我想知道哪种方法是最正确的计算温度的偏导数在x和y方向（水平平流温度）第二个代码使用的数据矩阵的温度，纬向风和纬向风。提取温度（T）、纬向风分量（u）和经向风分量（v）的数据

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import metpy
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.units import units

# Abrir el archivo GRIB con los datos
ds = xr.open_dataset('cdas1_2022011700_.t00z.pgrbh00.grib2', engine='cfgrib', backend_kwargs={
                     'filter_by_keys': {'typeOfLevel': 'isobaricInhPa'}})
ds = ds.metpy.parse_cf()

# Filtrar los datos para obtener solo el nivel de 750 hPa
u_775hPa = ds.u.sel(isobaricInhPa=775)
v_775hPa = ds.v.sel(isobaricInhPa=775)
t_775hPa = ds.t.sel(isobaricInhPa=775)

# Calcular las derivadas parciales de la temperatura en las direcciones x e y (advección horizontal de temperatura)
# Inicialización de dTdX con ceros
dT_dx = np.zeros_like(t_775hPa.values)
dT_dy = np.zeros_like(t_775hPa.values)
# Usamos numpy.gradient para calcular las diferencias finitas para las derivadas espaciales
dT_dx, dT_dy = np.gradient(t_775hPa)

# Calcular el producto entre v y el gradiente horizontal de T en las direcciones x e y (Tadv=-(u750*dTdX+v750*dTdY))
gradiente_horizontal = -u_775hPa * dT_dx - v_775hPa * dT_dy

# Crear la figura y el subplot
fig = plt.figure(figsize=(16, 14))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# Agregar características geográficas
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax.add_feature(cfeature.STATES)

# Agregar las líneas de latitud y longitud
ax.gridlines(draw_labels=True, linewidth=0.5, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')

# Definir algunas propiedades del mapa
central_lon, central_lat = -33, -55
extent = [-75, -45, -40, -16]
ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_title(
    "horizontal advection of temperature", fontsize=16, fontweight='bold')

# Dibujar el mapa de gradiente_horizontal
contourf = ax.contourf(ds['longitude'], ds['latitude'], gradiente_horizontal,
                           cmap= 'rainbow' , transform=ccrs.PlateCarree())

#ploteo la barra de referencias
cbar_temp = plt.colorbar(
    contourf, ax=ax, orientation='horizontal',aspect=40, pad=0.02)
cbar_temp.set_label('horizontal advection of temperature ', size=14)

# Mostrar el mapa
plt.show()

O

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import metpy
import metpy.calc as mpcalc
from metpy.units import units

# Abrir el archivo GRIB con los datos
ds = xr.open_dataset('cdas1_2022011700_.t00z.pgrbh00.grib2', engine='cfgrib', backend_kwargs={
                     'filter_by_keys': {'typeOfLevel': 'isobaricInhPa'}})
ds = ds.metpy.parse_cf()
# calcular advección de temperatura para la matriz de datos de temperatura, viento zonal y viento meridional
# Extraer los datos de temperatura (T), componente zonal del viento (u) y componente meridional del viento (v)
T = ds.t
u = ds.u
v = ds.v

# Calcular las derivadas parciales de temperatura en las direcciones x e y
dT_dx, dT_dy = np.gradient(T, axis=(1,2))

# Calcular la advección de temperatura
advection_of_temperature = -u * dT_dx - v * dT_dy

# Ahora puedes acceder a los valores de la advección de temperatura:
advection_of_temperature = advection_of_temperature.sel(isobaricInhPa=775)
# Crear la figura y el subplot
fig = plt.figure(figsize=(16, 14))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())

# Agregar características geográficas
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax.add_feature(cfeature.STATES)

# Agregar las líneas de latitud y longitud
ax.gridlines(draw_labels=True, linewidth=0.5, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')

# Definir algunas propiedades del mapa
central_lon, central_lat = -33, -55
extent = [-75, -45, -40, -16]
ax.set_extent(extent, crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_title(
    "horizontal advection of temperature", fontsize=16, fontweight='bold')

# Dibujar el mapa de gradiente_horizontal
contourf = ax.contourf(ds['longitude'], ds['latitude'], advection_of_temperature,
                           cmap= 'rainbow' , transform=ccrs.PlateCarree())

#ploteo la barra de referencias
cbar_temp = plt.colorbar(
    contourf, ax=ax, orientation='horizontal',aspect=40, pad=0.02)
cbar_temp.set_label('horizontal advection of temperature ', size=14)

# Mostrar el mapa
plt.show()