Question

我为Hadley Sea Surface Temperature observations下载了多个.txt.gz文件。数据已解压缩，导致ASCII format中出现多个.txt文件我有以下文件（R脚本是我正在处理的文件）：

list.files()
 [1] "Get_SST_Data.R"                "HadISST1_SST_1931-1960.txt"    "HadISST1_SST_1931-1960.txt.gz"
 [4] "HadISST1_SST_1961-1990.txt"    "HadISST1_SST_1961-1990.txt.gz" "HadISST1_SST_1991-2003.txt"   
 [7] "HadISST1_SST_2004.txt"         "HadISST1_SST_2005.txt"         "HadISST1_SST_2006.txt"        
[10] "HadISST1_SST_2007.txt"         "HadISST1_SST_2008.txt"         "HadISST1_SST_2009.txt"        
[13] "HadISST1_SST_2010.txt"         "HadISST1_SST_2011.txt"         "HadISST1_SST_2012.txt"        
[16] "HadISST1_SST_2013.txt"

我希望自1950年以来能够利用温度数据为海面温度制作数字矢量，最终制作时间序列图。

看起来像这样

enter image description here

[P.S。这仅供参考......]

提前致谢！

Answer 1

[编辑：仅在Linux上测试]

R能够读取NetCDF格式（http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/data/HadISST_sst.nc.gz）。您可以使用“raster”包在解压缩后读取这些数据，例如：

library(raster)
library(xts)
library(caTools)

一些时间定义：

startYear <- 1950   # start of the period
endYear <- 2011     # end of the period
subp <- '1951-01-01/1980-12-01'   # period for the climatology calculation

打开文件：

sst <- brick('HadISST_sst.nc')
Date <- substr(names(sst),2,11) 
Date <- gsub('\\.', '\\-', Date)
Date <- as.Date(Date)
dstart <- paste(startYear,'01','01',sep='-'); dstart <- grep(dstart, Date)
dend <- paste(endYear,'12','01',sep='-'); dend <- grep(dend, Date)
sst <- subset(sst, dstart:dend)
Date <- Date[dstart:dend]

提取特定点的时间系列（lat = 35，lon = 120）：

tserie <- as.vector(extract(sst, cbind(116, -35)))
tserie <- xts(tserie, order.by=Date)

计算subp期间的气候学：

clim <- as.numeric()
for(ii in 1:12){
  clim[ii] <- mean(tserie[subp][(.indexmon(tserie[subp])+1) == ii])
}
clim <- xts(rep(clim, length(tserie)/12), order.by=Date)

计算异常：

tserie <- tserie - clim

绘制结果：

par(las=1)
plot(tserie, t='n', main='HadISST')
lines(tserie, col='grey')
lines(xts(runmean(tserie, 12), order.by=Date), col='red', lwd=2)
legend('bottomleft', c('Monthly anomaly','12-month moving avg'), lty=c(1,1), lwd=c(1,2), col=c('grey','red'))

Answer 2

NetCDF绝对是一个更好的方法，因为ascii数据的格式非常糟糕。也就是说，这是一个读取您下载的数据的函数。

read.things <- function(f) {
  # f is the file path of your ascii data
  require(raster)
  d <- readLines(f)
  d <- split(d, rep(1:12, each=181))
  d <- lapply(d, function(x) read.fwf(textConnection(x), rep(6, 360), 
                                      skip=1, stringsAsFactors=FALSE,
                                      na.strings=c(-1000, -32768)))
  d <- lapply(d, function(x) sapply(x, as.numeric))
  out <- stack(lapply(d, raster))
  names(out) <- month.abb
  extent(out) <- c(-180, 180, -90, 90)
  out/100
}

请注意，我已将100％冰细胞（-100）和地面细胞（-32768）设为NA。

下面，我们下载其中一个文件（1Mb）作为示例：

download.file(
  'http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisst/data/HadISST1_SST_2004.txt.gz',
  destfile= {f <- tempfile()})

s <- read.things(f)

s

# class       : RasterBrick 
# dimensions  : 180, 360, 64800, 12  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
# resolution  : 1, 1  (x, y)
# extent      : -180, 180, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
# coord. ref. : NA 
# data source : in memory
# names       :   Jan,   Feb,   Mar,   Apr,   May,   Jun,   Jul,   Aug,   Sep,   Oct,   Nov,   Dec 
# min values  :   -10,   -10,   -10,   -10,   -10,   -10,   -10,   -10,   -10,   -10,   -10,   -10 
# max values  : 30.34, 30.58, 30.43, 30.50, 30.83, 31.39, 32.71, 33.40, 32.61, 31.52, 30.60, 30.51 

library(rasterVis)
levelplot(s, at=seq(min(s[], na.rm=T), max(s[], na.rm=T), len=100),
          col.regions=colorRampPalette(c('#2c7bb6', '#abd9e9', '#ffffbf', 
                                         '#fdae61', '#d7191c')))

enter image description here

Answer 3

你得到错误，因为如果你看看日期的结构，他们总是从16日到16日。如果你替换：

dstart <- paste(startYear,'01','01',sep='-'); dstart <- grep(dstart, Date)
dend <- paste(endYear,'12','01',sep='-'); dend <- grep(dend, Date)

有，

dstart <- paste(startYear,'01','16',sep='-'); dstart <- grep(dstart, Date)
dend <- paste(endYear,'12','16',sep='-'); dend <- grep(dend, Date)

它会起作用。

将ASCII格式的Sea Surface Temperature文本文件导入R中

3 个答案: