【wrf-python】使用xarray库计算季节性平均值

最新推荐文章于 2025-03-12 17:50:28 发布

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ASTRONAUT@huangsy

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A18040554844/article/details/135265888

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本文介绍了如何使用Python库如numpy和xarray处理WRF输出的nc文件，包括文件名修改、按时间顺序合并LH变量、计算平均值以及按季节分类的数据处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#导入库
import numpy as np
import xarray as xr
import os  
from netCDF4 import Dataset

#以单个变量LH为例，按照时间顺序进行合并
os.chdir("J:/raw/") #修改当前工作路径
#选择 notebook 所在文件夹(也可自行指定文件路径)
path = "J:/raw/"

#一般WRF默认输出文件名后缀无.nc，无法直接使用xarray进行读取，进而用不了concat函数，因此，这里我们批量修改文件名，加上后缀.nc。
file_names = os.listdir(path)
for file in file_names:
    if file[0:10] != "wrfout_d01":                #if只有为true时，才会执行代码。
        continue                                 #continue用于循环(for,while循环)中跳过剩余代码并继续执行循环的下一次迭代。
    base_name = os.path.basename(file)            #返回路径名的最后一个组件
    new_n = base_name + ".nc"
    os.rename(os.path.join(path, file), os.path.join(path, new_n))       

#选取path文件路径下所有前缀名为wrfout_d01的nc文件
list_names = []
for ncfile in os.listdir(path):
    if ncfile[0:10] != "wrfout_d01":
        continue
    list_names.append(ncfile)
    
#将模拟结果文件名按照时间进行排序
list_names_sort = np.sort(list_names)

#合并变量LH
file_list = []
for i in list_names_sort:
    print(i)
    ds = xr.open_dataset(i)
    file_list.append(ds["LH"])
data = xr.concat(file_list, "Time")
data.to_netcdf("wuwei7_LH.nc")

ds=xr.open_dataset("wuwei7_LH.nc")
ds=ds.sel(Time=slice(1,276), south_north=slice(9,108), west_east=slice(9,88))
#计算LH的平均值
ds["LH"].mean()

##nc文件中日尺度数据按季节来分类，可以使用xarray库
seasonal_data7 = ds['LH'].groupby("XTIME.season")
seasonal_data7
print(seasonal_data7)
print(seasonal_data7["JJA"].mean())