Question

所以，我有一些来自.nc文件的4D数组中的变量（x，y，z，t）。问题是，z坐标不是像x和y坐标那样均匀间隔，即z类似于25米，75米，125,175，......，500,600,700，...，20000， 21000,22000。我试图对数据进行线性插值以在整个z中获得均匀的50m间距。但是R中的近似函数运行得太慢（我认为数组太大了）：

library(ncdf)  
x = get.var.ncdf(nc,'x'); y = get.var.ncdf(nc,'y'); z = get.var.ncdf(nc,'z')  
t = get.var.ncdf(nc,'t')  # time
qc1 = get.var.ncdf(nc,'qc',start=c(1,1,1,1),count=c(-1,-1,-1,-1))  

zlin = seq(z[1],z[length(z)],50)  
qc1_lin = array(0,c(length(x),length(y),length(zlin),length(t)))  
for (i in 1:length(x)) {  
    for (j in 1:length(y)) {  
        for (k in 1:length(t)) {  
            qc1_lin[i,j,,k] = approx(z,qc1[i,j,,k],xout = zlin)  
        }  
    }  
}

有没有办法更快地完成这项工作？或者，有人告诉我调查数据以使这更容易，但我不太确定他的意思。有人能帮我吗？感谢。

Answer 1

由于我没有你的ncdf文件，我以NOAA气温数据集为例：

library(ncdf)
url <- paste("ftp://ftp.cdc.noaa.gov/Datasets/ncep/air.",format(Sys.Date(),"%Y"),".nc",sep="")
download.file(url,destfile="air.nc")
nc <- open.ncdf("air.nc")
x <- get.var.ncdf(nc,'lon')
y <- get.var.ncdf(nc,'lat')
z <- get.var.ncdf(nc,'level')
t <- get.var.ncdf(nc,'time')
qc1 <- get.var.ncdf(nc,'air')

这里z的值范围从1000到50，举一个简短的例子，让我们采用每100个级别间隔的常规网格（我还将限制数据集的前20天的操作以保持例如相对较小）：

zlin <- seq(z[1],z[length(z)],-100)

使用您的方法：

qc1_lin <- array(0,dim=c(144,73,10,20))
system.time({
    for (i in 1:length(x)) {  
         for (j in 1:length(y)) {  
             for (k in 1:20) {  
                 # Don't forget that approx outputs a list
                 qc1_lin[i,j,,k] = approx(z,qc1[i,j,,k],xout = zlin)$y
                 }  
             }  
          }
     })
   user  system elapsed 
 26.793   1.196  27.886

但您可以使用apply执行相同的操作：参数MARGIN也可以使用值向量。在这里，我们要在尺寸1,2和4上应用approx函数（因为它是我们正在修改的第三个维度）：

system.time({
    qc1_lin2 <- apply(qc1[,,,1:20],c(1,2,4),function(X)approx(z,X,xout=zlin)$y)
    })
   user  system elapsed 
 24.413   0.144  24.408

遗憾的是，

apply将新维度输出为第一维，因此我们需要对结果进行排列：

qc1_lin3 <- aperm(qc1_lin2, perm=c(2,3,1,4))

让我们检查一下结果是否相同：

all(qc1_lin3==qc1_lin)
[1] TRUE

时间收益相对较小但可能值得。

Answer 2

这不是R中的答案，只是说可以使用CDO从命令行快速完成此任务

 cdo intlevel,`seq -s "," 50 50 22000` in.nc out.nc

seq命令以50m的间隔生成一个从50到22000的逗号分隔列表。

用于插值的R中的regrid netcdf数据

2 个答案: