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我有几个 netcdf 文件。每个 nc 文件都有几个变量。我只对两个变量“Soil_Moisture”和“Soil_Moisture_Dqx”感兴趣。

我想根据“Soil_Moisture_Dqx”过滤“Soil_Moisture”。每当相应的“Soil_Moisture_Dqx”像素的值大于 0.04 时，我想用 NA 替换“Soil_Moisture”中的值。

:这里是要下载的文件：

1- 我尝试了这个循环，但是当我输入 f[1] 或 f[2] 时，我得到了一些奇怪的东西，这意味着我的循环不正确。我很感激任何帮助我纠正我的循环。

2- 谁能告诉我再写一遍？

我知道有像wgrib2这样的软件可以将文件grib和grib2格式转换为NetCDF文件，但我需要另辟蹊径： from NetCDFto grib2，因为这里的当地气象局只能使用grib2格式的网格数据。

似乎一种解决方案可能是在 Python 中，使用NetCDF4-Python 库（或其他）来读取NetCDF文件并使用pygrib来编写grib2.

有没有更好的办法？

有没有办法在 Windows 上将 grib 文件转换为 NetCDF 格式？
我使用了一个名为的软件tkdegrib，但它一个一个地捕获一个参数，而我希望我的 grib 的所有参数都在同一个文件中。不幸的是，我不能使用 Linux。

我有一个 3 维的 netCDF 文件。第一个维度是经度，范围为 1-464。第二个维度是纬度，范围从 1 到 201。第三个维度是时间，从 1 到 5479。

现在我想从文件中提取某些值。我认为可以使用 start 参数来处理它。我试过这个命令。

但不知何故它不起作用。有人有解决办法吗？

提前致谢...

我刚刚下载了一些 grib 格式的气候数据。我想使用“R”将其转换为 NetCDF 格式。

此外，由于文件由不同的变量组成，我想一次将一个变量提取到单个文件中。

假设我们有 10 个这样的文件。这个 netcdf 数据集有一个名为 tmp 的变量，它是一个 3 维数组：[lon][lat][time]. 现在我如何组合这 10 个文件以获得一个带有变量 tmp 的文件，其值是组合值的平均值。

我以为我可以做到 ncra ( http://nco.sourceforge.net/nco.html#xmp_ncra ) 但没有成功。

我的 NetCDF 文件有 4 个维度（经度、纬度、时间、水平压力）和几个变量。

我想将 [340 342 344 ... 360 0 2 4 ... 18 20] 的经度数据替换为 [-20 -18 -16 ... -2 0 2 4 ... 18 20]。事实上，经度是从 0° 到 360° 计算的，但我需要从 -180° 到 180°。

我在互联网上找到了一些想法，但我不知道如何应用它们。

这里有一个解释：

“一些 netcdf 文件包含严格的正值 [0,360]，这与 gdal/QGis 处理经度值的方式不兼容 - 它们不会环绕日期线。这也会导致 gdalwarp 以及与其他数据集结合时出现错误（使用 [-180,180 ] 值），由于 180 度经度偏移，它们没有正确对齐。

简单的解决方法是测试经度变量，并通过在 IReadBlock 和 SRS 检测中减去 180 将 [180,360] 区间中的任何值转换为 [-180,180]。”

我还阅读了有关“gdal-translate”的信息，但我不知道如何使用它。

编辑：我的纬度也有问题，它是 N -> S（我想要它 S -> N），多亏了“cdo invertlat”，我把它反转了

我有一个由 lon、lat 和覆盖 1961 年至 1970 年的月平均变量（例如温度或降水）组成的数据集。该数据集的分辨率为 0.5 x 0.5 度 lon/lat，覆盖全球，并以 . NC 文件，我使用以下方法提取了 R 中的数据：

扩展网格 (E) 是包含 31,104,000 行变量的数据表，扩展网格 (D) 是包含 259,200 行 lon/lat 的数据表。如果你乘以 259,200 * 10 年 * 12 个月，你会得到 31,104,000。因此，可以使用以下方法将表 E 拆分为月值：

因此，我现在是第一个月（即 1961 年 1 月）的数据表，由 lon、lat 和变量组成。数据示例如下：

现在我的问题。网格的当前分辨率为 0.5 * 0.5 度，我想“重新网格化”数据，因此分辨率为 0.25 * 0.25 度。我不想对数据做任何特别聪明的事情，所以我只想让 0.25 网格取其所在的 0.5 网格的值，即每个 0.5*0.5 网格包含 4 个 0.25*0.25 网格，我只想要4 个 0.25*0.25 网格与 0.5*0.5 网格具有相同的值。

我看过 raster 但似乎无能为力。

我有一个 netCDF 文件，我希望使用 R 中的 'ncdf' 包从由纬度/经度边界定义的子集（即纬度/经度定义的框）中提取一个子集。

下面是我的 netCDF 文件的摘要。它有两个维度（纬度和经度）和 1 个变量（10U_GDS4_SFC）。它本质上是一个包含风值的纬度/经度网格：

纬度变量从 +90 到 -90，经度变量从 0 到 360。

我希望使用以下地理角边界提取整个网格的子集：

左下角：纬度：34.5˚，经度：355˚，左上角：纬度：44.5˚，经度：355˚，右上角：纬度：44.5˚，经度：12˚，右下角：纬度：34.5˚ , 长: 12˚

我知道可以使用以下get.var.ncdf()命令提取变量的一部分（示例如下）：

但是，我无法计算出如何合并纬度/经度，以便最终得到一个包含变量值的子集空间网格。我是在 R 中使用 netCDF 值的新手，任何建议都将不胜感激。非常感谢！

假设我们有 TRMM 降水数据，每个文件代表每个月的数据。例如，文件夹中的文件是：

这些文件的尺寸如下：Xsize=1440, Ysize=400, Zsize=1,Tsize=1。经度设置为 0 到 360，纬度设置为 -50 到 50。我想计算某个区域的降水量，比如说介于两者之间lon=98.5, lon=100 and lat=4, lat=6.5。这意味着，仅读取该区域中的变量-：

-------------------- |lon:98.5 lat:6.5| | | |lat:4 lon:100 | ---------------------

我曾经在 GrADS（网格分析和显示系统）中这样做。在 GrADS 中，可以这样做：（简化版）

我试图在 Python 中做同样的事情，但是出了点问题。经过一些建议，我现在在这里：

此脚本在 CSV 文件中生成（在我的情况下）15 个值的列表。但是，当我尝试获取另一个区域的值并调整我认为必要的值时，可以说：

我得到与第一个相同的值。

firstarea=[0.511935,1.0771,0.613548,1.48839,0.445161,1.39161,1.03548,0.452903, 3.07725,2.84613 0.701613,2.10581,2.47839,3.84097,2.41065,1.38387]

secondarea=[0.511935,1.0771,0.613548,1.48839,0.445161,1.39161,1.03548,0.452903, 3.07725,2.84613,0.701613,2.10581,2.47839,3.84097,2.41065,1.38387]

我确实对单独的脚本进行了测试，它仍然给了我相同的值。我确实检查了地图（之前构建的），这两个区域的值不同（12 月的平均值）。

知道为什么吗？有没有其他优雅的方式来写这个？谢谢。