【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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conda install xarray
, n$ [# Z: E4 g  d- p& k

/ g* ]; ~7 m, {

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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  ) J" A4 e9 }- e0 }% t+ `
• 
  
• 
  " S' c* S4 ?9 `1 y+ J
• 
  
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  8 }% _4 K9 G, T
  0 ~7 n. s3 T9 g" i- t! n% G7 {

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)
% D4 u  F2 d9 Z9 K; C- P1 z( b

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。

4 L& a; a( u7 [' @

第三步代码如下：

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  . K+ H+ h6 z2 {# e8 M" J3 F
• 
  / S0 f8 l8 n' b: @# e# f
• 
  ! F' m3 Q' H& x- o1 p
• 
  9 [7 y2 n+ O: t) Z! H! W
  " p/ a7 o' c- z% w+ d8 S& o

#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)

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 K# N4 @9 ?: Y7 a

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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。

% ?- z9 M; j0 @$ k0 x

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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。
# V7 n, }+ K4 ^8 I: l; @9 j) T  }. ]在这里，我选取了40°N-55°N，115°E-135°E范围的数据

" U6 }2 b7 ]3 x4 R5 Q# S) ]

完整代码

& [" I* A. R* ~5 t5 ]1 |4 ?

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  ' }( U! v9 m  W
• 
  + q' v- V% I9 k
• 
  & B. ^, U  D9 L8 j
• 
  6 U0 Y! B- }; V3 m0 G/ {
• 
  # ^" G0 v" F0 v" K- m0 d( ~/ }* H
• 
  
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  * {& H, N+ y. A
• 
  * S6 M7 _& P7 i- V
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    J0 V2 J$ C3 a
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  ) S: }1 r* V# j# l
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  ; G6 {4 }; [" T" 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)

# D2 ]4 g# d7 o* ~; k5 y