【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 {) I) Y. |- c; o8 s7 E/ h$ b
  2 h! E8 Y# Q) L# n

conda install xarray
3 |! `0 ?- v, M9 f

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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  & J3 |& d7 M* S, ?/ M5 T
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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)

6 }: @2 t  |9 {9 \* R+ W) V/ v. z

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。

5 J, N2 z, Q6 B

第三步代码如下：

2 k+ n; c/ s9 J5 B! v0 y2 c( Y

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  6 ~7 Z* i6 b- R, ~" o
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  $ h; [% B$ ?$ `( [$ F
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  + R$ j% v8 _' C/ Z: J5 ?' M1 Q: ^
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  * g9 O7 A) ]+ l
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  ' p0 j$ g* O- ^
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  0 B3 {" o+ P0 x
  & `+ U8 F) F3 l: Z+ U/ X* {: I

#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)

$ m3 j3 g$ Q4 a" n6 m* A

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。

5 O! D0 {; f3 R- }" j8 {& ~

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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。

3 H# a9 r( f( j/ X4 |; k

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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

8 z3 N; j5 H/ y# p9 v$ B

完整代码

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  7 [. l' D- e+ k
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    e: j/ E( d; m3 v
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  " }8 ^9 Y; @# ]! y6 C& K% B! a
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  2 S; e( \* K9 C3 f# S
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  & e+ P0 j" a; v5 [% M
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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)