Xarray 跨时间找到每个网格点的最大值

Question

我有以下 netcdf 文件，其中包含一个地区的每日降雨量（降水），我已将其作为 xarray 打开。

<xarray.Dataset>
Dimensions:    (latitude: 500, longitude: 600, time: 120)
Coordinates:
  * latitude   (latitude) float32 -35.22 -35.17 -35.12 ... -10.38 -10.33 -10.28
  * longitude  (longitude) float32 10.27 10.32 10.38 10.43 ... 40.12 40.18 40.22
  * time       (time) datetime64[ns] 2022-01-01 2022-01-02 ... 2022-04-30
Data variables:
    precip     (time, latitude, longitude) float32 ...
Attributes: (12/15)
    Conventions:       CF-1.6
    title:             CHIRPS Version 2.0
    history:           created by Climate Hazards Group
    version:           Version 2.0
    date_created:      2022-05-16
    creator_name:      Pete Peterson
    ...                ...
    reference:         Funk, C.C., Peterson, P.J., Landsfeld, M.F., Pedreros,...
    comments:           time variable denotes the first day of the given day....
    acknowledgements:  The Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with ...
    ftp_url:           ftp://chg-ftpout.geog.ucsb.edu/pub/org/chg/products/CH...
    website:           http://chg.geog.ucsb.edu/data/chirps/index.html
    faq:               http://chg-wiki.geog.ucsb.edu/wiki/CHIRPS_FAQ

我想拉出每个网格点（即每个lat/lon点）的最大降水值。我需要最大值来保持其纬度、经度和时间属性，因为我将分析这些最大值出现的时间和地点。

我知道我可以使用以下方法跨时间在第一个网格点处获得最大值。但是我如何才能看到这个最大值出现的位置和日期？

ds1a.precip[:,0,0].max()

我真的很难为所有网格点执行此操作。非常感谢您的指导。

Answer 1

一般

Dataset.max求最大值
Dataset.argmax 找到达到最大值的坐标。

两种方法都有可选参数dim，用于指定在哪个维度上查找最大值。

在你的情况下，

ds1a.max(dim='time')

将 return 一个数据集，每个 latitude 和 longitude 以及

随时间变化的最大值

ds1a.argmax(dim='time')

将 return 达到此最大值的时间。

这是一个带有示例数据的可重现示例：

import xarray as xr

ds = xr.tutorial.open_dataset('air_temperature').load()
ds.max(dim='time')
ds.argmax(dim='time')

Xarray 跨时间找到每个网格点的最大值

Xarray find maximum value for each grid point across time

python

max

netcdf

python-xarray