用Python将netcdf中的"land"变量转换为经纬度

Question

我有一个全球气象数据集，想要获取某个网格点（经纬度）的数据。不过，这些数据是压缩过的，也就是说，我关心的参数并没有直接以（纬度，经度）的形式出现，而是以“land”这个维度存在。“land”是一个一维的整数数组。

我在Python中导入了这个文件，使用了以下代码：

import scipy.io.netcdf as netcdf

path = '/path/.../ncfile.nc'

ncfile = netcdf.netcdf_file(path,'r')

然后我查看了有哪些变量，发现比如“Rainf”这个变量的维度是（时间步，land）。我在网上查了一下，找到了一个文件叫landmask_gswp.nc（http://dods.ipsl.jussieu.fr/gswp/Fixed/landmask_gswp.nc），这个文件应该包含我需要的信息，也就是如何从“land”中提取（纬度，经度）信息。

这个文件里有nav_lat、nav_lon和landmask这些变量。根据我的理解，nav_lat和nav_lon是和坐标相关的变量，分别对应纬度和经度。而“landmask”是一个二维数组，里面的信息表示海洋=0或陆地=1。

确实，陆地点的数量和我的“land”一维数组的长度是相符的。不过，我还是搞不清楚怎么从中提取（纬度，经度）信息。如果有人能帮帮我，我会非常感激。

我希望我把我的问题说得比较清楚；我对编程和使用netcdf不是很熟悉，所以希望你们能帮我！提前谢谢大家！

Answer 1

你可以通过下面的方式从 ncfile 中提取变量：

lat = ncfile.variables['nav_lat'][:,:]
lon = ncfile.variables['nav_lon'][:,:] 

这样做会生成两个二维的 numpy 数组，分别是 lat 和 lon。

Answer 2

可能还有其他人会觉得这个信息有用，所以我把问题的答案分享出来了。一个朋友帮我搞明白的。"land" 是一个扁平化数组的索引，这个数组包含了 nav_lat 和 nav_lon，也就是说，"land" 的第一个值对应的纬度是 lat.flat[land[0]]，而经度是 lon.flat[land[0]]。