更改数据集分辨率以匹配另一个数据集

Question

我有两个数据集：一个模型数据集和一个观察数据集。我需要让观测数据集达到与模型相同的分辨率。

目前模型数据有100个经度和100个纬度点，所以每个数据点是1.8度乘3.6度。

我尝试了以下方法，但数据点不太匹配，所以我无法连接数据集。

import xarray as xa
import numpy as np
import cmocean.cm as cm
import matplotlib.patches as mpatches
from matplotlib.patches import Patch
from matplotlib.lines import Line2D
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeat


# =============================================================================
#  Step 1: Get data
# =============================================================================
    
data_model = xa.open_dataset("PD_tavg_out_diss_5.nc",decode_times = False)

sal_obs_data = xa.open_dataset("sal_obs_NS_all.nc",decode_times = False)
temp_obs_data = xa.open_dataset("temp_obs_NS_all.nc",decode_times = False)

data_obs = xa.merge([sal_obs_data,temp_obs_data])
data_obs = data_obs.rename(lon = "longitude",
                           lat = "latitude")




data_extract = data_model[["O_cons_temp","O_abs_sal"]]
long1 = data_extract.longitude.values
long1[long1>180]-=360
data_extract["longitude"] = long1
data_sorted = data_extract.sortby("longitude")
    
    
long2 = data_obs.longitude.values
long2[long2>180]-=360
data_obs["longitude"] = long2
data_sorted_obs = data_obs.sortby("longitude")


long_max = 1.8
long_min = -1.8
lat_max = 60.3
lat_min = 54.9
dep_max = 100
dep_min = 0
tim_max = 35422.0
tim_min = 35421.0 

def extract_shelf_sea(long_max, long_min, 
                      lat_max, lat_min,
                      dep_max, dep_min,
                      tim_max, tim_min):

# =============================================================================
#  Step 3: Extract data
# =============================================================================

    extract_model_data = data_sorted.sel(longitude = slice(long_min,long_max),
                                         latitude = slice(lat_min,lat_max),
                                         depth = slice(dep_min,dep_max),
                                         time = slice(tim_min,tim_max))


    extract_obs_data = data_obs.sel(time = data_obs.time,
                                    longitude = slice(long_min,long_max),
                                    latitude = slice(lat_min,lat_max))
    
    new_lon = np.linspace(extract_obs_data.longitude[0],extract_obs_data.longitude[7],extract_model_data.sizes['longitude'])
    new_lat = np.linspace(extract_obs_data.latitude[0],extract_obs_data.latitude[10],extract_model_data.sizes['latitude'])
    obs_interpolated = extract_obs_data.interp(latitude = new_lat, longitude = new_lon)
    
    
    extract_obs_depth = obs_interpolated.sel(depth = extract_model_data.depth, method="nearest")

观测输出：

extract_obs_depth
Out[178]: 
<xarray.Dataset>
Dimensions:    (depth: 2, latitude: 4, longitude: 2, time: 12)
Coordinates:
  * depth      (depth) float64 15.07 82.92
  * time       (time) float32 480.5 481.5 482.5 483.5 ... 489.5 490.5 491.5
  * latitude   (latitude) float64 54.25 56.42 58.58 60.75
  * longitude  (longitude) float64 -1.75 1.75
Data variables:
    salt       (time, depth, latitude, longitude) float64 nan 34.56 ... 35.38
    temp       (time, depth, latitude, longitude) float64 nan 6.586 ... 8.907

模型输出：

extract_model_data
Out[179]: 
<xarray.Dataset>
Dimensions:      (depth: 2, latitude: 4, longitude: 2, time: 12)
Coordinates:
  * time         (time) float64 3.542e+04 3.542e+04 ... 3.542e+04 3.542e+04
  * longitude    (longitude) float64 -1.8 1.8
  * latitude     (latitude) float64 54.9 56.7 58.5 60.3
  * depth        (depth) float64 17.5 82.5
Data variables:
    O_cons_temp  (time, depth, latitude, longitude) float64 5.615 ... 7.437
    O_abs_sal    (time, depth, latitude, longitude) float64 33.28 ... 35.21

任何有关如何使纬度和经度完美匹配的建议都将不胜感激。提前致谢。

顺便说一下，很遗憾我无法上传数据集，因为它们太大了。

Answer 1

如何将观测数据集插值到建模数据集的坐标？

特别是，您可以使用 Scipy 模块中的 RectSphereBivariateSpline，它直接插入 结构化 数据（在规则网格中定义的数据，因为它似乎是你的情况）在球坐标中（我在这里假设你的其他维度 - 时间和深度 - 数据集之间匹配；否则你将不得不执行几次插值）。

看看我上面链接的文档中的示例，如果您有任何疑问，请随时提问；我自己使用过该函数一次或两次，如果我没记错的话，文档中的一个坐标参数是错误的（我认为它是 v 参数，而不是在 [-pi, pi] interval 正如文档所说，它实际上必须在 [0, 2pi] 中 - 不过要加一点盐）。

更改数据集分辨率以匹配另一个数据集

Change dataset resolution to match another dataset

python

numpy

resolution