Question

我有一个包含4个维度的NetCDF文件：时间，级别，纬度和经度。数据的形状为：1, 60, 1440, 2880

这意味着有1个时间点，60个等级，1440个纬度和2880个经度。

纬度范围从-90到90，增量为0.125。例如：

lats = np.arange(-90,90.125, 0.125)

经度范围从0到360，增量为0.125。例如：

lons = np.arange(0,360, 0.125)

我有一个带有GPS位置的“Station”：station.lat, station.lon = 22.125, 275.250。将经度转换为360度网格空间：station.lon = station.lon%360.0

我想提取一个关于我的电台的立方体。例如，剩下5个细胞，5个细胞和所有水平。（包括电台所在的小区）

为此，我在lat内得到lats的索引，并在lon内获得lons的索引。

然后我创建了一系列索引，用于从netCDF文件中提取数据：

    lat_index_range = np.arange(nearest_latitude_index-5, nearest_latitude_index+5, 1)%1441
    lon_index_range = np.arange(nearest_longitude_index-5, nearest_longitude_index+5, 1)%2881

让我们想象

lat_index_range = [1220,1221,1223,1224,1225,1226,1227,1228,1229,1230,1231]
lon_index_range = [2250,2251,2252,2253,2254,2255,2256,2257,2258,2259,2260,2261]

然后我提取数据：

factor = dataset[parameter][0]
factor[:,min(lat_index_range):max(lat_index_range),min(lon_index_range):max(lon_index_range)

这样可以正常工作，但是，索引2880代表360度，所以如果我的点位于边界附近（即它有一个经度，谁的索引被映射到2879），我需要溢出回到开始。我的lon_index_range看起来像这样：

lon_index_range = [2879,2880,0,1,2,3,4,5,6,7,8]

现在提取我的数据不起作用......

factor = dataset[parameter][0]
factor[:,1220:1231,0:2879) # this would take ALL the longitude data from 0 to 2879!!

同样，我不能有这样的事情：factor[:,1220:1231,2879:8)

纬度存在同样的问题......因为我的观点可能在纬度边界附近。

有谁知道如何解决这个问题？

Answer 1

我仍然认为答案here可以提供帮助。作为一个非常小的例子;

import numpy as np

def cslice(a, start, stop): 
    if start > stop:
        part1  = a[start:]
        part2  = a[:stop ]
        return np.concatenate([part1, part2])
    else:
        return a[start:stop]

lons = np.arange(0,360,60)

print(lons)
print(cslice(lons, 0, 4))
print(cslice(lons, 4, 2))

结果是：

[  0  60 120 180 240 300]
[  0  60 120 180]
[240 300   0  60]

Answer 2

如果您不介意从命令行执行此操作，则它在CDO中是一行：

cdo sellonlatbox,lon1,lon2,lat1,lat2 in.nc out.nc

你可以指定-180,180范围内的lon以及0 360，它会为你处理它。

NetCDF：如何提取跨越边界的数据？

2 个答案: