使用 CDO 将累积变量转换为 netcdf 文件中的时间步长值

Question

我在一个带有一个变量的网格上有一个大约 100 个时间步长的 netcdf 文件，它是在时间步长上累积的。 我现在有兴趣计算每个时间步长对变量值的贡献（即连续时间步长的差异）。

目前我使用以下顺序：

1. 要将每个时间步提取到一个新文件中，我使用cdo seltimestep,$i ... ，
2. 使用cdo sub $i ${i-1} ...每个差异计算到一个新文件中cdo sub $i ${i-1} ...
3. 最后使用cdo mergetime ...将这些新文件合并为一个结果文件。

在我看来，这非常麻烦，而且在性能方面并不理想。 由于时间步长，我无法使用 cdo 管道，因此需要同时创建许多文件。

有没有更好的解决方案可以使用 cdo（或其他类似 nco/ncl 的方法）将累积变量转换为时间步长值？

Answer 1

numpy 的 diff计算连续条目的差异。

我怀疑您的文件中有一个多维变量，所以这里有一个通用的例子：

import netCDF4
import numpy as np

ncfile = netCDF4.Dataset('./myfile.nc', 'r')
var = ncfile.variables['variable'][:,:,:] # [time x lat x lon]

# Differences with a step of 1 along the 'time' axis (0) 
var_diff = np.diff(var, n=1, axis=0) 
ncfile.close()

# Write out the new variable to a new file     
ntim, nlat, nlon = np.shape(var_diff)

ncfile_out = netCDF4.Dataset('./outfile.nc', 'w')
ncfile_out.createDimension('time', ntim)
ncfile_out.createDimension('lat', nlat)
ncfile_out.createDimension('lon', nlon)
var_out = ncfile_out.createVariable('variable', 'f4', ('time', 'lat', 'lon',))
var_out[:,:,:] = var_diff[:,:,:]
ncfile_out.close()

Answer 2

xarray是我处理这类事情的首选工具：

import xarray as xr

# Open the netCDF file
ds = xr.open_dataset('./myfile.nc')

# Take the diff along the time dimension
ds['new_variable'] = ds['variable'].diff(dim='time')

# Write a new file
ds.to_netcdf('outfile.nc')

Answer 3

如果你想要一个基于 CDO 的解决方案，有一种更短的方法可以避免循环和写出大量文件：

file=your_file_name.nc # just to keep the code shorter in the following :-)

# calculate number of steps in the file:
nstep=`cdo -s ntime $file`

# do difference between steps 2:n and steps 1:(n-1)
cdo sub -seltimestep,2/$nstep $file -seltimestep,1/`expr $nstep - 1` $file  diff.nc

如果你不担心第一个timestep你可以停在这里，否则你需要把它解压并粘贴到文件的前面：

cdo mergetime -seltimestep,1 $file diff.nc output.nc 

您可以尝试将整个事情作为单行管道进行管道传输，尽管它有点凌乱（而且我确实发现过于雄心勃勃的管道可能会导致总线错误）！

cdo mergetime -seltimestep,1 $file -sub -seltimestep,2/$nstep $file -seltimestep,1/`expr $nstep - 1` $file output.nc