在 python 中读取 NetCDF 文件

Question

我正在尝试从 IRI/LDEO 气候数据库 (dust_pm25_sconc10_mon) 读取 NetCDF 文件，但我在读取该文件时遇到问题。当我选择构成数据库的变量（经度 (X)、纬度 (Y) 和时间 (T)）时，X 和 Y 的输出是一个具有观察数（1、2、...、139例如）。也就是说，经度和纬度的值没有正确导出。

有人可以帮我解决这个问题吗？我已经尝试使用 R、Python 和 Qgis 读取这个文件，并且在所有这三个中，X 和 Y 的输出都是相同的。

我的代码如下（Python）。

非常感谢大家。

from netCDF4 import Dataset as dt

filestr = 'dust_pm25_sconc10_mon.nc'

ncfile = dt(filestr, 'r')

print(ncfile.variables)

lat = ncfile.variables['Y'][:]
lat

lon = ncfile.variables['X'][:]
lon

time = ncfile.variables['T'][:]
time

Answer 1

编辑：

这个文件有三个自变量，X、Y、T。X和Y的值特意从1变为len(X)和len(Y)。

查看文件描述： http://iridl.ldeo.columbia.edu/home/.nasa_roses_a19/.Dust_model/.dust_mon_avg/.dust_pm25_sconc10_mon/

自变量（网格）
时间
网格：/T（自 1960 年 1 月 1 日起的几个月）按 1.0 N= 373 点排序（1979 年 3 月）到（2010 年 3 月）：网格
经度
网格：/X（无单位）按 1.0 排序 (1.0) 到 (191.0) N= 191 pts :grid
纬度
网格：/Y（无单位）按 1.0 N= 139 pts 排序 (1.0) 到 (139.0) ：grid

当然，这对经度可能有意义，但对于纬度，这是无稽之谈。不幸的是，我没有找到任何提示该数据集应该描述这个星球上的哪个区域。

但是，我也没有在它的唯一因变量 dust_pm25_sconc10_mon 中找到 任何 数据 - 它是空的。

PS：举个例子：
这个数据集在这里 http://iridl.ldeo.columbia.edu/home/.nasa_roses_a19/.Dust_model/.RegDustModelProjected/.dust_pm25_sconc10/datafiles.html
看起来更合理...

单独的描述更有希望：

自变量（网格）
时间（时间）
网格：/T（自 2009-01-02 00:00 以来的天数）按 0.125 订购（0130-0430 2009 年 1 月 2 日）至（2230 2010 年 4 月 1 日 - 0130 2010 年 4 月 2 日） N= 3640 分：grid
经度
网格：/X (degree_east) 按 0.625 N= 120 pts 排序 (19.6875W) 到 (54.6875E) :grid
纬度
grid: /Y (degree_north) 以 0.625 N= 64 pts 排序 (0.3125N) 到 (39.6875N) :grid

而且它的因变量dust_pm25_sconc10也不为空。

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我真的试图在你提到的网站上找到这个文件，但它是徒劳的。所以在不知不觉中，我不得不猜测：

netcdf 文件提供了通过缩放和移动任何变量的值来节省数据空间的可能性，以便可以存储它们，例如作为int 而不是float。
您可以简单地检查，是否有属性 add_offset 不是 0 和 scale_factor 不是 1。

有关此概念的更多信息，您可以参考https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/workshops/2010/bestpractices/Packing.html。

虽然上面链接中的信息表明 netcdf 的 java 接口会自动应用这些属性，但 netcdf4-python 库不会。因此，如果您想继续使用此软件包，则必须按照所述重新调整数据并将数据偏移回原始值。

但是，您也可以考虑尝试 xarray，这是一个实现 netcdf 文件的 n 维数据结构的库，据我所知，该库根据上述规则进行自动缩放和偏移。
http://xarray.pydata.org/en/stable/

Answer 2

您在对 SpghttCd 的回复的评论中链接的 http://iridl.ldeo.columbia.edu/home/.nasa_roses_a19/.Dust_model/.dust_mon_avg/.dust_pm25_sconc10_mon/datafiles.html 的示例文件格式不正确。一方面，X 和 Y 数组没有适合此类维度的单位属性，而是都有值“单位”。正如已经指出的那样，数组中的值无论如何“看起来”都不是有效的。此外，该文件中的dust_pm25_sconc10_mon 数组中的值似乎都是NaN。

另一方面，SpghttCd 引用的http://iridl.ldeo.columbia.edu/home/.nasa_roses_a19/.Dust_model/.RegDustModelProjected/.dust_pm25_sconc10/datafiles.html 的示例数据集具有良好的单位属性信息（分别为“degrees_east”和“degrees_north”）。此外，X 和 Y 数组中的实际值看起来不错。我在该数据集中绘制了dust_pm25_sconc10 变量的图（使用Panoply）并查看映射到适当区域的数据没有问题。

SpghttCd 关于缩放和偏移的 cmets 不适用于此处，因为那一秒的经度和纬度，好的文件具有实际的 lon 和 lat 值。