如何从 R 中的四维 netCDF 数据中提取值？

Question

我一直在寻找这个很长一段时间，但仍然无法弄清楚。似乎光栅包是要提取的，但只能从二维数据中提取。

此四维数据示例，netCDF 文件包含连续三天（72 小时）的每小时压力级别（4 级）气温。 https://drive.google.com/file/d/1UIiX9-xHrtH2FT1torg53iPxyzLxSYQu/view?usp=sharing.

我只想在其对应的日期时间和海拔高度（压力水平）上提取某些点位置 (xy) 的温度。然后将此作为附加列添加到此参考数据中：

ref_df <- structure(list(Latitude = c(40.68, 45.64, 50.31, 51.17, 
44.493564), Longitude = c(96.29, 97.107, 98.21, 
100.67, 105.01), timestamp = c("2019-05-01 15:52:14", 
"2019-05-01 18:52:29", "2019-05-02 21:52:30", "2019-05-03 00:52:29", 
"2019-05-03 03:52:15"), altitude_hPa = c(530, 570, 590, 600, 
610)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L)) 

我在下面尝试了这个Import 4 dimensional netCDF data into R: 但似乎不起作用。

library(ncdf4)
ncdata <- nc_open(ncfile)
temp <- ncvar_get(ncdata)
dim(temp) # this shows index of layers in each dimention, but how to link this?

如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。蝙蝠

Answer 1

raster 包是为 3 维数据（x、y 和时间）设置的，但您可以在第 4 维上循环。这里有lapply：

library(raster)
xy <- matrix(c(96.29, 97.11, 98.21, 100.67, 105.01, 40.68, 45.64, 50.31, 51.17, 44.49), ncol=2)
colnames(xy) <- c("lon", "lat")

v <- lapply(1:4, function(i) {
      b <- brick("download.nc", level=i)
      s <-  extract(b, xy)
    })

v 是一个包含四个元素的列表（每个压力级别一个）。每个元素都有一个矩阵，其行数与xy 相同，列数与download.nc 中的日期数相同

或者像这样得到一个矩阵：

v <- lapply(1:4, function(i) {
      b <- brick("download.nc", level=i)
      s <- cbind(level=i, extract(b, xy))
    })  

vv <- do.call(rbind, v)

vv[1:8, 1:3]
#      level X2019.05.01.00.00.00 X2019.05.01.01.00.00
#[1,]     1             259.8976             259.9743
#[2,]     1             254.7902             255.7008
#[3,]     1             250.4961             250.6820
#[4,]     1             251.0643             250.8548
#[5,]     1             250.0989             250.1968
#[6,]     2             265.6487             265.6842
#[7,]     2             258.4251             259.0856
#[8,]     2             256.4043             256.4468