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我与一群大学netCDF文件,因此“循环”。其全球覆盖率数据,因为地球不是平的,我们需要重量数据的像素/网状细胞,以确保我们有一个准确的值均值(否则某些点占用更多的区域即两极附近,比他们应该将贡献更多的均值)。我试图做的是第一个重量每个像素,然后得到变量的空间平均,这里被称为“var”。这是我的代码:‘’的文件名os.listdir (indir): # indir = /道路/ / directoy input_file = os.path。output_file = os.path加入(indir文件名)。加入(outdir文件名)# outdir = /道路/ / directoy ds = xr.open_dataset (input_file) R = 6.371 e6 #地球半径m dphi = np.deg2rad(2.5) #纬度之间的度,在元数据的ds dlambda = np.deg2rad(2.5) #之间的度经度dlat = R * dphi * xr.ones_like (ds.var.lon) dlon = R * dlambda * np.cos (np.deg2rad (ds.var.lat)) cell_area = dlon * dlat da_area = cell_area.broadcast_like (ds.var) #到相同形状ds total_area = da_area.sum([“纬度”、“朗”])ds_weighted = ((ds (“var”) * da_area) / total_area) fldmean = ds_weighted。意味着(暗=“纬度”、“朗”,skipna = True) fldmean.to_netcdf (output_file) ds.close ()“它的基于(这个例子)(https://towardsdatascience.com/the -正确-方式- - - -全球平均92 - ceecd172b7)。我也试图保持这里的名称尽可能简单,因此他们很通用。我得不到任何的错误当我运行它,和它保存得很好,我需要它。由此产生的时间序列图也看起来不错,但值都很小,像2.4743 e-6,我期待5和15之间,所以它的许多大小。对于我的生活,我看不出有什么不同的例子的链接。 I guess it must be something to do with the divide to get such small numbers, but its also how its done in the link and also makes some logical sense. Any ideas? footnote: This is also 'area weighting' rather than 'latitude weighting', this is because I'm trying to do a comparison with the `fldmean` function in CDO (Climate Data Operators), which uses area weighting. I'm still getting my head around if it makes much difference, but I still want to stay as close as possible to this operator! [1]: https://towardsdatascience.com/the-correct-way-to-average-the-globe-92ceecd172b7

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\ begingroup美元我可能曲解xr。ds.var ones_like但是你不是显式地转换。朗弧度,据我所知。之前,你转换成弧度后计算其所占面积? \ endgroup美元
- - - - - -mkennedy
5月21日在3:06

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