(
                        df['Altitude'].min(), df['Altitude'].max(), 3000)
                    f_alt = interp1d(
                        df['Altitude'], df['Altitude'], kind='linear', fill_value="extrapolate")
                    f_lon = interp1d(
                        df['Altitude'], df['Longitude'], kind='linear', fill_value="extrapolate")
                    f_lat = interp1d(
                        df['Altitude'], df['Latitude'], kind='linear', fill_value="extrapolate")
                    f_temp = interp1d(
                        df['Altitude'], df['Temperature'], kind='linear', fill_value="extrapolate")
                    # 计算插值结果
                    interpolated_alt = f_alt(alt_interp)
                    interpolated_lon = f_lon(alt_interp)
                    interpolated_lat = f_lat(alt_interp)
                    interpolated_temp = f_temp(alt_interp)
                    # 创建插值后的DataFrame
                    interpolated_df = pd.DataFrame({
                        'Altitude': interpolated_alt,
                        'Longitude': interpolated_lon,
                        'Latitude': interpolated_lat,
                        'Temperature': interpolated_temp
                    })
                    # 将插值后的DataFrame添加到列表中
                    dfs.append(interpolated_df)
                except Exception as e:
                    print(f"处理文件 {finfo} 时出错: {e}")
        # 按行拼接所有插值后的DataFrame
        final_df = pd.concat(dfs, axis=0, ignore_index=True)
        # 获取 DataFrame 的长度
        num_rows = len(final_df)
        # 生成一个每3000个数从0到2999的序列并重复
        altitude_values = np.tile(
            np.arange(3000), num_rows // 3000 + 1)[:num_rows]
        # 将生成的值赋给 DataFrame 的 'Altitude' 列
        final_df['Altitude'] = altitude_values
        # 摄氏度换算开尔文
        final_df['Temperature'] = final_df['Temperature'] + 273.15

        # 筛选出纬度在30到40度之间的数据
        latitude_filtered_df = final_df[(
            final_df['Latitude'] >= 30) & (final_df['Latitude'] <= 40)]

        # 划分经度网格，20°的网格
        lon_min, lon_max = latitude_filtered_df['Longitude'].min(
        ), latitude_filtered_df['Longitude'].max()
        lon_bins = np.arange(lon_min, lon_max + 20, 20)  # 创建经度网格边界
        # 将数据分配到网格中
        latitude_filtered_df['Longitude_Grid'] = np.digitize(
            latitude_filtered_df['Longitude'], lon_bins) - 1

        # 对相同高度的温度取均值，忽略NaN
        altitude_temperature_mean = latitude_filtered_df.groupby(
            'Altitude')['Temperature'].mean().reset_index()
        # 重命名列，使其更具可读性
        altitude_temperature_mean.columns = ['Altitude', 'Mean_Temperature']

        # 定义高度的范围（这里从0到最短段）
        altitude_range = range(0, 3000)
        all_heights_mean_temperature = []  # 用于存储所有高度下的温度均值结果
        for altitude in altitude_range:
            # 筛选出当前高度的所有数据
            altitude_df = latitude_filtered_df[latitude_filtered_df['Altitude'] == altitude]
            # 对Longitude_Grid同一区间的温度取均值
            temperature_mean_by_grid = altitude_df.groupby(
                'Longitude_Grid')['Temperature'].mean().reset_index()
            # 重命名列，使其更具可读性
            temperature_mean_by_grid.columns = [
                'Longitude_Grid', 'Mean_Temperature']
            # 添加高度信息列，方便后续区分不同高度的结果
            temperature_mean_by_grid['Altitude'] = altitude
            # 将当前高度的结果添加到列表中
            all_heights_mean_temperature.append(temperature_mean_by_grid)
        # 将所有高度的结果合并为一个DataFrame
        combined_mean_temperature_df = pd.concat(
            all_heights_mean_temperature, ignore_index=True)

        # 基于Altitude列合并两个DataFrame，只保留能匹配上的行
        merged_df = pd.merge(combined_mean_temperature_df,
                             altitude_temperature_mean, on='Altitude', how='inner')
        # 计算差值（减去wn0的扰动）
        merged_df['Temperature_Difference'] = merged_df['Mean_Temperature_x'] - \
            merged_df['Mean_Temperature_y']

        # 按Altitude分组
        grouped = merged_df.groupby('Altitude')

        def single_harmonic(x, A, phi):
            return A * np.sin(2 * np.pi / (18 / k) * x + phi)
        # 初始化存储每个高度的最佳拟合参数、拟合曲线、残差值以及背景温度的字典
        fit_results = {}
        fitted_curves = {}
        residuals = {}
        background_temperatures = {}
        for altitude, group in grouped:
            y_data = group['Temperature_Difference'].values
            x_data = np.arange(len(y_data))
            wn0_data = group['Mean_Temperature_y'].values  # 获取同一高度下的wn0数据
            # 检查Temperature_Difference列是否全部为NaN
            if np.all(np.isnan(y_data)):
                fit_results[altitude] = {
                    'A': [np.nan] * 5, 'phi': [np.nan] * 5}
                fitted_curves[altitude] = [np.nan * x_data] * 5
                residuals[altitude] = np.nan * x_data
                background_temperatures[altitude] = np.nan * x_data
            else:
                # 替换NaN值为非NaN值的均值
                y_data = np.where(np.isnan(y_data), np.nanmean(y_data), y_data)
                # 初始化存储WN参数和曲线的列表
                wn_params = []
                wn_curves = []
                # 计算wn0（使用Mean_Temperature_y列数据）
                wn0 = wn0_data

                # 对WN1至WN5进行拟合
                for k in range(1, 6):
                    # 更新单谐波函数中的k值
                    def harmonic_func(
                        x, A, phi): return single_harmonic(x, A, phi)
                    # 使用curve_fit进行拟合
                    popt, pcov = curve_fit(harmonic_func, x_data, y_data, p0=[
                                           np.nanmax(y_data) - np.nanmin(y_data), 0])
                    A_fit, phi_fit = popt
                    # 存储拟合结果
                    wn_params.append({'A': A_fit, 'phi': phi_fit})
                    # 使用拟合参数生成拟合曲线
                    WN = harmonic_func(x_data, A_fit, phi_fit)
                    wn_curves.append(WN)
                    # 计算残差值
                    y_data = y_data - WN  # 使用残差值作为下一次拟合的y_data
                # 存储结果
                fit_results[altitude] = wn_params
                fitted_curves[altitude] = wn_curves
                residuals[altitude] = y_data
                # 计算同一高度下的背景温度（wn0 + wn1 + wn2 + wn3 + wn4 + wn5）
                wn_sum = np.sum([wn0] + wn_curves, axis=0)
                background_temperatures[altitude] = wn_sum

        # 将每个字典转换成一个 DataFrame
        df = pd.DataFrame(residuals)
        # 使用前向填充（用上一个有效值填充 NaN）
        df.ffill(axis=1, inplace=True)
        # 初始化一个新的字典来保存处理结果
        result = {}
        # 定义滤波范围
        lambda_low = 2  # 2 km
        lambda_high = 15  # 15 km
        f_low = 2 * np.pi / lambda_high
        f_high = 2 * np.pi / lambda_low
        # 循环处理df的每一行（每个高度）
        for idx, residuals_array in df.iterrows():
            # 提取有效值
            valid_values = np.ma.masked_array(
                residuals_array, np.isnan(residuals_array))
            compressed_values = valid_values.compressed()  # 去除NaN值后的数组
            N = len(compressed_values)  # 有效值的数量
            # 如果有效值为空（即所有值都是NaN），则将结果设置为NaN
            if N == 0:
                result[idx] = np.full_like(residuals_array, np.nan)
            else:
                # 时间序列和频率
                dt = 0.02  # 假设的时间间隔
                n = np.arange(N)
                f = n / (N * dt)
                # 傅里叶变换
                y = np.fft.fft(compressed_values)
                # 频率滤波
                yy = y.copy()
                freq_filter = (f >= f_low) & (f <= f_high)
                yy[~freq_filter] = 0
                # 逆傅里叶变换
                perturbation_after = np.real(np.fft.ifft(yy))
                # 将处理结果插回到result字典中
                result[idx] = perturbation_after

        # 处理背景温度和扰动温度数据格式
        heights = list(background_temperatures.keys())
        data_length = len(next(iter(background_temperatures.values())))
        background_matrix = np.zeros((data_length, len(heights)))
        for idx, height in enumerate(heights):
            background_matrix[:, idx] = background_temperatures[height]

        heights = list(result.keys())
        data_length = len(next(iter(result.values())))
        perturbation_matrix = np.zeros((data_length, len(heights)))
        for idx, height in enumerate(heights):
            perturbation_matrix[:, idx] = result[height]
        perturbation_matrix = perturbation_matrix.T

        # 计算 Brunt-Väisälä 频率和势能
        heights_for_calc = np.linspace(0, 60, 3000) * 1000

        def brunt_vaisala_frequency(g, BT_z, c_p, heights):
            # 计算位温随高度的变化率
            dBT_z_dz = np.gradient(BT_z, heights)
            # 计算 Brunt-Väisälä 频率，根号内取绝对值
            frequency_squared = (g / BT_z) * ((g / c_p) + dBT_z_dz)
            frequency = np.sqrt(np.abs(frequency_squared))
            return frequency

        # 计算势能
        def calculate_gravitational_potential_energy(g, BT_z, N_z, PT_z):
            # 计算势能
            return 0.5 * ((g / N_z) ** 2) * ((PT_z / BT_z) ** 2)
        g = 9.81  # 重力加速度
        c_p = 1004.5  # 比热容
        N_z_matrix = []
        PT_z_matrix = []
        for i in range(background_matrix.shape[0]):
            BT_z = np.array(background_matrix[i])
            PT_z = np.array(perturbation_matrix[i])
            N_z = brunt_vaisala_frequency(g, BT_z, c_p, heights_for_calc)
            PW = calculate_gravitational_potential_energy(g, BT_z, N_z, PT_z)
            N_z_matrix.append(N_z)
            PT_z_matrix.append(PW)
        ktemp_Nz = np.vstack(N_z_matrix)
        ktemp_Ptz = np.vstack(PT_z_matrix)
        mean_ktemp_Nz = np.mean(ktemp_Nz, axis=0)
        mean_ktemp_Ptz = np.mean(ktemp_Ptz, axis=0)

        return mean_ktemp_Nz, mean_ktemp_Ptz
    else:
        print(f"文件夹 {folder_path} 不存在。")
        return None, None


# 主循环，处理1到3个文件
base_folder_path = r"./data/cosmic/2008"
all_mean_ktemp_Nz = []
all_mean_ktemp_Ptz = []
for file_index in range(1, 365):
    mean_ktemp_Nz, mean_ktemp_Ptz = process_single_file(
        base_folder_path, file_index)
    if mean_ktemp_Nz is not None and mean_ktemp_Ptz is not None:
        all_mean_ktemp_Nz.append(mean_ktemp_Nz)
        all_mean_ktemp_Ptz.append(mean_ktemp_Ptz)
# 转换每个数组为二维形状
final_mean_ktemp_Nz = np.vstack([arr.reshape(1, -1)
                                for arr in all_mean_ktemp_Nz])
final_mean_ktemp_Ptz = np.vstack(
    [arr.reshape(1, -1) for arr in all_mean_ktemp_Ptz])
# 使用条件索引替换大于50的值为NaN
final_mean_ktemp_Ptz[final_mean_ktemp_Ptz > 50] = np.nan
# heights 为每个高度的值
heights = np.linspace(0, 60, 3000)
df_final_mean_ktemp_Ptz = pd.DataFrame(final_mean_ktemp_Ptz)
df_final_mean_ktemp_Nz = pd.DataFrame(final_mean_ktemp_Nz)
# -------------------------------------------------绘制年统计图------------------------------------
# -----------绘制浮力频率年统计图-----------------------
data = df_final_mean_ktemp_Nz.T
# 对每个元素进行平方（计算N2）
data = data ** 2
data = data*10000  # (绘图好看)
# 将大于 10 的值替换为 NaN（个别异常值）
data[data > 10] = np.nan
# 绘制热力图的函数


def plot_heatmap(data, heights, title):
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    # 绘制热力图，数据中的行代表高度，列代表天数
    sns.heatmap(data, cmap='coolwarm', xticklabels=1,
                yticklabels=50, cbar_kws={'label': 'Value'})
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Height (km)')
    plt.title(title)
    # 设置x轴的刻度，使其每30天显示一个标签
    num_days = data.shape[1]
    x_tick_positions = np.arange(0, num_days, 30)
    x_tick_labels = np.arange(0, num_days, 30)
    plt.xticks(x_tick_positions, x_tick_labels)
    # 设置y轴的刻度，使其显示对应的高度
    plt.yticks(np.linspace(
        0, data.shape[0] - 1, 6), np.round(np.linspace(heights[0], heights[-1], 6), 2))
    # 反转 y 轴，使 0 在底部
    plt.gca().invert_yaxis()
    plt.show()


# 调用函数绘制热力图
plot_heatmap(data, heights, 'Heatmap of final_mean_ktemp_Nz（10^(-4)）')
# -----------------------------------------------------------------------------
# -------------绘制重力势能年统计图------------------------------------------------
data1 = df_final_mean_ktemp_Ptz.T
# 绘制热力图的函数


def plot_heatmap(data, heights, title):
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    # 绘制热力图，数据中的行代表高度，列代表天数
    sns.heatmap(data, cmap='coolwarm', xticklabels=1,
                yticklabels=50, cbar_kws={'label': 'Value'})
    plt.xlabel('Day')
    plt.ylabel('Height (km)')
    plt.title(title)
    # 设置x轴的刻度，使其每30天显示一个标签
    num_days = data.shape[1]
    x_tick_positions = np.arange(0, num_days, 30)
    x_tick_labels = np.arange(0, num_days, 30)
    plt.xticks(x_tick_positions, x_tick_labels)
    # 设置y轴的刻度，使其显示对应的高度
    plt.yticks(np.linspace(
        0, data.shape[0] - 1, 6), np.round(np.linspace(heights[0], heights[-1], 6), 2))
    # 反转 y 轴，使 0 在底部
    plt.gca().invert_yaxis()
    plt.show()


# 调用函数绘制热力图
plot_heatmap(data1, heights, 'Heatmap of final_mean_ktemp_Ptz(J/kg)')
# ------------------------绘制月统计图---------------------------------------------------------------------------------
# ----------绘制浮力频率月统计图-------------------------------------------------
# 获取总列数
num_columns = data.shape[1]
# 按30列分组计算均值
averaged_df = []
# 逐步处理每30列
for i in range(0, num_columns, 30):
    # 获取当前范围内的列，并计算均值
    subset = data.iloc[:, i:i+30]  # 获取第i到i+29列
    mean_values = subset.mean(axis=1)  # 对每行计算均值
    averaged_df.append(mean_values)  # 将均值添加到列表
# 将结果转化为一个新的 DataFrame
averaged_df = pd.DataFrame(averaged_df).T
# 1. 每3000行取一个均值
# 获取总行数
num_rows = averaged_df.shape[0]
# 创建一个新的列表来存储每3000行的均值
averaged_by_rows_df = []
# 逐步处理每3000行
for i in range(0, num_rows, 3000):
    # 获取当前范围内的行
    subset = averaged_df.iloc[i:i+3000, :]  # 获取第i到i+99行
    mean_values = subset.mean(axis=0)  # 对每列计算均值
    averaged_by_rows_df.append(mean_values)  # 将均值添加到列表
# 将结果转化为一个新的 DataFrame
averaged_by_rows_df = pd.DataFrame(averaged_by_rows_df)
# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图形的大小
plt.plot(averaged_by_rows_df.columns, averaged_by_rows_df.mean(
    axis=0), marker='o', color='b', label='平均值')
# 添加标题和标签
plt.title('每月平均N^2的折线图')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('N^2(10^-4)')
plt.legend()
# 显示图形
plt.grid(True)
plt.xticks(rotation=45)  # 让x轴标签（月份）倾斜，以便更清晰显示
plt.tight_layout()
plt.show()
# ------------重力势能的月统计-----------------------------------
# 获取总列数
num_columns = data1.shape[1]
# 按30列分组计算均值
averaged_df = []
# 逐步处理每30列
for i in range(0, num_columns, 30):
    # 获取当前范围内的列，并计算均值
    subset = data1.iloc[:, i:i+30]  # 获取第i到i+29列
    mean_values = subset.mean(axis=1)  # 对每行计算均值
    averaged_df.append(mean_values)  # 将均值添加到列表
# 将结果转化为一个新的 DataFrame
averaged_df = pd.DataFrame(averaged_df).T
# 1. 每3000行取一个均值
# 获取总行数
num_rows = averaged_df.shape[0]
# 创建一个新的列表来存储每3000行的均值
averaged_by_rows_df = []
# 逐步处理每3000行
for i in range(0, num_rows, 3000):
    # 获取当前范围内的行
    subset = averaged_df.iloc[i:i+3000, :]  # 获取第i到i+99行
    mean_values = subset.mean(axis=0)  # 对每列计算均值
    averaged_by_rows_df.append(mean_values)  # 将均值添加到列表
# 将结果转化为一个新的 DataFrame
averaged_by_rows_df = pd.DataFrame(averaged_by_rows_df)
# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图形的大小
plt.plot(averaged_by_rows_df.columns, averaged_by_rows_df.mean(
    axis=0), marker='o', color='b', label='平均值')
# 添加标题和标签
plt.title('每月平均重力势能的折线图')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('重力势能（J/Kg）')
plt.legend()
# 显示图形
plt.grid(True)
plt.xticks(rotation=45)  # 让x轴标签（月份）倾斜，以便更清晰显示
plt.tight_layout()
plt.show()


# 获取总列数
total_columns = data.shape[1]
# 用于存储每一组30列计算得到的均值列数据（最终会构成新的DataFrame）
mean_columns = []
# 分组序号，用于生成列名时区分不同的均值列，从1开始
group_index = 1
# 按照每30列一组进行划分（不滑动）
for start_col in range(0, total_columns, 30):
    end_col = start_col + 30
    if end_col > total_columns:
        end_col = total_columns
    # 选取当前组的30列（如果不足30列，按实际剩余列数选取）
    group_data = data.iloc[:, start_col:end_col]
    # 按行对当前组的列数据求和
    sum_per_row = group_data.sum(axis=1)
    # 计算平均（每一组的平均，每行都有一个平均结果）
    mean_per_row = sum_per_row / (end_col - start_col)
    # 生成新的列名，格式为'Mean_分组序号'，例如'Mean_1'、'Mean_2'等
    new_column_name = f'Mean_{group_index}'
    group_index += 1
    # 将当前组计算得到的均值列添加到列表中
    mean_columns.append(mean_per_row)
# 将所有的均值列合并为一个新的DataFrame（列方向合并）
new_mean_df = pd.concat(mean_columns, axis=1)
# 按行对new_mean_df所有列的数据进行求和，得到一个Series，索引与new_mean_df的索引一致，每个元素是每行的总和
row_sums = new_mean_df.sum(axis=1)
# 计算所有行总和的均值
mean_value = row_sums.mean()
# 设置中文字体为黑体，解决中文显示问题（Windows系统下），如果是其他系统或者有其他字体需求可适当调整
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 解决负号显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 提取月份作为x轴标签（假设mean_value的索引就是月份信息）
months = mean_value.index.tolist()
# 提取均值数据作为y轴数据
energy_values = mean_value.tolist()
# 创建图形和坐标轴对象
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
# 绘制折线图
ax.plot(months, energy_values, marker='o', linestyle='-', color='b')
# 设置坐标轴标签和标题
ax.set_xlabel('月份')
ax.set_ylabel('平均浮力频率')
ax.set_title('每月浮力频率变化趋势')
# 设置x轴刻度，让其旋转一定角度以便更好地显示所有月份标签，避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
# 显示网格线，增强图表可读性
ax.grid(True)
# 显示图形
plt.show()
# --------------------------------绘制重力势能月统计图------------------------------
# 获取总列数
total_columns = data1.shape[1]
# 用于存储每一组30列计算得到的均值列数据（最终会构成新的DataFrame）
mean_columns = []
# 分组序号，用于生成列名时区分不同的均值列，从1开始
group_index = 1
# 按照每30列一组进行划分（不滑动）
for start_col in range(0, total_columns, 30):
    end_col = start_col + 30
    if end_col > total_columns:
        end_col = total_columns
    # 选取当前组的30列（如果不足30列，按实际剩余列数选取）
    group_data = data1.iloc[:, start_col:end_col]
    # 按行对当前组的列数据求和
    sum_per_row = group_data.sum(axis=1)
    # 计算平均（每一组的平均，每行都有一个平均结果）
    mean_per_row = sum_per_row / (end_col - start_col)
    # 生成新的列名，格式为'Mean_分组序号'，例如'Mean_1'、'Mean_2'等
    new_column_name = f'Mean_{group_index}'
    group_index += 1
    # 将当前组计算得到的均值列添加到列表中
    mean_columns.append(mean_per_row)
# 将所有的均值列合并为一个新的DataFrame（列方向合并）
new_mean_df = pd.concat(mean_columns, axis=1)
# 按行对new_mean_df所有列的数据进行求和，得到一个Series，索引与new_mean_df的索引一致，每个元素是每行的总和
row_sums = new_mean_df.sum(axis=1)
# 计算所有行总和的均值
mean_value = row_sums.mean()
# 设置中文字体为黑体，解决中文显示问题（Windows系统下），如果是其他系统或者有其他字体需求可适当调整
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 解决负号显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 提取月份作为x轴标签（假设mean_value的索引就是月份信息）
months = mean_value.index.tolist()
# 提取均值数据作为y轴数据
energy_values = mean_value.tolist()
# 创建图形和坐标轴对象
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
# 绘制折线图
ax.plot(months, energy_values, marker='o', linestyle='-', color='b')
# 设置坐标轴标签和标题
ax.set_xlabel('月份')
ax.set_ylabel('平均浮力频率')
ax.set_title('每月浮力频率变化趋势')
# 设置x轴刻度，让其旋转一定角度以便更好地显示所有月份标签，避免重叠
plt.xticks(rotation=45)
# 显示网格线，增强图表可读性
ax.grid(True)
# 显示图形
plt.show()
