【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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  9 A- f2 p% H0 b" v# u& Z" H5 R
  

conda install xarray
- I3 W- S# c) \% L  g: S* U

: R; D, v, Q* f) z7 r. n

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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  ! F. P0 [, w8 v1 P7 M# H% k
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  7 y, H* J: e) X$ I$ f" z0 x
• 
  
• 
  
• 
  
  

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)

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。

第三步代码如下：

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  & `- I% f0 [' _! g. [1 x
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  * ]9 q6 H, U/ Y# D  B! M
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  ( t% t& n" Z- p" H$ ]% Q' b3 w' V
• 
  6 T& d( ~6 }8 [( A
• 
  
• 
  
• 
  / I" C% k5 M8 L3 d/ l3 L
• 
  9 t+ w% G0 j$ W3 [0 D8 R
    |( P( D- E) H& W6 e. n

#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)

, T$ K6 k# K' D& {# ~

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。

8 t) [. L) j* ?

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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。

" p/ r+ y! g: W% i

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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。
% x1 |( Q  o' F* V在这里，我选取了40°N-55°N，115°E-135°E范围的数据

, j& a$ Q) a5 ~1 K' _+ X8 D

完整代码

( c2 O& i' z( U: w

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  1 V. H' n& x  z$ \5 k: l
• 
  
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  . b* j0 N. d! h) t; k
• 
  
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  * u& c3 E6 r) U- B
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  ; H- N: B! D: h) k# ?
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  * M! ?" s' O; s+ l: _8 Y: K3 s) q
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  , V# h+ \) }! k) l/ B( p
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  # X: ?5 Q* G; S- c
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  3 ?4 j( s/ j$ 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)