【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

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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  ) p/ B0 ]. F3 V# Z
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  : L9 Q/ {+ y. i, D, g# U
  

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)
: [1 f. _; R) h6 n

7 E7 [# a' V+ `- Q

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。

% n- O% L8 d9 [+ v3 @6 j

第三步代码如下：

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  $ i/ S8 }" W; V5 }( y
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  ) ^5 e( I& R/ R) d, o
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  4 x* O! w1 N5 A: g
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  ) w. @0 m) N: c+ h0 r' S) N
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  6 U% T2 }. N  l
  0 }$ ^6 ^% |* {/ c5 o6 m9 B( h

#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)
0 f2 @8 K. F8 j" z/ D$ B0 p

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。

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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。

% L0 C# ~) U3 n7 y

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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。
+ \1 o. d, E6 w在这里，我选取了40°N-55°N，115°E-135°E范围的数据

完整代码

& c  ^1 o' v3 e

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  " c/ D2 F7 E- E0 y( |
• 
  $ B1 \2 {8 z: ^# N; R! Y
• 
  ' L* z8 l# t& ?( G/ p
• 
  ; k  v) s6 C" c) _2 c9 y; h$ L: x
• 
  4 X- [, z7 ~! F5 X" ?" A
• 
  ' v, ~8 N8 m5 B+ s
• 
  6 c0 O3 M- H6 k# n# k! U
• 
  
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    x7 b% |6 m1 @
• 
  
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  ' g, B0 H6 x, X; r7 a& `! `3 U/ `
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  0 x" X4 o, C- M1 N) U/ r
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  9 b; }, X/ j, L
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  8 ~" d5 F3 j" `
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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)

2 D/ c6 g5 a% @& ~1 s" e( ?