27、美国国家冰雪中心(NSIDC)海冰密集度月数据下载与处理
文章目录
- 一、前言
- 二、数据下载
- 三、使用Ponply查看数据结构
- 四、代码
一、前言
处理美国国家冰雪中心(NSIDC)的海冰密集度月度数据时,坐标转换是一个重要的步骤。NSIDC提供的数据通常采用极地球面坐标系,需要将其转换为常用的地理坐标系(如经纬度)以便进行分析和可视化。
坐标转换的关键是理解数据的原始投影信息,包括投影类型、中心经度、真实纬度、地球椭球体参数等。这些信息可以从数据的元数据中获取。
利用Python的Cartopy库,我们可以方便地进行坐标转换。首先,根据元数据创建原始数据的投影对象(如极地球面投影)和目标投影对象(如等经纬度投影)。然后,使用Cartopy的transform_points函数将原始数据的x、y坐标转换为目标投影下的经纬度坐标。
转换后的经纬度坐标可能不规则,为了方便插值和绘图,我们可以创建一个规则的经纬度网格。使用xarray的interp函数将数据插值到这个规则网格上,得到插值后的海冰密集度数据。
通过坐标转换,我们可以将NSIDC的海冰密集度数据与其他地理数据进行叠加分析,并生成易于理解的可视化结果,为研究全球海冰变化提供更多见解。
二、数据下载
数据集名称: NOAA/NSIDC Climate Data Record of Passive Microwave Sea Ice Concentration, Version 4
变量名: 海冰密集度 (Sea Ice Concentration)
时间分辨率: 月
网址: https://nsidc.org/data/g02202/versions/4
- 数据集介绍页面

- 选择下载南极还是北极

- 选择下载的数据尺度

这里提供了南极和北极的Monthly和Daily分辨率的数据,下载月数据,可以使用DownThemAll工具进行下载,如果需要下载日数据,可以参考文章: https://blog.csdn.net/qq_41857385/article/details/140417294。
三、使用Ponply查看数据结构
首先使用Ponply打开nc文件,查看该nc文件数据结构,然后再利用nc进行读取或处理。

查看xgrid变量,可以看到其并非规则的经纬度格点,而是以m为单位的距离网格,所以此时需要对数据进行插值处理,将其转化成格则的经纬网格,方便数据分析与处理。

PS:在该nc文件中,2.51,2.52,2.53,2.54,2.55分别具有特殊的意义,表示冰盖等标记,所以在处理的时候需要进行特殊化处理,例如将其转换成缺测值等。
四、代码
下载下来的数据是以距离为单位的格点,而不是经纬度格点,为了后续数据处理方便,需要将其处理成经纬度结构的数据,下面展示如何使用Python对其进行处理。
import numpy as np
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
from pyproj import Proj, Transformerimport numpy as npdef set_values_to(array, target_values, new_value=np.nan):"""将数组中指定的值替换为新的值。参数:array (np.ndarray): 输入的数组。target_v相关文章:
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