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我有一个 netcdf 文件，其中的数据是 lon、lat 和 time 的函数。我想计算在时间维度上求和的每个网格单元中缺失条目的总数，最好使用 CDO 或 NCO，因此我不需要调用 R、python 等。

我知道如何获得缺失值的总数

ncap2 -s "nmiss=var.number_miss()" in.nc out.nc

正如我对这个相关问题的回答： count number of missing values in netcdf file - R

CDO 可以告诉我在空间上的总和

cdo info in.nc

但我不知道如何随着时间的推移求和。有没有办法例如在 ncap2 中指定要与 number_miss 相加的维度？

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即使您要求另一种解决方案，我也想向您展示在 Python 的帮助下只需要很短的一行即可找到答案。该变量与使用包m_data读取的具有缺失值的变量具有完全相同的形状。netCDF4只执行一个np.sum指定正确轴的命令，您就有了答案。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import netCDF4 as nc4

# Generate random data for this experiment.
data = np.random.rand(365, 64, 128)

# Masked data, this is how the data is read from NetCDF by the netCDF4 package.
# For this example, I mask all values less than 0.1.
m_data = np.ma.masked_array(data, mask=data<0.1)

# It only takes one operation to find the answer.
n_values_missing = np.sum(m_data.mask, axis=0)

# Just a plot of the result.
plt.figure()
plt.pcolormesh(n_values_missing)
plt.colorbar()
plt.xlabel('lon')
plt.ylabel('lat')
plt.show()

# Save a netCDF file of the results.
f = nc4.Dataset('test.nc', 'w', format='NETCDF4')
f.createDimension('lon', 128)
f.createDimension('lat', 64 )
n_values_missing_nc = f.createVariable('n_values_missing', 'i4', ('lat', 'lon'))
n_values_missing_nc[:,:] = n_values_missing[:,:]
f.close()
于 2017-05-11T14:19:13.333 回答
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从 NCO 4.6.7（2017 年 5 月）开始，我们将 missing() 函数添加到 ncap2 以优雅地解决这个问题。通过时间计算缺失值：

ncap2 -s 'mss_val=three_dmn_var_dbl.missing().ttl($time)' in.nc out.nc

这里 ncap2 将两个方法链接在一起，missing()，然后是时间维度上的总和。二维变量 mss_val 在 out.nc 中。下面的响应是相同的，但在空间上取平均值并通过时间报告（因为我误解了 OP）。

旧/过时的答案：

使用 NCO/ncap2 有两种方法可以做到这一点，尽管它们都不像我想要的那样优雅。通过一次调用一条记录调用 num_miss() 来调用一次一条记录的答案，或者（我的偏好）使用布尔比较函数，然后沿选择的轴使用总运算符：

zender@aerosol:~$ ncap2 -O -s 'tmp=three_dmn_var_dbl;mss_val=tmp.get_miss();tmp.delete_miss();tmp_bool=(tmp==mss_val);tmp_bool_ttl=tmp_bool.ttl($lon,$lat);print(tmp_bool_ttl);' ~/nco/data/in.nc ~/foo.nc
tmp_bool_ttl[0]=0 
tmp_bool_ttl[1]=0 
tmp_bool_ttl[2]=0 
tmp_bool_ttl[3]=8 
tmp_bool_ttl[4]=0 
tmp_bool_ttl[5]=0 
tmp_bool_ttl[6]=0 
tmp_bool_ttl[7]=1 
tmp_bool_ttl[8]=0 
tmp_bool_ttl[9]=2

或者

zender@aerosol:~$ ncap2 -O -s 'for(rec=0;rec<time.size();rec++){nmiss=three_dmn_var_int(rec,:,:).number_miss();print(nmiss);}' ~/nco/data/in.nc ~/foo.nc
nmiss = 0 

nmiss = 0 

nmiss = 8 

nmiss = 0 

nmiss = 0 

nmiss = 1 

nmiss = 0 

nmiss = 2 

nmiss = 1 

nmiss = 2
于 2017-05-11T17:06:36.833 回答