如何使用 Python 從 netcdf 中的每日降雨量數據計算 2、3 和 5 天累積降雨量

Question

我試圖從網格化的每日降雨量數據（精確的 GPCC）中計算 2、3 和 5 天的累積降雨量，以尋找太空中最大的事件。 當我應用.rolling(time=2).sum()它在所有時間步中給出 nan 。 我是 python 的新手，因為我很久以前就一直在使用雪貂。 以下是我一直在做的事情，但我感覺已經完成了離線，我不知道如何繼續或繼續。

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr 
path_gpcc = 'path_to_my_file/GPCC_daily_1982-2020.nc'
# Create Xarray Dataset
gpcc = xr.open_dataset(path_gpcc)
gpcc

#Dimensions: time: 14245lon: 360lat: 180

gpcc_2d = gpcc.rolling(time=2).sum()
gpcc_5d = gpcc.rolling(time=5).sum()
gpcc_7d = gpcc.rolling(time=7).sum()

我也嘗試過這種方法，但它不起作用

lat = gpcc.lat[:]
lon = gpcc.lon[:]
gpcc_2d = []
for i in range(len(lat)):
    for j in range(len(lat)):
        gpcc_ser = pd.Series(gpcc[0,i,j].values)
        gpcc_2d += [gpcc_ser.rolling(2).sum()]

這是我輸入數據的描述（全球每日降雨量）

我希望 output（表示 2 天的累積降雨量）類似於上述輸入，其中包含我數據覆蓋范圍的每個網格點的累積降雨量。 由於它將累積不同長度（即 2、3 和 5 天）的每日降雨量，我預計在這些第一個有效長度之前是 'nan'

Answer 1

您擁有的 xarray 代碼應該會給您正確的結果。 請注意，xarray output 是右對齊的，因此 gpcc_2d 中的第一個時間步將只有缺失值。

如果所有時間步都缺少值，您可能想試試我的 package nctoolkit。 您可以檢查它是否適用於該文件，如下所示：

import nctoolkit as nc 
path_gpcc = 'path_to_my_file/GPCC_daily_1982-2020.nc'
# Create nctoolkit DataSet
gpcc = nc.open_data(path_gpcc)
# calculate the rolling mean
gpcc.rolling_sum(2)
#plot the result
gpcc.plot()

如果這兩種方法都不起作用，您可能需要檢查文件是否符合 CF 標准https://pumatest.nerc.ac.uk/cgi-bin/cf-checker.pl 。 有時 xarray 或其他包會失敗，因為 netCDF 文件定義不明確並且不遵循預期的約定。