Question

我试图将每日数据（35年）汇总到每月，然后使用R中的光栅包计算季节性平均值（我知道如何使用CDO）。下面是我的代码，它为所有年份（140层）输出4种季节性手段。如何循环输出仅4层（4季）？我感谢您的帮助。

dailydata <- brick ("dailyrain.nc")  
dates <- seq(as.Date("1981-01-01"), as.Date("2015-12-31"), by="day")  
months <- format(dates, "%Y-%m")

Aggregate2Monthly <- function(x) {  
  agg <- aggregate(x, by=list(months), sum)  
  return(agg$x)  
}  
mothlydata <- calc(dailydata, Aggregate2Monthly) 

mondates <- seq(as.Date("1981-01-01"), as.Date("2015-12-31"), by="month")  
years <- format(mondates, "%Y")  
seasons.def=c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4)  
years.seasons <- paste(years, seasons.def, sep="-") 

nyears <- years[!duplicated(years)]  
nseas <- seasons.def[!duplicated(seasons.def)] 

Aggregate2Seasons <- function(x) {  
  agg <- aggregate(x, by=list(years.seasons), mean)  
  return(agg$x)  
}  
seasonsdata <- calc(mothlydata, Aggregate2Seasons)

Answer 1

您希望按年和月的组合进行汇总。

months <- format(dates, "%Y-%m")

分组月份（根据您的评论）：

groups <- function(x) {
    d <- as.POSIXlt(x)

    ans <- character(length(x))
    ans[d$mon %in%  0:1] <- "JF"
    ans[d$mon %in%  2:4] <- "MAM"
    ans[d$mon %in%  5:8] <- "JJAS"
    ans[d$mon %in% 9:11] <- "OND"
    ans
}

现在使用groups(dates)作为分组变量。检查：

data.frame(dates, groups(dates))
##            dates groups.dates.
## 1     1981-01-01            JF
## 2     1981-01-02            JF
## 3     1981-01-03            JF
## 4     1981-01-04            JF
## 5     1981-01-05            JF
## 6     1981-01-06            JF

使用r

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