Question

我有一个NETCDF文件，其属性为lon，lat，time，precipitation。数据涵盖特定的空间域。它是1960年至2100年的每日数据。

1）我想在空间上对数据进行子集化（例如lat [45,50]和lon [-78，-85]）来自主域

2）从子集中，我想对所有网格进行平均，并生成每列时间序列的单列，然后将其写入.csv文件。

注意：我的数据包含缺失值

Answer 1

这些方面应该有所作为

date <- getZ(be)

通常，也要获取日期：

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

或

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

然后

function children(d){
return d.values;
}

此日期是否可读取取决于它是如何存储在ncdf文件中的（即是否遵循某些约定）。

Answer 2

这将进行剪切和平均，但将答案写入另一个netcdf。如果您确实需要CSV，那么您需要使用上述解决方案的那一部分。

Department

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（空间平均值）

3 个答案: