<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title></title><style type="text/css">.felamimail-body-blockquote {margin: 5px 10px 0 3px;padding-left: 10px;border-left: 2px solid #000088;} </style></head><body>Dear NCL community,<br>Greetings!<br><br>I am trying to plot seasonal (DJF) Taylor diagrams and have errors in interpolation my datasets on same grid.<br>(a) read 2 data sets with different resolutions and regrid&nbsp;
(modelled and obs temperature for a test)<br>(b) calculate a pattern correlation
<br><br>My script is attached below ::<br><br>;=============================<div><wbr>==============================<wbr>=======<br>;Taylor diagram calculations<br>;=============================<wbr>=== interpolation onto common grid (of observational data)<br>;ncl pattern_cor between different size arrays<br>&nbsp;t2mw = f-&gt;t2mw(0,0,:,{0:360}); remove cyclic point<br>&nbsp; lon = f-&gt;lon({0:360})<br>;*****************************<wbr>*******************<br>; interpolate to new grid<br>;*****************************<wbr>******************<br>&nbsp; newlat = fspan(-60.,60,24)<br>&nbsp; newlon = fspan(0.,355.,72)<br><br>&nbsp;newt2mw = linint2_Wrap(lon,t2mw&amp;lat,<wbr>t2mw,True,newlon,newlat,0)</div><br>&nbsp; newt2mw!0&nbsp;&nbsp; ="lat"<br>&nbsp; newt2mw!1&nbsp;&nbsp; = "lon"<br>&nbsp; newt2mw&amp;lat = newlat<br>&nbsp; newt2mw&amp;lon = newlon<br>;=============================<div><wbr>==============================<wbr>===========centered Pattern correlation (coslat weighting has been done previously above)<br>re=escorc(airw,newt2mw)<br>&nbsp;;cor1 = dim_avg_n_Wrap(pattern_cor( t2mw, airw, clat, 0), 0);rc = pattern_cor(x, y,gw, 0)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ; gaussian weighting, centered<br>&nbsp;mmd= (/cor1/)<br>&nbsp;printVarSummary(mmd)<br>;=============================<wbr>===Standard deviation ;=============================<wbr>===<br><br>;pre0_Std = dim_avg_n_Wrap( dim_stddev_n_Wrap( t2mw, (/1,2/)), 0)<br>&nbsp;;std1 = dim_rmsd_Wrap(airw,t2mw, 0);computes rootmean square difference<br>;std1 = dim_rmsd_n(t2mw, airw, 0);<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp; std1 = dim_rmsd( t2mw(lat|:,lon|:,time|:), airw(lat|:,lon|:,time|:) )&nbsp;&nbsp;&nbsp; ; ==&gt; rmsdTime(nlat,nlon)<br><br>&nbsp;&nbsp;&nbsp; ;rmsdTime = dim_rmsd_n( x, y, 0 )&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<wbr>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ; ==&gt; no reordering needed<br>==============================<wbr>==============================<wbr>====<br></div>I had a look at other interpolation functions for correlations between different grids such a s:<br>
    <p>
      Assume <em>fi</em> is a 4D array dimensioned <em>ntim</em> x
      <em>nlvl</em> x <em>nlat</em> x <em>mlon</em> (<em>ntim</em>=50,
      <em>nlvl</em>=30, <em>nlat</em>=64, <em>mlon</em>=128), and that
      the
      rightmost dimension is to be treated as cyclic (the user should
      not
      add a cyclic point for the rightmost dimension).</p>
    <p>
      All times and levels will be interpolated and returned in a new
      array
      <em>fo</em> dimensioned <em>ntim</em> x <em>nlvl</em> x <em>73</em>
      x
      <em>144</em>:
    </p>
    <pre>  lon = (0., 2.8125, .... , 357,0125)
  lat = (-87.8638, ... ,87.8638)

  LON = (0., 2.5, ... , 357.5)    ; length 144
  LAT = (-90.,87.5,...90.)        ; length 73

  fo = <strong>linint2_Wrap</strong> (lon,lat,fi, True, LON,LAT, 0)
</pre>Error: <br><br clear="all">Deeply appreciated<br></body></html>