ERA 处理成ascii

本文介绍了一种使用MATLAB从ERA数据文件中提取特定经纬度范围内降水总量(tp)的方法,并将其转换为文本格式进行存储的过程。该过程涉及定义地理边界、读取数据文件、筛选所需数据、求和并转换单位等步骤。

ERA的数据格式是我最喜欢的,读取速度够快。私人记录备忘,非教程。

clear all
lat_max = 46;
lat_min = 32;
lon_max = 80;
lon_min = 60;
save_path = 'F:\AAA\interim\vic\';
Vname = 'tp';


files = dir('*.nc');
days = length(files);
%---------------------提取lat lon 范围 -----------------*
lon =  ncread( files(1).name,'longitude');
lat =  ncread( files(1).name,'latitude');
p_lat = find(lat>lat_min & lat<lat_max);  % set lat lon limit
p_lon = find(lon>lon_min & lon<lon_max); 

for day = 1:days
    p(:,:,:,day) = ncread( files(day).name ,Vname,[min(p_lon) min(p_lat) 1 ],[length(p_lon) length(p_lat) inf ]); 
    disp(day)
end;

    for lati = 1:length(p_lat)        % 限制范围,重新排序,所以从1开始      
    for loni = 1:length(p_lon)
        
        lat_p = lat( lati+min(p_lat)-1);  % 注意返回值的顺序 用来写文本名字
        lon_p = lon( loni+min(p_lon)-1);
        p_p = p(loni,lati,:,:);
        path = [save_path , 'data_' , num2str(lat_p,'%.4f') ,'_', num2str(lon_p,'%.4f') ];
        p_p = squeeze( double(p_p) );  % to mm ;
        p_p = reshape(p_p,2,[]);
        p_p(p_p==-9999)= 0;   % fill none value to 0
        p_p = sum(p_p);  % 求和
        p_p =reshape(p_p,[],1);
        p_p = p_p*1000  % to mm
                    
        dlmwrite( path ,p_p,'delimiter','\t','precision', '%.4f');
    end
    end

 

<think>好的,我现在要解决的问题是如何将ERA5气象数据导出并保存为Excel文件格式。首先,我需要了解ERA5数据的下载和处理流程。根据用户提供的引用内容,特别是引用[2]、[3]和[4],ERA5数据可以通过官方网站手动或代码下载,通常下载的是GRIB或NetCDF格式。用户提到希望将数据转为Excel,所以需要处理这些格式的文件。 第一步,下载数据。用户可能已经下载了ERA5的逐小时或逐月数据,可能需要先处理逐日数据。根据引用[2],逐日数据可以通过官方网站的工具计算,或者自行用代码处理。假设用户已经下载了所需的时间分辨率的数据,比如逐小时或逐月,现在需要转换为Excel。 接下来是格式转换。引用[4]提到,对于NetCDF文件,可以使用Python库如xarray和pandas来读取和处理。例如,使用xarray打开NetCDF文件,然后转换为DataFrame,再导出为CSV或Excel。这里需要注意,Excel有行数限制,超过的话可能需要分文件保存或使用CSV。但用户特别要求Excel,所以需要确保数据量在Excel的限制内(约104万行)。 可能的步骤包括: 1. 安装必要的Python库,如xarray、netCDF4、pandas。 2. 使用xarray读取ERA5的NetCDF或GRIB文件。 3. 将数据转换为pandas DataFrame。 4. 使用DataFrame的to_excel方法导出为Excel文件。 但需要注意,GRIB格式可能需要先用工具转换为NetCDF,或者使用cfgrib库读取。引用[4]中的代码示例处理了NetCDF文件,可以借鉴。此外,如果数据量过大,可能需要分块处理,或者考虑使用CSV格式,如引用[1]和[4]提到的CSV没有行数限制。 另外,引用[5]提到在GEE中提取数据并导出为JSON,但用户的问题是关于Excel,所以可能需要结合GEE导出数据到Google Drive,再转换为Excel,但这种方法可能复杂。根据引用[3],ERA5的数据处理可以通过Python脚本批量处理,所以建议使用本地处理。 总结步骤: - 下载ERA5数据(GRIB/NetCDF格式) - 使用Python读取数据文件 - 转换为DataFrame - 导出为Excel,注意数据量限制 - 处理可能的维度问题(如时间、经纬度) 需要检查数据维度,确保在转换为二维表格时正确展开。例如,时间、经度、纬度作为索引,变量作为列。可能需要对每个时间点和位置进行展开,形长格式表格。 最后,确保代码示例正确,并提示用户安装必要的库,以及处理可能遇到的错误,如内存不足或行数超出限制。</think>### 分步解答:将ERA5气象数据导出为Excel文件 #### **步骤1:获取ERA5数据** - 通过[Copernicus Climate Data Store](https://cds.climate.copernicus.eu/)手动下载ERA5数据(支持GRIB或NetCDF格式)[^2]。 - 若需逐日数据,可使用官方工具预处理,或下载逐小时数据后自行计算[^2]。 #### **步骤2:安装Python依赖库** ```python pip install xarray pandas netCDF4 openpyxl cfgrib ``` - `xarray`和`cfgrib`用于读取NetCDF/GRIB文件,`pandas`用于数据转换,`openpyxl`用于导出Excel。 #### **步骤3:读取数据并转换为DataFrame** ```python import xarray as xr # 读取NetCDF文件(示例) dataset = xr.open_dataset('era5_data.nc') df = dataset.to_dataframe().reset_index() # 若为GRIB文件,需用cfgrib引擎 # dataset = xr.open_dataset('era5_data.grib', engine='cfgrib') # df = dataset.to_dataframe().reset_index() ``` #### **步骤4:导出为Excel文件** ```python # 检查数据行数是否超过Excel限制(约104万行) if len(df) <= 1048576: df.to_excel('era5_data.xlsx', index=False) else: print("数据量过大,建议分多个文件或使用CSV格式[^1]") ``` #### **步骤5处理高维度数据(可选)** 若数据包含多个维度(如时间、经度、纬度),需展开为二维表格: ```python # 示例:将时间、经度、纬度作为索引,变量作为列 df_flat = df.stack().reset_index() df_flat.columns = ['time', 'lon', 'lat', 'variable', 'value'] df_pivot = df_flat.pivot_table(index=['time', 'lon', 'lat'], columns='variable', values='value').reset_index() df_pivot.to_excel('era5_reshaped.xlsx', index=False) ``` ### **注意事项** 1. **数据量限制**:Excel单表最多支持约104万行,超限需分文件或改用CSV[^1]。 2. **格式兼容性**:GRIB文件需通过`cfgrib`引擎读取,确保安装正确。 3. **时间处理**:若时间列为`datetime64`类型,Excel可能自动识别为日期格式。
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