使用xarray python组合空间netcdf文件

Question

有没有办法将具有相同时间维度但不同空间域的2个或更多netCDF文件合并为单个netCDF文件？空间域由纬度和经度坐标指定？在xarray concat,merge等的文档中,他们说它们使用单​​个维度

Answer 1

我对你的问题的理解是，你想要打开多个 netcdf 文件，其中包含数据的不同空间部分，其中整个数据集已沿 和 进行lat细分lon。

如果是这样的话，那么恐怕 xarray 目前不支持这个，我在这里的 xarray github 上询问了完全相同的问题。

同样的事情也被问到了这里。那里提到的解决方案concat将会起作用。

就我而言，然后我想将连接的数据集保存到一个新的 netcdf 文件中，但使用此方法最终会将所有数据一次加载到内存中。为了解决这个问题，我最终不得不使用 netcdf python 库来在较低级别解决这个问题，但这需要付出很大的努力。

Answer 2

xarray 现在支持直接通过open_mfdataset.

关于沿多个维度组合数据的文档在这里，但由于您的问题与这个问题非常相似，我将在这里复制我的答案的关键部分：

您有一个 2D 串联问题：您需要排列数据集，这样当沿着 x 和 y 连接时，它们会形成一个更大的数据集，该数据集也具有 x 和 y 维度。

只要len(x)在每个文件中都相同，并且len(y)在每个文件中都相同，理论上您应该能够以一种或两种不同的方式做到这一点。

1)使用combine='nested'

您可以手动指定您需要它们加入的顺序。 xarray 允许您通过将数据集作为网格传递来执行此操作，指定为嵌套列表。在您的情况下，如果我们有 4 个文件（名为 [upper_left、upper_right、lower_left、lower_right]），我们会像这样组合它们：

from xarray import open_mfdataset

grid = [[upper_left, upper_right], 
        [lower_left, lower_right]]

ds = open_mfdataset(grid, concat_dim=['x', 'y'], combine='nested')

我们必须知道open_mfdataset网格的行和列对应于数据的哪些维度，以便它知道将数据连接到哪些维度。这就是为什么我们需要通过concat_dim=['x', 'y'].

2)使用combine='by_coords'

但是您的数据中已经有了坐标 - xarray 不能只使用这些坐标以正确的顺序排列数据集吗？这就是该combine='by_coords'选项的用途，但不幸的是，它需要一维坐标（也称为维坐标）来排列数据。如果您的文件没有任何这些文件，打印输出将显示Dimensions without coordinates: x, y）。

如果您可以先将一维坐标添加到您的文件中，那么您可以使用combine='by_coords'，然后您可以按任何顺序传递所有文件的列表，即

ds = open_mfdataset([file1, file2, ...], combine='by_coords')

但否则你将不得不使用combine='nested'.