如何计算 bash 中 netcdf 文件中随时间维度求和的缺失值数量

How to calculate number of missing values summed over time dimension in a netcdf file in bash

我有一个 netcdf 文件,其中的数据是经度、纬度和时间的函数。我想计算在时间维度上求和的每个网格单元格中缺失条目的总数,最好使用 CDO 或 NCO,这样我就不需要调用 R,python 等

我知道如何得到缺失值的总数

ncap2 -s "nmiss=var.number_miss()" in.nc out.nc

当我回答这个相关问题时:

CDO 可以告诉我 space 和

的总和
cdo info in.nc

但我不知道如何随着时间的推移求和。有没有一种方法可以指定要在 ncap2 中用 number_miss 求和的维度?

尽管您要求的是另一种解决方案,但我想向您展示,在 Python 的帮助下,只需要很短的一行就可以找到答案。变量 m_data 与使用 netCDF4 包读取缺失值的变量具有完全相同的形状。只需执行一个指定了正确轴的 np.sum 命令,您就有了答案。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import netCDF4 as nc4

# Generate random data for this experiment.
data = np.random.rand(365, 64, 128)

# Masked data, this is how the data is read from NetCDF by the netCDF4 package.
# For this example, I mask all values less than 0.1.
m_data = np.ma.masked_array(data, mask=data<0.1)

# It only takes one operation to find the answer.
n_values_missing = np.sum(m_data.mask, axis=0)

# Just a plot of the result.
plt.figure()
plt.pcolormesh(n_values_missing)
plt.colorbar()
plt.xlabel('lon')
plt.ylabel('lat')
plt.show()

# Save a netCDF file of the results.
f = nc4.Dataset('test.nc', 'w', format='NETCDF4')
f.createDimension('lon', 128)
f.createDimension('lat', 64 )
n_values_missing_nc = f.createVariable('n_values_missing', 'i4', ('lat', 'lon'))
n_values_missing_nc[:,:] = n_values_missing[:,:]
f.close()

从 NCO 4.6.7(2017 年 5 月)开始,我们向 ncap2 添加了 missing() 函数以优雅地解决这个问题。通过时间计算缺失值:

ncap2 -s 'mss_val=three_dmn_var_dbl.missing().ttl($time)' in.nc out.nc

这里 ncap2 将两个方法链接在一起,missing(),然后是时间维度上的总数。二维变量 mss_val 在 out.nc 中。下面的响应做同样的事情,但平均超过 space 并随时间报告(因为我误解了 OP)。

Old/obsolete回答:

使用 NCO/ncap2 有两种方法可以做到这一点,但都没有我想要的那么优雅。通过一次一条记录调用 num_miss() 来一次一条记录地调用 assemble 答案,或者(我的偏好)使用布尔比较函数,然后沿选择轴使用总运算符:

zender@aerosol:~$ ncap2 -O -s 'tmp=three_dmn_var_dbl;mss_val=tmp.get_miss();tmp.delete_miss();tmp_bool=(tmp==mss_val);tmp_bool_ttl=tmp_bool.ttl($lon,$lat);print(tmp_bool_ttl);' ~/nco/data/in.nc ~/foo.nc
tmp_bool_ttl[0]=0 
tmp_bool_ttl[1]=0 
tmp_bool_ttl[2]=0 
tmp_bool_ttl[3]=8 
tmp_bool_ttl[4]=0 
tmp_bool_ttl[5]=0 
tmp_bool_ttl[6]=0 
tmp_bool_ttl[7]=1 
tmp_bool_ttl[8]=0 
tmp_bool_ttl[9]=2

zender@aerosol:~$ ncap2 -O -s 'for(rec=0;rec<time.size();rec++){nmiss=three_dmn_var_int(rec,:,:).number_miss();print(nmiss);}' ~/nco/data/in.nc ~/foo.nc
nmiss = 0 

nmiss = 0 

nmiss = 8 

nmiss = 0 

nmiss = 0 

nmiss = 1 

nmiss = 0 

nmiss = 2 

nmiss = 1 

nmiss = 2