【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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  % Q: t+ e. c/ C" ?' Y- q7 I7 P- a
  

conda install xarray

  |5 w& k: r; d3 z) C; h; r

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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  ; \& K# a4 d/ B: C% j+ [
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  $ W# K( U9 I* f
  

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)
" R3 W; W+ x; L, v

- l, z$ d( j+ J  [8 ?' 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。

第三步代码如下：

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  / q8 `4 l, O0 B1 D+ X, C# U
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  , k! `' c7 p* C2 c- l+ F
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  , L  J& S1 w# [, Y: c& V  E
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#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)
; m5 S( _) u9 O. 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。

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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% N2 p6 t! H" ~4 l. }. [

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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。
+ G% v) e) Q" B/ P7 K+ X* H; b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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  ' I- m/ s+ k6 F, ]
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  % a  ?% j2 Z5 C8 }0 v( z3 `3 G
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  " ]7 u$ N% n5 P: P
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  / W! \/ U! F1 r1 E
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  / Y' c! t/ O6 [( F. i4 t
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  : ^! `2 B& s% O" ]+ q# }
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  7 |$ F. w! K" v
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  * t( Q* O5 C! P: J# H* O
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  9 c# L/ C, V3 s; @
  $ Y' W7 U3 Y+ V$ I, n# L

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)