【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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  ' N6 N8 g: P, u
  * Y( X+ b/ ^; P) M

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)
, P% i- ?2 m3 S9 K

0 q9 S! L- c" I

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。

6 L3 w. B) @  h% k; g1 U

第三步代码如下：

% N& M; X' p: X+ W! a9 o4 \+ d2 t

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  " X5 l6 u7 h' f/ d: p
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  1 r  J( L, B1 F7 v* i- X7 R: T3 L
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  ' A7 d$ w# `- N" i
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  & L) [1 h! V6 r5 |4 u" 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)
! y+ Y0 r. V6 v3 ?8 n

7 K7 U4 X0 \2 b5 M& ?4 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。

+ m, s8 Q. X! e) G, _

---

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。

) T1 Q( _' M, n+ P- k2 r1 t: V, q

---

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。
- q+ V+ }7 K+ L. ]$ r" q3 \+ R5 C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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  1 |5 R* s& d1 c/ y7 p9 k. @9 X
• 
    _. Q: m9 r8 q! j9 t
• 
  
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  3 q4 m4 ?3 L  S8 n
• 
  4 G) O+ o. X! k! ~
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  + B  \; p: q  ~7 c8 E" D
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  + ^( J' O6 g+ U
• 
  - b" E! S) x) I. {5 D/ q
• 
  # p+ p! Q* M5 I* i. a( K6 \
• 
  
• 
  ( W# z& v  [: b( D1 l2 R3 F* \0 e3 T
• 
  ) z8 ~: |8 e, p, v& E# ~
• 
  / f8 X6 Z( p) J  h# j$ O
• 
  
  9 t9 T# G/ Y' i# l  t9 G$ ?8 J

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)

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