从NetCDF中提取一个点（lon，lat）的时间序列R

我在R上比较新。我试图从netCDF文件中获取不同点（lat，lon）的温度数据的时间序列。我的示例数据文件是here和here是小文件。我已经试过的netCDF包和代码我迄今使用从NetCDF中提取一个点（lon，lat）的时间序列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)

谁能帮助我获得时间序列的另一个数据帧（第一列）以及数据的价值的特定点（纬度，经度）该数据。在这种情况下，我正在寻找特定纬度点的时间序列（1950-01-01至2010-12-31，其数据为）（对许多兴趣点重复）以及给定变量（在此案件tasmin）。您的帮助，将不胜感激。谢谢 aseem

来源

2013-12-16 Cirrus

你想我们下载一个14.71 MB的数据文件！？！？听起来像这是一个“为我做我的项目”的请求。 –

请查看[** here **]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example/5963610#5963610）了解如何创建_minimal_可重现的例子，例如使用'dput'。 – Henrik

@DWin现在第二个文件相对很小，只需2.4 MB – Cirrus

也许使用raster包，这将不会对所有的NetCDF文件的工作，但它确实为你：

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，给出了一个1行，多列的矩阵，因为我只给了一个点extract()。

（提取很简单，直接从最近的单元格复制，使用方法=“双线性”做内插）。其他选项请参阅?extract。

来源

2013-12-17 06:29:31 mdsumner

谢谢你的建议，它的帮助。谢谢：） – Cirrus

下面我将如何着手ncdf做到这一点：

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

来源

2013-12-17 08:27:19 plannapus

的“ncdf'包被弃用：http://cirrus.ucsd.edu/~pierce/ncdf/

更新与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)

来源

2017-03-30 15:00:22 Lennert

从NetCDF中提取一个点（lon，lat）的时间序列R

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