在python中读取NetCDF文件

Question

我试图从IRI/LDEO气候数据库（dust_pm25_sconc10_mon）读取NetCDF文件，但读取此文件时遇到问题。当我选择计算数据库的变量（经度（X）、纬度（Y）和时间（T））时，X和Y的输出是一个带有观察数的序列（例如1，2，…，139）。也就是说，经度和纬度值没有正确导出。在

有人能帮我解决这个问题吗？我已经尝试过用R、Python和Qgis来读取这个文件，在这三个文件中，X和Y的输出都是相同的。在

我的代码如下（Python）。在

非常感谢大家。在

from netCDF4 import Dataset as dt

filestr = 'dust_pm25_sconc10_mon.nc'

ncfile = dt(filestr, 'r')

print(ncfile.variables)

lat = ncfile.variables['Y'][:]
lat

lon = ncfile.variables['X'][:]
lon

time = ncfile.variables['T'][:]
time

Answer 1

编辑：

这个文件有三个自变量，X，Y和T。X和Y的值故意从1到len（X）和len（Y）。在

查看文件说明： http://iridl.ldeo.columbia.edu/home/.nasa_roses_a19/.Dust_model/.dust_mon_avg/.dust_pm25_sconc10_mon/

Independent Variables (Grids)
Time
grid: /T (months since 1960-01-01) ordered (Mar 1979) to (Mar 2010) by 1.0 N= 373 pts :grid
Longitude
grid: /X (unitless) ordered (1.0) to (191.0) by 1.0 N= 191 pts :grid
Latitude
grid: /Y (unitless) ordered (1.0) to (139.0) by 1.0 N= 139 pts :grid

当然，这可能对经度有意义，但对于纬度来说，这是无稽之谈。不幸的是，我没有发现任何提示这个数据集应该描述这个星球上的哪个区域。在

然而，我也没有在它唯一的因变量dust_pm25_sconc10_mon中找到任何数据，它是空的。在

PS:例如：
这里的数据集 http://iridl.ldeo.columbia.edu/home/.nasa_roses_a19/.Dust_model/.RegDustModelProjected/.dust_pm25_sconc10/datafiles.html
看起来更合理。。。在

仅此描述就更有希望：

Independent Variables (Grids)
Time (time)
grid: /T (days since 2009-01-02 00:00) ordered (0130-0430 2 Jan 2009) to (2230 1 Apr 2010 - 0130 2 Apr 2010) by 0.125 N= 3640 pts :grid
Longitude
grid: /X (degree_east) ordered (19.6875W) to (54.6875E) by 0.625 N= 120 pts :grid
Latitude
grid: /Y (degree_north) ordered (0.3125N) to (39.6875N) by 0.625 N= 64 pts :grid

其因变量dust_pm25_sconc10也不为空。在

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我真的想在你提到的网站上找到这个文件，但是在我看来是徒劳的。所以在不知道的情况下，我不得不猜测：

netcdf文件提供了通过缩放和移动任何变量的值来节省数据空间的可能性，以便它们可以存储为int，而不是float。
您可以简单地检查是否存在除0以外的add_offset和除1以外的scale_factor属性。在

有关此概念的更多信息，请参阅https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/workshops/2010/bestpractices/Packing.html。在

尽管上面链接中的信息表明netcdf的java接口确实自动应用了这些属性，netcdf4-python库没有。因此，如果你想继续使用这个包，你必须重新缩放和偏移数据，使之回到原来的值。在

不过，您也可以考虑试用xarray，这是一个实现netcdf文件n维数据结构的库，据我所知，这个库根据上述规则自动缩放和偏移。
http://xarray.pydata.org/en/stable/

Answer 2

您在sphttcd响应的注释中链接的位于http://iridl.ldeo.columbia.edu/home/.nasa_roses_a19/.Dust_model/.dust_mon_avg/.dust_pm25_sconc10_mon/datafiles.html的示例文件格式不正确。首先，X和Y数组没有适合于此类维度的units属性，而是都有值“units”。如前所述，数组中的值无论如何都不“看起来”有效。此外，该文件中dust_pm25_sconc10_mon数组中的值似乎都是NaN。在

另一方面，sphttcd引用的http://iridl.ldeo.columbia.edu/home/.nasa_roses_a19/.Dust_model/.RegDustModelProjected/.dust_pm25_sconc10/datafiles.html处的示例数据集具有良好的单位属性信息（“分别为“东度”和“北度”）。此外，X和Y数组中的实际值看起来不错。我在那个数据集中绘制了dust_pm25_sconc10变量的图（使用Panoply），并看到了映射到相应区域上的数据。在

SpghttCd关于缩放和偏移的注释在这里不适用，因为在那一秒，好的文件有实际的lon和lat值。在