从 NETCDF R 生成时间序列向量（空间平均）

Question

我有一个 NETCDF 文件，其属性为经度、纬度、时间、降水量。数据覆盖一定的空间域。是1960年到2100年的每日数据。

1) 我想从主域

中对数据进行空间子集化（例如 lat[45,50] 和 lon[-78,-85]）

2) 从子集中，我想对所有网格进行平均并生成单列每日时间序列，然后将其写入 .csv 文件。

注意：我的数据包含缺失值

Answer 1

按照这些思路应该可以工作

library(raster)
b <- brick('file.nc')
be <- crop(b, extent(-85, -78, 45, 50))
a <- aggregate(be, dim(be)[2:1], na.rm=TRUE)
v <- values(a)
write.csv(v, 'precip.csv', row.names=FALSE)

通常，获取日期也是如此：

date <- getZ(be)

或

date <- names(a)
date <- gsub('X', '', date)

然后

v <- data.frame(date=date, prec=v)
write.csv(v, 'precip.csv', row.names=FALSE)

这个日期是否可读取决于它在 ncdf 文件中的存储方式（即是否遵循某些约定）。

Answer 2

这会进行切割和平均，但会将答案写入另一个 netcdf。如果您确实需要 CSV，则需要使用上述解决方案的那一部分。

cdo fldmean -sellonlatbox,-85,-78,45,50 in.nc out.nc

Answer 3

library (ncdf4)

nc <- nc_open("netcdf.nc")

lon <- ncvar_get(nc,"lon")
lat <- ncvar_get(nc,"lat")
time <- ncvar_get(nc,"time")

lon_lim <- c(45,50)
lat_lim <- c(-78,-85)

lon_ind <- which(lon >= lon_lim[1] & lon <= lon_lim[2])
lat_ind <- which(lat >= lat_lim[1] & lat <= lat_lim[2])

precip <- ncvar_get(nc,"precip",start = c(lon_ind[1],lat_ind[1],time),count = c(length(lon_ind),length(lat_ind),length(time)))

ts <- apply(precip,3,mean,na.rm=TRUE)

从 NETCDF R 生成时间序列向量（空间平均）

Generate timeseries vector (spatial average) from NETCDF R

datetime

r

raster

netcdf

cdo-climate