【气候软件】Python1： 读取气象数据 NetCDF文件（***.nc）

第一步：使用anaconda安装carray库：

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    _+ p- j# Q, H9 `( B* `9 A- _* p( j
  " `; X; ~+ @) q2 d1 j

conda install xarray
) n: x4 `6 m' [5 P5 x

! g( b, C3 ^9 G  i4 L1 O0 G

第二步：使用Spyder（Python3.8）读取数据NetCDF文件（***.nc）

以一套CMIP6的全球气候模式BCC-CSM2-MR（中国北京气候中心研发，分辨率为160*320）输出的tas（表面气温）变量1850-2014年的历史格点资料为例：

（数据下载地址：www.52ocean.cn）

读取数据的代码如下：

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  8 E# }# j8 E% U7 X
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  * @4 n. x0 l/ n
• 
  ! R0 u6 B8 N6 t: i* \
• 
  
• 
  0 F  x3 C! ]- f& c
  9 k+ d; \% F1 R* E/ {( T

import xarray as xr#step1 read dataf_tas = xr.open_dataset('tas_Amon_BCC-CSM2-MR_historical_r1i1p1f1_gn_185001-201412.nc', decode_times=False)#step2 look at data's informationprint(f_tas)
0 n7 F) T1 B: ]

' ?% b6 p+ U' @

文件信息查看如下：

可以看到，文件的坐标有时间time， 经度lon，纬度lat，高度height，变量有表面气温tas。

( R3 I9 B; q0 ^7 u% R

第三步代码如下：

& e0 i! m- b' S/ G1 n* h9 v

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  4 s2 i0 U! B+ q# P4 M- [( Q
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  " l6 h: s* C/ G
• 
  
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  $ k$ q3 o+ D6 T2 x, i* A
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#step3tas = f_tas['tas']print(tas)#step4a = tas.loc[15.5:74.5]print(a)#tep5b = tas.loc[15.5:74.5, 40:55, 115:135]print(b)
5 j9 i" G5 _& ]: S$ \" p

) d4 a8 J4 h/ Q

第三步：气温数据取出

Xarray在读取坐标信息时，自动将时间坐标读取为了float64 格式，这对我们挑选目的时间十分方便。Xarray通常与pandas配合使用。

. N, C2 f* W1 ^5 G( E! b  f* [! w

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第四步：选取某时间段内数据

比如我们想选取15.5-74.5（根据数据信息中time格式的规定输入相应格式）时期数据。

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第五步：选取特定经纬度范围(高度)的数据

当我们想选取特定经纬度范围(高度)的数据时，.loc[]函数同样可以解决。
在这里，我选取了40°N-55°N，115°E-135°E范围的数据

完整代码

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  , z, b% N! D' W$ [; Q& j
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  7 c7 o3 q0 N. `' r9 V
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  / Z# T" o( M. i; \3 p# t
  

import xarray as xr#step1 read dataf_tas = xr.open_dataset('tas_Amon_BCC-CSM2-MR_historical_r1i1p1f1_gn_185001-201412.nc', decode_times=False)#step2 look at data's informationprint(f_tas)#step3tas = f_tas['tas']print(tas)#step4a = tas.loc[15.5:74.5]print(a)#tep5b = tas.loc[15.5:74.5, 40:55, 115:135]print(b)