值的细微差异取决于查询的区域大小
Minor differences in values dependent on queried area size
我注意到，根据使用 CDS API（更具体地说是 cdsapi Python 库）查询区域的大小，我收到的降水值略有不同坐标.
举个例子：我想在坐标 (9.75 lat, 122.75 lon) 当地时间获取 2009-11-30 的每日降水量，这让我查询范围 2009-11-29 到 2009-11-30 并轮班 8 小时以防有人想要复制它。
在 bbox = [12.50, 118.00, 7.75, 125.50] 中 (9.75 lat, 122.75 lon) 处的值是 0.000308474。
在 bbox = [10.50, 122.50, 9.50, 125.00] 中 (9.75 lat, 122.75 lon) 的值是 0.000308558.
这两个请求都对齐到 0.25 网格，因此我希望它们之间没有区别。当然，我们在这里谈论的是 1/1000 毫米，但这会影响我的数据一致性测试。
你知道这可能是什么原因吗？难道只是浮点数不准确的常见问题？
提供商的回答：“来自 CDS 的 netCDF 文件中的数据值 'packed' 使用比例因子和偏移量（有一些精度损失）。这些打包值将根据实际数据值。2 个不同的选定区域很可能具有不同的 min/max 值，因此具有不同的比例因子和偏移值，我怀疑这些会导致您在解压缩数据以获取数据时看到的数值差异值。
我注意到，根据使用 CDS API（更具体地说是 cdsapi Python 库）查询区域的大小，我收到的降水值略有不同坐标.
举个例子：我想在坐标 (9.75 lat, 122.75 lon) 当地时间获取 2009-11-30 的每日降水量，这让我查询范围 2009-11-29 到 2009-11-30 并轮班 8 小时以防有人想要复制它。
在 bbox = [12.50, 118.00, 7.75, 125.50] 中 (9.75 lat, 122.75 lon) 处的值是 0.000308474。
在 bbox = [10.50, 122.50, 9.50, 125.00] 中 (9.75 lat, 122.75 lon) 的值是 0.000308558.
这两个请求都对齐到 0.25 网格，因此我希望它们之间没有区别。当然，我们在这里谈论的是 1/1000 毫米，但这会影响我的数据一致性测试。
你知道这可能是什么原因吗？难道只是浮点数不准确的常见问题？
提供商的回答：“来自 CDS 的 netCDF 文件中的数据值 'packed' 使用比例因子和偏移量（有一些精度损失）。这些打包值将根据实际数据值。2 个不同的选定区域很可能具有不同的 min/max 值，因此具有不同的比例因子和偏移值，我怀疑这些会导致您在解压缩数据以获取数据时看到的数值差异值。