将带有CDO的netcdf文件中的累积变量转换为时间步值

Question

我在一个带有一个变量的网格上有一个大约100个时间步长的netcdf文件，该文件在时间步长上累积。我现在有兴趣计算每个时间步长对变量值的贡献（即连续时间步长之差）。

当前我使用以下顺序：

1. 将每个时间步提取到一个新文件中，我使用cdo seltimestep,$i ...，
2. 使用cdo sub $i ${i-1} ...将每个差异计算为一个新文件
3. 最后将这些新文件与cdo mergetime ...合并为一个结果文件。

在我看来，这非常繁琐，并且在性能方面并不理想。由于时间步长很大，因此我无法使用cdo管道，因此需要同时创建许多文件。

有没有更好的解决方案，可以使用cdo（或其他类似nco / ncl的东西）将累积变量转换为时间步长值？

Answer 1

[numpy's diff计算连续条目的差。

我怀疑您的文件中有一个多维变量，所以这是一个通用的示例：

import netCDF4
import numpy as np

ncfile = netCDF4.Dataset('./myfile.nc', 'r')
var = ncfile.variables['variable'][:,:,:] # [time x lat x lon]

# Differences with a step of 1 along the 'time' axis (0) 
var_diff = np.diff(var, n=1, axis=0) 
ncfile.close()

# Write out the new variable to a new file     
ntim, nlat, nlon = np.shape(var_diff)

ncfile_out = netCDF4.Dataset('./outfile.nc', 'w')
ncfile_out.createDimension('time', ntim)
ncfile_out.createDimension('lat', nlat)
ncfile_out.createDimension('lon', nlon)
var_out = ncfile_out.createVariable('variable', 'f4', ('time', 'lat', 'lon',))
var_out[:,:,:] = var_diff[:,:,:]
ncfile_out.close()

Answer 2

xarray是我选择这种工具的方式：

xarray

Answer 3

如果您想要基于CDO的解决方案，则可以采用一种较短的方法来避免循环并写出很多文件：

import xarray as xr

# Open the netCDF file
ds = xr.open_dataset('./myfile.nc')

# Take the diff along the time dimension
ds['new_variable'] = ds['variable'].diff(dim='time')

# Write a new file
ds.to_netcdf('outfile.nc')

如果您不担心第一个时间步，可以在这里停止，否则您需要解压缩并将其粘贴到文件的开头：

file=your_file_name.nc # just to keep the code shorter in the following :-)

# calculate number of steps in the file:
nstep=`cdo -s ntime $file`

# do difference between steps 2:n and steps 1:(n-1)
cdo sub -seltimestep,2/$nstep $file -seltimestep,1/`expr $nstep - 1` $file  diff.nc

[您可以尝试将整个管道作为一个单一管道进行管道传输，尽管这有点混乱（而且我确实发现，过于雄心勃勃的管道传输可能会导致总线错误！]

cdo mergetime -seltimestep,1 $file diff.nc output.nc