Question

我有一个netCDF文件（.nc），其中16年（1998年 - 2014年）的日降水量（5844层）。 3个维度是时间（大小5844），纬度（大小19）和经度（大小20） R中是否有直接的方法来计算每个栅格单元：

每月＆amp;年平均
累积比较（例如jan-mar与所有jan-mar的平均值相比）

到目前为止，我有：

library(ncdf4)
library(raster)

Rname <- 'F:/extracted_rain.nc'
rainfall <- nc_open(Rname)
readRainfall <- ncvar_get(rainfall, "rain") #"rain" is float name
raster_rainfall <- raster(Rname, varname = "rain") # also tried brick()
asdatadates <- as.Date(rainfall$dim$time$vals/24, origin='1998-01-01') #The time interval is per 24 hours

我的第一个挑战是计算每个栅格单元的月平均值。在保持最终目标（累积比较）的同时，我不确定如何最好地继续进行。我怎样才能轻松访问某个月的几天？

raster(readRainfall[,,500])) # doesn't seem like a straightforward approach

希望我明白我的问题，对正确方向的第一次推动将非常感激。样本数据 here

Answer 1

以下是使用zoo - 包的一种方法：

### first read the data
library(ncdf4)
library(raster)
library(zoo)

### use stack() instead of raster
stack_rainfall <- stack(Rname, varname = "rain")

### i renamed your "asdatadates" object for simplicity
dates <- as.Date(rainfall$dim$time$vals/24, origin='1998-01-01')

在您的示例数据集中，您只有18个图层，所有图层都来自1998年1月。但是，以下内容也适用于更多图层（月）。首先，我们将构建一个函数，该函数操作一个值向量（即像素时间序列），以使用zoo将输入转换为dates对象，并使用aggregate计算均值。该函数返回一个向量，其长度等于dates中的月数。

monthly_mean_stack <- function(x) {
    require(zoo)
    pixel.ts <- zoo(x, dates)
    out <- as.numeric(aggregate(pixel.ts, as.yearmon, mean, na.rm=TRUE))
    out[is.nan(out)] <- NA     
    return(out)
}

然后，根据您是希望输出是矢量/矩阵/数据帧还是希望保持栅格格式，您可以在使用getValues检索它后将该函数应用于单元格值，或使用calc - 包中的raster - 函数创建栅格输出（这将是一个栅格堆栈，其数据层数与数据中的数月相同）

v <- getValues(stack_rainfall) # every row displays one pixel (-time series)


# this should give you a matrix with ncol = number of months and nrow = number of pixel
means_matrix <- t(apply(v, 1, monthly_mean_stack))

means_stack <- calc(stack_rainfall, monthly_mean_stack)

当您使用大型栅格数据集时，您还可以使用clusterR函数并行应用函数。请参阅？clusterR

Answer 2

这些统计数据是CDO的基础和黄油

每月平均值：

cdo monmean in.nc monmean.nc

年平均值：

cdo yearmean in.nc yearmean.nc

制作所有Jan，Feb等的平均值：

cdo ymonmean in.nc ymonmean.nc

相对于长期年度周期的每月异常：

cdo sub monmean.nc ymonmean.nc monanom.nc

然后你想要一个特定的月份，只需用selmon选择，或者用seldate。

Answer 3

我认为最容易转换为栅格砖然后转换为data.frame。

然后可以使用通用代码DF $ weeklymean <-rowMeans（DF [，]）

轻松获取统计信息

R中netCDF文件的月平均值

3 个答案: