NetCDF：如何創建具有366天（all_leap或366_day日歷）的年份的時間值列表？

Question

我想編寫一個NetCDF，它將在所有年份中每年包含366天，對於非-年，則將2月28日的值重復作為2月29日的值。 我將如何構建時間值的列表/數組，以使2月29日的時段在非contains年中包含與2月28日相同的時間值？ 這是我真正想要做的，還是通常使用另一種方法？ 我尚未找到如何使用日歷屬性all_leap或366_day創建時間坐標變量的366_day 。

我擔心的是，為了使諸如Panoply之類的軟件能夠滿足我在進行數據分析時用於快速繪圖的需求，我需要做一些事情來解決非-年2月29日的“填充”問題。 我指的不是數據變量值，而是指實際的時間步長值，例如“自1900年以來的5849天”。 例如，當我一步步地（一天又一天）遍歷數據時，我要確保不要開始出現一個會導致Panoply混淆的錯誤，因此當我查看一個繪制時間步長，以日期格式顯示時間值時，將正確解釋該時間步長。

也許問題的關鍵在於我是否可以在時間步長值數組中有重復的值，如果可以，那么Panoply等將優雅地處理這些值，即當我構造時間值數組以加載到時間坐標中時如果不是a年，我可以在數組元素映射中將2月28日的值復制到2月29日嗎？

Answer 1

這是一個棘手的問題，在計算多年的每日氣候時會出現。 您希望您的計算即使在非-年也要包括366天，但要在2月29日使用NaN。

您沒有提及用於創建NetCDF文件的語言。 在創建氣候的情況下，使用Python和Pandas有一個答案： 使用pandas python計算日常氣候 ，這可能會幫助您入門。

我回答這個問題給出了處理閏年問題的方法。

我已經使用這種方法創建了30年的每日氣候文件，Panoply在查看它們時沒有任何問題。