如何从时间序列数据中去除季节性？
How to remove seasonality from time series data?
如何使用存储在 netcdf 文件中的数据从时间序列中删除季节性数据？我想使用 Linux 找到解决方案，而我使用 Grads 和 Ferret 进行可视化。
非常感谢！
您可以使用 CDO 计算一年中每个 day/month 的平均值并从原始文件中减去：
如果文件包含每日数据：
cdo sub in.nc -ydaymean in.nc deseasonalized.nc
同样，如果数据是每月的：
cdo sub in.nc -ymonmean in.nc deseasonalized.nc
ydaymean和ymonmean命令计算数据集in.nc上的年周期，即ymonmeanreturns12个时间片，所有一月、二月等的平均值，然后减去使用 sub 从原始文件。我使用了管道，但在两个单独的行上可能更容易理解：
cdo ymonmean in.nc annual_cycle.nc
cdo sub in.nc annual_cycle.nc deseasonalized.nc
这完全一样，deseasonalized.nc 将是相同的（差不多吧，由于不同的“历史”日志，会有几个字节的差异netcdf global metadata header），但你也会有一个新文件，其中包含 annual_cycle.nc（可能也有用吗？）。
做减法的时候，CDO检测到第二个要减的文件的时间片数比较少，所以loops/cycles通过了。 注意 由于季节性周期是从与原始数据相同的文件中计算出来的，因此如果数据开始于例如四月份，ymonmean的结果也是从四月份开始的。但是，如果您想删除从不同来源计算的季节性周期，开始 day/month 可能不同，您最终会减去例如四月意味着从一月开始！为避免这种情况，您可以改用 ymonsub 命令：
cdo ymonsub full_timeseries.nc seasonal_file.nc deseasonalised.nc
编辑 2021：我现在有一个关于这个主题的视频，你可以在这里观看 https://youtu.be/jKlA1ouoQIs
如何使用存储在 netcdf 文件中的数据从时间序列中删除季节性数据？我想使用 Linux 找到解决方案，而我使用 Grads 和 Ferret 进行可视化。
非常感谢！
您可以使用 CDO 计算一年中每个 day/month 的平均值并从原始文件中减去：
如果文件包含每日数据：
cdo sub in.nc -ydaymean in.nc deseasonalized.nc
同样，如果数据是每月的：
cdo sub in.nc -ymonmean in.nc deseasonalized.nc
ydaymean和ymonmean命令计算数据集in.nc上的年周期，即ymonmeanreturns12个时间片，所有一月、二月等的平均值，然后减去使用 sub 从原始文件。我使用了管道，但在两个单独的行上可能更容易理解：
cdo ymonmean in.nc annual_cycle.nc
cdo sub in.nc annual_cycle.nc deseasonalized.nc
这完全一样，deseasonalized.nc 将是相同的（差不多吧，由于不同的“历史”日志，会有几个字节的差异netcdf global metadata header），但你也会有一个新文件，其中包含 annual_cycle.nc（可能也有用吗？）。
做减法的时候，CDO检测到第二个要减的文件的时间片数比较少，所以loops/cycles通过了。 注意 由于季节性周期是从与原始数据相同的文件中计算出来的，因此如果数据开始于例如四月份，ymonmean的结果也是从四月份开始的。但是，如果您想删除从不同来源计算的季节性周期，开始 day/month 可能不同，您最终会减去例如四月意味着从一月开始！为避免这种情况，您可以改用 ymonsub 命令：
cdo ymonsub full_timeseries.nc seasonal_file.nc deseasonalised.nc
编辑 2021：我现在有一个关于这个主题的视频，你可以在这里观看 https://youtu.be/jKlA1ouoQIs