使用带有超过2263年的时间戳的xarray创建netcdf

Question

有没有办法使用xarray创建时间维度超过2263年的netCDF文件？

以下是如何创建netCDF玩具数据集http://xarray.pydata.org/en/stable/time-series.html

但是,时间维度有一种pandas日期时间索引,并且不会超出2263,如下所示:https: //github.com/pandas-dev/pandas/issues/13346

Answer 1

将来，您也许可以通过使用cftime对象创建日期轴来实现此目的，但目前存在一个突出的问题，即xarray不允许您编写包含此类对象的 netCDF 文件。

然而，即使您可以保存此类对象，最简单、最干净的方法仍然是手动将该轴定义为具有某些单位的整数数组。

import numpy as np
import xarray as xr

days = np.asarray(range(100*365))

ds = xr.Dataset(
    {'time': (['time'], days, {'units': 'days since 2200-01-01 0:0:0'})}
)

print(ds['time'][-1]

ds.to_netcdf('test.nc')
ds = xr.open_dataset('test.nc')
print(ds['time'][-1])

给出输出

<xarray.DataArray 'time' ()>
array(36499)
Coordinates:
    time     int64 36499
Attributes:
    units:    days since 2200-01-01 0:0:0

其次是

<xarray.DataArray 'time' ()>
array(datetime.datetime(2299, 12, 7, 0, 0), dtype=object)
Coordinates:
    time     object 2299-12-07

请注意，当您重新打开数据集时，xarray 会自动对其进行解码。

您使用的“单位”属性应遵循CF时间坐标约定。您可以根据需要将“天”替换为“小时”、“分钟”或“秒”。

这确实需要您手动计算所需的整数，如果您的时间轴以年为单位，这主要是困难的（因为“年”不是定义的时间度量单位，它的长度根据闰年而变化）。如果是这种情况，您可以使用类似以下内容：

import cftime

# replace this to use a different calendar
Datetime = cftime.DatetimeProlepticGregorian

# make your list of Datetime objects
time_list = []
month = day = 1
hour = minute = second = 0
for year in range(2200, 2300, 1):
    time_list.append(Datetime(year, month, day, hour, minute, second))

# this will convert them into a time axis, here in units of
# 'days since 2200-01-01 0:0:0'
seconds_in_day = 60*60*24
day_list = []
for dt in time_list:
    time_since_2200 = dt - Datetime(2200, month, day, hour, minute, second)
    day_list.append(int(time_since_2200.total_seconds() / seconds_in_day))

您可以使用不同的cftime类（例如cftime.DatetimeJulian或cftime.DatetimeNoLeap）来使用不同的日历。应修改此代码以赋予time_list您使用的权利。seconds_in_day您还可以以其他时间单位切换秒数（也可以将该单位提供给xr.Dataset调用）。