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我有一个 500 hPa 垂直速度数据集，网格大小为 1440x721，我需要使用框平均方法将其下采样到 144x72 的网格大小。我如何在 Python 中做到这一点？我一直在使用 cdo remapbil 来更改网格大小，但在对数据进行下采样时不建议这样做。我需要使用箱平均法。如果有帮助，我已经附上了下面的元数据。

    float longitude(longitude) ;
        longitude:units = "degrees_east" ;
        longitude:long_name = "longitude" ;
    float latitude(latitude) ;
        latitude:units = "degrees_north" ;
        latitude:long_name = "latitude" ;
    int time(time) ;
        time:units = "hours since 1900-01-01 00:00:00.0" ;
        time:long_name = "time" ;
        time:calendar = "gregorian" ;
    short w(time, latitude, longitude) ;
        w:scale_factor = 0.000102461538570508 ;
        w:add_offset = 0.689628391880861 ;
        w:_FillValue = -32767s ;
        w:missing_value = -32767s ;
        w:units = "Pa s**-1" ;
        w:long_name = "Vertical velocity" ;
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你应该可以用 gridboxmean 做到这一点。

cdo gridboxmean,10,10 infile outfile
于 2021-10-04T14:33:04.870 回答
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当网格大小是精确的整数比率时，罗伯特的解决方案是正确的（就像这里的情况一样） - 更一般地说，如果它们不是，你说双线性插值不准确是正确的，但你可以使用一些可用的保守重映射方案有了这个

一阶重映射：

cdo remapcon,targetgrid.nc in.nc out.nc

或二阶保守重映射：

cdo remapcon2,targetgrid.nc in.nc out.nc

有几种方法可以指定目标网格，如果您想查看更多详细信息，我在 Climate unboxed 上发布了关于此主题的视频。

于 2021-10-06T07:21:11.853 回答