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- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
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- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
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:
3B42.1998.01.01.7A.nc,
3B42.1998.02.01.7A.nc,
3B42.1998.03.01.7A.nc,
3B42.1998.04.01.7A.nc,
3B42.1998.05.01.7A.nc,
......
......
3B42.2010.11.01.7A.nc,
3B42.2010.12.01.7A.nc.
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,比如在 lon=98.5, lon=100 和 lat=4, lat=6.5
之间。这意味着,仅读取该区域中的变量 -:
--------------------
|经度:98.5 纬度:6.5|
| |
|纬度:4 经度:100 |
----------------------------------
我曾经在 GrADS(网格分析和显示系统)中这样做过。在 GrADS 中,可以这样做:(简化版本)
yy=1998
while yr < 2011
'sdfopen f:\data\trmm\3B42.'yy'.12.01.7A.nc'
'd aave(pcp,lon=98.5,lon=100.0,lat=4.0,lat=6.5)'
res=subwrd(result,4)
rec=write('d:\precip.sp.TRMM3B42.1.'yy'.csv',res,append)
yy = yy+1
endwhile
我尝试在 Python 中做同样的事情,但是出了问题。经过一些建议后,我现在在这里:
import csv
import netCDF4 as nc
import numpy as np
#calculating december only
f = nc.MFDataset('d:/data/trmm/3B43.????.12.01.7A.nc')#maybe I shouldn't do MFDataset?
pcpt = f.variables['pcp']
lon = f.variables['longitude']
lat = f.variables['latitude']
# Determine which longitudes
latidx1 = (lat >=4.0 ) & (lat <=6.5 )
lonidx1 = (lon >=98.5 ) & (lon <=100.0 )
rainf1 = pcpt[:]
rainf1 = rainf1[:, latidx1][..., lonidx1]
rainf_1 = rainf1
with open('d:/trmmtest.csv', 'wb') as fp:
a = csv.writer(fp)
for i in rainf_1:
a.writerow([i])
此脚本在 CSV 文件中生成(在我的例子中)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:
latidx2 = (lat >=1.0 ) & (lat <=1.5 )
lonidx2 = (lon >=102.75 ) & (lon <=103.25 )
rainf2 = pcpt[:]
rainf2 = rainf2[:, latidx2][..., lonidx2]
rainf_2 = rainf2
我得到与第一个相同的值。
第一个区域=[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]
第二个区域=[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]
我确实在单独的脚本上进行了测试,它仍然给我相同的值。我确实检查了 map (之前构建的),这两个区域的值是不同的(12 月平均值)。
知道为什么吗?还有其他优雅的写法吗?谢谢。
最佳答案
我只是想指出Fir Nor的解决方案是不正确的(更新:fir Nor的帖子已被删除,它之前建议了一个基于使用np.mean的解决方案),因为你不能简单地使用算术在常规纬度/经度网格上处理空间数据时的平均值 (np.mean),就像此处的情况因为当您向两极移动时,网格单元大小会发生变化。
我还制作了一个未装箱的气候 youtube video on this topic解释为什么未加权均值不正确以及如何使用 CDO 计算空间统计数据。
<强>1。 CDO 解决方案:
最好不要担心这个并使用 CDO 进行操作:
cdo fldmean -sellonlatbox,98.5,100,4.5,6 3B42.1998.05.01.7A.nc boxav.nc
<强>2。 Python解决方案
如果你想用Python来做到这一点,你需要为你的子区域生成权重,可以根据你的解决方案(或使用xarray.where)提取权重。
如果您的纬度是一维,您可以使用 numpy.meshgrid 将其转换为二维数组
然后在二维数组上生成权重,并计算weighted average :
weights = np.cos(np.deg2rad(lat2d))
meanrain = numpy.average(pcpt, weights=weights)
关于python - 计算网格 netCDF 文件中选定区域中的变量平均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22427954/
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