基于xarray的大气环流模型后处理
xgcm的Python项目详细描述
xgcm是一个python包，用于处理由numeric生成的数据集 General Circulation Models （GCMS）和类似的网格化数据集 finite volume分析。 在这些数据集中，不同的变量位于 相对于体积或面积元素（例如单元中心、单元面等） XGCM解决了如何插值和差分这些变量的问题 从一个位置到另一个位置。
xgcm使用并生成xarray数据结构，它们是坐标和 多维数组数据的元数据丰富表示。扎雷是个理想人选 分析GCM数据，提供方便的索引和分组， 协调感知数据转换，并（通过dask）并行， 核外阵列计算。除此之外，XGCM还对 海洋和大气中常用的有限体积Arakawa Grids 适用于这些网格的模型、微分算子和积分算子。
xgcm的动力来自于 海洋、大气和气候模型。而高度并行的超级计算机可以 现在可以轻松地生成tera和petascale数据集，并进行常见的后处理 工作流难以处理这些卷。此外，我们相信一个灵活的， 用于gcm分析的不断发展的、开源的、基于python的框架将增强 整个领域的生产力，加速了 气候科学。xgcm是Pangeo计划的一部分。
有关更多信息（包括安装说明），请阅读完整的 xgcm documentation。
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