netcdf是气候数据中的主流格式,当涉及到大范围的全球数万个格网点数据时,使用python脚本可以较快地读取与处理。

  1. import netCDF4
  2. from netCDF4 import Dataset
  3. import numpy as np
  4. import sys
  5. import os
  6.  
  7. #计算日期数
  8. import datetime
  9. d1=datetime.date(1900,1,1)
  10. d3 = d1 + datetime.timedelta(days =100)
  11. print (d3)

  12. #查看nc数据基本信息
  13. nc_obj=Dataset('precip.nc')
  14. print(nc_obj)

  15. #查看nc数据各个变量的信息
  16. print(nc_obj.variables.keys())
  17. for i in nc_obj.variables.keys():
  18. print('___________________________________________')
  19. print(i)
  20. print(nc_obj.variables[i])
  21.  
  22. precip=(nc_obj.variables['precip'][:])
  23. lat=(nc_obj.variables['lat'][:])
  24. lon=(nc_obj.variables['lon'][:])

举例子

  1. #39.76,116.25所在经纬度网格大致位于北京市大兴区,查询2012年年总降水量为523.8mm,大致吻合常规结果(百度百科大兴区年平均降水量约为556mm)。
  2. l1=[]
  3. for i in range(23377,23742):     #2012年时间区间
  4. l1.append(data[i][0][100][592]) #100,592为经纬度标记
  5. print(np.sum(l1))

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