【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：

• 
  + \  O0 d6 S8 ^
  % T/ y+ A, i# e; i

conda install xarray
3 |4 S* H$ j* B& T/ d

( s5 X& o. P3 C9 j( I$ T

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/ V# k3 g& B
• 
  9 d, y- k8 k8 d, E
• 
  
• 
  : n* t( i7 a: b) ]9 Q
• 
  % V5 Z" a+ z1 i, d& ~+ X8 g
  

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 ^/ `9 E* x8 d, F& Q& s

& ?% b! t: E+ u. Y$ M; j) g

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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  6 N  k" S* @" a2 o$ u
• 
  
• 
  : y: A: x& a, {) t
• 
  
• 
  9 s  [3 U+ o$ i$ q) e3 C: P
• 
  
• 
  
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  0 x3 c# b- h* W. D

#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)

8 z( [- Y3 u: Q8 c. D) i5 ~8 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。

& i9 s: x4 Q* E" i

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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

$ }' T" c' D2 y6 t" f+ q! V

完整代码

• 
  4 V1 F6 `9 K/ K2 G  P/ Z5 v
• 
  
• 
  / ^/ }1 a4 l# R
• 
  ; ]9 Q( i0 h0 `9 V3 U) L
• 
  7 ^& H" O+ A( D
• 
  6 N3 M" [  ?3 t( u9 x
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  / S* t9 p, |7 }6 }) W; _
• 
  % \7 {, Y8 d; K5 i
• 
  / G/ B- S6 H6 N  d' G, ?8 D3 d+ U
• 
  7 d0 L6 |. ?5 Z' u5 ?  |
• 
  # O8 S) L4 d. b& V) _6 d
• 
  
• 
  
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  : `! T( o6 @/ V
  ( F% Y5 ?. |- n

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)