有两种方法来做到这一点:1——你可以选择感兴趣的特定领域,当下载文件。这是高度优先当你需要下载大量的变量和年。ERA5 netCDF提供在两个不同的格式:每小时的时间步骤,或者每月平均(见[这][1])。如果你需要一个sub-monthly时间步长时期全球许多变量文件非常重的磁盘空间。你可以设置一个python脚本下载程序后只选择域的数据的建议在这个[好篇文章里特•Stauffer][2](当然还有其他的方法可以做到这一点)。2 -您可以下载的全球netCDF变量和年在考虑广告使用软件来提取您感兴趣的领域。的一个最有效的系统就是使用气候数据操作符CDO。您可以使用“sellonlatbox”命令像cdo sellonlatbox, LON1, LON2, LAT1, LAT2 Input_file_Name。数控Output_file_Name。数控或者你可以使用‘R’,至于你的情况下,做一些如:图书馆(光栅)图书馆(rgdal) #负载您感兴趣的区域setwd (“path_domain_shapefile”) domain_shp < -readOGR (shapefile.shp) #读netCDF setwd (“path_to_ERA5_files_folder”) pr_data <堆栈(ERA5_file.nc) #提取数据为你感兴趣的领域pr_data_domain <提取(pr_data domain_shp) #你可以改变这一数据帧和把它写成一个csv [1]: https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp # ! /搜索吗?类型= dataset&text = era5 [2]: https://retostauffer.org/code/Download-ERA5/