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Hello大家好呀#xff0c;最近正好需要用到多个SHP去裁剪NC#xff0c;按照我以前的两种办法#xff08;办法1和办法2#xff09;操作的话#xff0c;我自己都会破防#xff0c… 文章目录 前言实例数据代码部分需要的库加载文件写入地理信息裁剪NC结果 完整代码奉上 前言
Hello大家好呀最近正好需要用到多个SHP去裁剪NC按照我以前的两种办法办法1和办法2操作的话我自己都会破防在偶然的情况下发现了rioxarray这个库。这个库可以将坐标信息直接写入到NC之中从而直接使用shp裁剪比原先的方法更为简单明了。
实例数据
本次测试数据采用2m气温数据下载链接点我直接下载 NC数据打开后如下图所示该数据为逐月的三维数据。
SHP数据我就直接采用NOAA公开的海岸线数据吧主要是涉及到中国的SHP极大可能性会被平台封文章。下载链接点我直接下载。数据如下图所示我用的文件是GSHHS_i_L1.shp 代码部分
需要的库
本次我们需要用到以下四个库这几个库都可以直接用pip安装比较方便。
import xarray as xr
import rioxarray
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import mapping加载文件
ds xr.open_dataset(rC:\Users\Administrator\Downloads/air.2m.mon.mean.nc) # 加载NC文件
# ds[lon] ds[lon] -180
shp gpd.read_file(rD:\BaiduNetdiskDownload\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\i/GSHHS_i_L1.shp) # 加载shp文件写入地理信息
ds.rio.write_crs(epsg:4326, inplaceTrue) # 向NC文件中写入WGS84坐标系信息
ds.rio.set_spatial_dims(x_dimlon, y_dimlat, inplaceTrue) # 指定NC文件的xy识别名称
裁剪NC
ds ds.rio.clip(shp.geometry.apply(mapping),shp.crs,dropFalse)结果 结果是出来了但是我们会发现数据只有0-180度之间的而-180-0之间的数据没有了造成这个问题的原因就是NCEP数据的lon是从0-360的而这个库识别不出来。因此在裁剪之前我们需要仔细的观察一下数据的lon是否是从-180开始的。如果是从-180开始的就不用管了如果是从0开始的就需要将加载文件那一步中的ds[‘lon’] ds[‘lon’] -180取消注释。
经过lon处理后的结果就是正常的啦
完整代码奉上
import xarray as xr
import rioxarray
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import mappingds xr.open_dataset(rC:\Users\Administrator\Downloads/air.2m.mon.mean.nc)
# ds[lon] ds[lon] - 180 # 根据实际NC文件的经度范围确定是否开启这一行
shp gpd.read_file(rD:\BaiduNetdiskDownload\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\i/GSHHS_i_L1.shp)ds.rio.write_crs(epsg:4326, inplaceTrue)
ds.rio.set_spatial_dims(x_dimlon, y_dimlat, inplaceTrue)ds ds.rio.clip(shp.geometry.apply(mapping),shp.crs,dropFalse)ds.to_netcdf(rD:\CSDN/air.2m.mon.mean_clip.nc) # 保存NC文件
