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我一直在使用 RCP(代表性浓度路径)空间数据。这是一个很好的 netCDF 格式的网格数据集。如何从多变量 netCDF 文件中获取砖块列表,其中每个元素代表一个变量(变量不是指纬度、经度、时间、深度等)。这就是我试图做的。我无法发布数据示例,但如果您想查看它,我已将下面的脚本设置为可重现。显然欢迎提问......我可能没有顺利表达与代码相关的语言。干杯。
A:包装要求
library(sp)
library(maptools)
library(raster)
library(ncdf)
library(rgdal)
library(rasterVis)
library(latticeExtra)
td <- tempdir()
tf <- tempfile(pattern = "fileZ")
download.file("http://tntcat.iiasa.ac.at:8787/RcpDb/download/R85_NOX.zip", tf , mode = 'wb' )
nc <- unzip( tf , exdir = td )
list.files(td)
## Take a look at the netCDF file structure, beyond this I don't use the ncdf package directly
ncFile <- open.ncdf(nc)
print(ncFile)
vars <- names(ncFile$var)[1:12] # I'll try to use these variable names later to make a list of bricks
r85NOXene <- brick(nc, lvar = 3, varname = "emiss_ene")
NAvalue(r85NOXene) <- 0
dim(r85NOXene) # [1] 360 720 12
data(wrld_simpl) # in maptools
worldPolys <- SpatialPolygons(wrld_simpl@polygons)
cTheme <- rasterTheme(region = rev(heat.colors(20)))
levelplot(r85NOXene,layers = 4,zscaleLog = 10,main = "2020 NOx Emissions From Power Plants",
margin = FALSE, par.settings = cTheme) + layer(sp.polygons(worldPolys))
gVals <- getValues(r85NOXene)
dim(gVals)
r85NOXeneA <- sapply(1:12,function(x){ mat <- matrix(gVals[,x],nrow=360)
matfun <- sum(mat, na.rm = TRUE) # Other conversions are needed, but not for the question
return(matfun)
})
library(ggplot2) # loaded here because of masking issues with latticeExtra
years <- c(2000,2005,seq(2010,2100,by=10))
usNOxDat <- data.frame(years=years,NOx=r85NOXeneA)
ggplot(data=usNOxDat,aes(x=years,y=(NOx))) + geom_line() # names to faces again
detach(package:ggplot2, unload=TRUE)
brickLst <- lapply(1:12,function(x){ tmpBrk <- brick(nc, lvar = 3, varname = vars[x])
NAvalue(tmpBrk) <- 0
return(tmpBrk)
# I thought a list of bricks would be a good structure to do (E) for each netCDF variable.
# This doesn't break but, returns all variables in each element of the list.
# I want one variable in each element of the list.
# with brick() you can ask for one variable from a netCDF file as I did in (C)
# Why can't I loop through the variable names and return on variable for each list element.
})
file.remove(dir(td, pattern = "^fileZ",full.names = TRUE))
file.remove(dir(td, pattern = "^R85",full.names = TRUE))
close(ncFile)
最佳答案
您的 (E) 步骤可以使用 cellStats
来简化.
foo <- function(x){
b <- brick(nc, lvar = 3, varname = x)
NAvalue(b) <- 0
cellStats(b, 'sum')
}
sumLayers <- sapply(vars, foo)
sumLayers
如果我正确理解了您的问题,则是您正在寻找的结果。
zoo
包,因为您正在处理时间序列。
library(zoo)
tt <- getZ(r85NOXene)
z <- zoo(sumLayers, tt)
xyplot(z)
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