從NetCDF中提取一個點（lon，lat）的時間序列R

我在R上比較新。我試圖從netCDF文件中獲取不同點（lat，lon）的溫度數據的時間序列。我的示例數據文件是here和here是小文件。我已經試過的netCDF包和代碼我迄今使用從NetCDF中提取一個點（lon，lat）的時間序列R

library(ncdf) 
obsdata = open.ncdf("obs.nc") 

print.ncdf(obsdata) 

obsdatadates = obsdata$dim$time$vals 
obsdatadates = as.Date(obsdatadates,origin = '1950-01-01') 
obsdatadates 
obsoutput = get.var.ncdf(obsdata, varid = 'tasmin', start = c(1,1,1), 
         count = c(1,1,22280)) 
dim(obsoutput) 
datafinal=merge(obsdatadates,obsoutput)

誰能幫助我獲得時間序列的另一個數據幀（第一列）以及數據的價值的特定點（緯度，經度）該數據。在這種情況下，我正在尋找特定緯度點的時間序列（1950-01-01至2010-12-31，其數據爲）（對許多興趣點重複）以及給定變量（在此案件tasmin）。您的幫助，將不勝感激。謝謝 aseem

來源

2013-12-16 Cirrus

你想我們下載一個14.71 MB的數據文件！？！？聽起來像這是一個「爲我做我的項目」的請求。 –

請查看[** here **]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example/5963610#5963610）瞭解如何創建_minimal_可重現的例子，例如使用'dput'。 – Henrik

@DWin現在第二個文件相對很小，只需2.4 MB – Cirrus

也許使用raster包，這將不會對所有的NetCDF文件的工作，但它確實爲你：

library(raster) 
## brick reads all 22280 layers 
r <- brick("obs.nc", varname = "tasmin") 
## extract works for all time steps 
vals <- extract(r, matrix(c(-120, 52.5), ncol = 2)) 

dim(vals) 
## [1]  1 22280

注意，給出了一個1行，多列的矩陣，因爲我只給了一個點extract()。

（提取很簡單，直接從最近的單元格複製，使用方法=「雙線性」做內插）。其他選項請參閱?extract。

來源

2013-12-17 06:29:31 mdsumner

謝謝你的建議，它的幫助。謝謝：） – Cirrus

下面我將如何着手ncdf做到這一點：

library(ncdf) 
obsdata = open.ncdf("obs1.nc") 
obsdatadates = as.Date(obsdata$dim$time$vals,origin = '1950-01-01') 
#Get the whole data first 
obsoutput = get.var.ncdf(obsdata, varid = 'tasmin') 
#Prepare your points of interest 
points_of_interest = data.frame(lat=seq(1,8,by=2),lon=c(1,5,3,6)) 
#Subset your data accordingly 
data_at_point = apply(points_of_interest,1,function(x)obsoutput[x[1],x[2],]) 
#Turn it into a dataframe 
data_at_point = as.data.frame(data_at_point) 
#Add the dates to the dataframe 
data_at_point$Date = obsdatadates

來源

2013-12-17 08:27:19 plannapus

的「ncdf'包被棄用：http://cirrus.ucsd.edu/~pierce/ncdf/

更新與ncdf4包：

library(ncdf4) 
obsdata <- nc_open("obs1.nc") 
print(obsdata) # check that dims are lon-lat-time 

# location of interest 
lon <- 6 # longitude of location 
lat <- 51 # latitude of location 

# get dates 
obsdatadates <- as.Date(obsdata$dim$time$vals, origin = '1950-01-01') 

# get values at location lonlat 
obsoutput <- ncvar_get(obsdata, varid = 'tasmin', 
        start= c(which.min(abs(obsdata$dim$longitude$vals - lon)), # look for closest long 
          which.min(abs(obsdata$dim$latitude$vals - lat)), # look for closest lat 
          1), 
        count = c(1,1,-1)) #count '-1' means 'all values along that dimension'that dimension' 
# create dataframe 
datafinal <- data.frame(dates= obsdatadates, obs = obsoutput)

來源

2017-03-30 15:00:22 Lennert

從NetCDF中提取一個點（lon，lat）的時間序列R

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