如何通过恒定阈值对 netcdf 变量进行子集化
How to subset netcdf variable by a constant threshold
我有一个 netcdf 文件，其中包含 1990-2001 年期间在 1x1deg lat-lon 网格中每天时间步长的全球温度（tas，degC）数据。
我只对 tas days > 10degC 感兴趣。
有没有一种方法可以使用 CDO 对 netcdf 文件进行子集化，并创建一个只有 tas days > 10degC 的新文件？
gtc 运算符可能与我的问题有关，但它只创建一个包含 0 和 1 的掩码，而我需要真值 >10degC。
我不太确定你想要什么...如果你想将所有 T<10C 的值设置为缺失，那么你可以按如下方式进行：
cdo gtc,10 tas.nc mask1.nc
# set zeros to missing
cdo setctomiss,0 mask1.nc mask2.nc
cdo mul tas.nc mask2.nc tas_masked.nc
此技术与用于 land-sea 面具的技术相同 - 有关详细信息，请参阅我在 masking and creating a land sea mask 上的视频。
我同意 Adrian Tompkins 的观点，建议的工作流程并不过分明智，因为任何子集化都会丢弃网格信息，并从根本上否定首先使用 netCDF 数据的目的。使用 R 中的数据帧或 Python 中的 pandas 中的数据帧建议的工作流程更有意义。
但是，如果您必须在 CDO 中执行此操作，您可以使用 reducegrid 运算符，它将 netCDF 文件缩减为没有缺失值的网格单元，如下所示（改编自 Adrian Tompkins 的回答）：
cdo gtc,10 tas.nc mask1.nc
# set zeros to missing
cdo setctomiss,0 mask1.nc mask2.nc
cdo reducegrid,mask2.nc tas.nc tas_subsetted.nc
我有一个 netcdf 文件，其中包含 1990-2001 年期间在 1x1deg lat-lon 网格中每天时间步长的全球温度（tas，degC）数据。
我只对 tas days > 10degC 感兴趣。
有没有一种方法可以使用 CDO 对 netcdf 文件进行子集化，并创建一个只有 tas days > 10degC 的新文件？
gtc 运算符可能与我的问题有关，但它只创建一个包含 0 和 1 的掩码，而我需要真值 >10degC。
我不太确定你想要什么...如果你想将所有 T<10C 的值设置为缺失，那么你可以按如下方式进行：
cdo gtc,10 tas.nc mask1.nc
# set zeros to missing
cdo setctomiss,0 mask1.nc mask2.nc
cdo mul tas.nc mask2.nc tas_masked.nc
此技术与用于 land-sea 面具的技术相同 - 有关详细信息，请参阅我在 masking and creating a land sea mask 上的视频。
我同意 Adrian Tompkins 的观点，建议的工作流程并不过分明智，因为任何子集化都会丢弃网格信息，并从根本上否定首先使用 netCDF 数据的目的。使用 R 中的数据帧或 Python 中的 pandas 中的数据帧建议的工作流程更有意义。
但是，如果您必须在 CDO 中执行此操作，您可以使用 reducegrid 运算符，它将 netCDF 文件缩减为没有缺失值的网格单元，如下所示（改编自 Adrian Tompkins 的回答）：
cdo gtc,10 tas.nc mask1.nc
# set zeros to missing
cdo setctomiss,0 mask1.nc mask2.nc
cdo reducegrid,mask2.nc tas.nc tas_subsetted.nc