Python 将新变量添加到IRIS多维数据集并存储到NetCDF

我将3D转换为，添加坐标和属性，并保存到NetCDF文件。我保存的数据是海洋的三维（时间、纬度、长）温度或盐度。我想在同一个NetCDF文件中添加二维（横向、纵向）掩模阵列和测深，但我不确定如何做到这一点。我执行以下操作以转换为多维数据集并保存：

ds_cube = data_array.to_iris()
lat.standard_name = "latitude"
lon.standard_name = "longitude"
lat.units = "degrees"
lon.units = "degrees"

cube.add_dim_coord(lat, 1)
cube.add_dim_coord(lon, 2)
cube.units = units

a = cube.attributes
a[version'] = 'version tag'

with warnings.catch_warnings():
   iris.save(cube, name,
          saver=iris.fileformats.netcdf.save,
          unlimited_dimensions=['time'],
          fill_value=1.e20, zlib=True,
          complevel=1, chunksizes=chunksizes)

这很好，但我还想在同一个NetCDF文件中添加两个二维数组，其中包含每个网格点的掩码和底部深度。在保存之前，我尝试向列表中添加其他多维数据集，但我猜这失败了，因为3D和2D字段之间的尺寸不同：

mask_cube = mask_2darray.to_iris()
cubes=[cube, mask_cube]
with warnings.catch_warnings():
   iris.save(cubes, name,
          saver=iris.fileformats.netcdf.save,
          unlimited_dimensions=['time'],
          fill_value=1.e20, zlib=True,
          complevel=1, chunksizes=chunksizes)

如果我能将一个xarray数据集转换成IRIS cube，这将是很简单的，但我相信如果有人能给我指出正确的方向，也有一种方法可以使用xarray数据阵列来实现这一点