我有一个 NETCDF 文件，其属性为 lon、lat、time、precipitation。数据覆盖一定的空间域。它是从 1960 年到 2100 年的每日数据。
1）我想从主域中对数据进行空间子集化（例如 lat[45,50] 和 lon[-78,-85]）
2）从子集中，我想对所有网格进行平均并生成单列每日时间序列，然后将其写入 .csv 文件。
注意：我的数据包含缺失值
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沿着这些路线的东西应该起作用
library(raster)
b <- brick('file.nc')
be <- crop(b, extent(-85, -78, 45, 50))
a <- aggregate(be, dim(be)[2:1], na.rm=TRUE)
v <- values(a)
write.csv(v, 'precip.csv', row.names=FALSE)
通常，还要获取日期：
date <- getZ(be)
或者
date <- names(a)
date <- gsub('X', '', date)
接着
v <- data.frame(date=date, prec=v)
write.csv(v, 'precip.csv', row.names=FALSE)
这个日期是否可读取决于它在 ncdf 文件中的存储方式（即是否遵循某些约定）。
于 2015-11-11T20:14:03.833 回答
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这将进行切割和平均，但将答案写入另一个 netcdf。如果您真的需要 CSV，那么您需要使用上述解决方案的那一部分。
cdo fldmean -sellonlatbox,-85,-78,45,50 in.nc out.nc
于 2018-03-29T11:57:08.373 回答
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library (ncdf4)
nc <- nc_open("netcdf.nc")
lon <- ncvar_get(nc,"lon")
lat <- ncvar_get(nc,"lat")
time <- ncvar_get(nc,"time")
lon_lim <- c(45,50)
lat_lim <- c(-78,-85)
lon_ind <- which(lon >= lon_lim[1] & lon <= lon_lim[2])
lat_ind <- which(lat >= lat_lim[1] & lat <= lat_lim[2])
precip <- ncvar_get(nc,"precip",start = c(lon_ind[1],lat_ind[1],time),count = c(length(lon_ind),length(lat_ind),length(time)))
ts <- apply(precip,3,mean,na.rm=TRUE)
于 2020-12-03T16:08:01.783 回答