Python 根据垂直级别合并多个Netcdf文件

我有34个netCDF（nc）文件，其中包含纬度、经度和每个文件中的数据。每个文件名都包含一个数字，该数字对应于hPa中的压力级别（从1到34开始，对应于从（1000 hPa到0.4 hPa）的各个压力级别）。我希望使用此垂直级别维度信息将所有文件合并到一个nc文件中

我尝试使用xarray open_mfdataset读取整个文件，但我无法使用level维度，因为它不在文件中

import xarray as xr
ds = xr.open_mfdataset('/media/MediaCentre/Dataset/d9/data*.nc',concat_dim='level')

这些文件在全局属性中没有关于压力的任何信息。它们的名称顺序为：data1.nc、data2.nc、…dataN.nc，并对应于以下压力级别（hPa）： 1000 975 950 925 900 850 800 750 700 650 600 550 500 450 400 350 300*250 200 150 100 70 50 40 30 20 15 10 7 5 3 2 1 0.4

如何使用pythonxarray或cdo/nco将它们合并在一起

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示例数据在这里

使用CDO可能更容易做到这一点。以下内容将合并您提供的两个示例文件：

cdo -L -merge -setlevel,0.4 data1.nc -setlevel,1 data2.nc merged.nc

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只需修改上面的内容就可以处理所有文件。

这是一个BASH脚本，它定义了一个压力级别列表（查看注释），然后是工作区，用于向每个文件添加一个称为“级别”的维度，然后定义一个变量“级别”定义压力值后，我使用NCATT添加完整性属性，如压力单位

import xarray as xr
ds = xr.open_mfdataset('/media/MediaCentre/Dataset/d9/data*.nc',concat_dim='level')

然后在结尾使用合并文件（也可以使用nco）。这里的示例仅合并两个文件，但您可以合并所有文件

#!/bin/bash

# define pressure levels here, start, inc, end or just a list
# this is important to get right, the number of files processed
# depends on this list, here I only process 2 files,
# data1.nc = 1000hPa, data2.nc=975 hPa

# this was my test merging two files, can use seq if p levs are regular
# p_levs=($(seq 1000 -25 975))

# this is the full code:
p_levs=(1000 975 950 925 900 850 800 750 700 650 600 550 500 450 400 350 300 250 200 150 100 70 50 40 30 20 15 10 7 5 3 2 1 0.4)
    
# loop over the pressure levels, data1.nc-> first pressure level, data2-> second etc
for i in ${!p_levs[@]} ; do
    infile=data$(expr $i + 1).nc # nc filename

    # add a level dimension and define variable with pressure level:
    ncap2 -O -s 'defdim("level",1);q[level,lat,lon]=q;level=array('${p_levs[$i]}',10,$level)' $infile tmp${i}_$infile

    # put in attributes for the new level variable:
    ncatted -h -a units,"level",o,c,"hPa" tmp${i}_$infile
    ncatted -h -a long_name,"level",o,c,"Pressure level" tmp${i}_$infile
done

# merge the files:
cdo merge tmp*.nc merged.nc

# clean up tmp files at end 
rm -f tmp*.nc 

我使用p_levs=“1000 975”对其进行了测试，它合并了前两个文件data1.nc和data2.nc，没有问题，结果文件在ncview中打开正常，看起来很好

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注意：出于某种原因，ncap2正在从“q”中删除属性，我不确定原因，因此这意味着您需要读取带有NCATT的属性。要构建此代码。

使用NCO的不同方法将首先将级别与相结合，例如

然后添加标高坐标，例如

然后添加属性，如Adrian所示

ncatted <Adrian's example> out2.nc out3.nc

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ncatted Thank@robert wilson，实际上我试过CDO，它是在水平面（维度）上叠加的表面。这就是我试图处理xarray的原因。@rober wilson实际上CDO以这种方式工作得很好，
CDO-L-merge-setlevel，1000 data1.nc-setlevel，975 data2.nc……-setlevel，1 data33.nc-setlevel，0.4 data34.nc-merged.nc
，但当我以梯度交叉检查数据时，当我设置z1时，它显示0.4 hPa数据。类似地，“set z34”represents 1000 hPa数据。这使我的分析变得困难，因为通常z 1代表1000 hPa。但我不知道原因，因为它专门为1000 hPa数据分配了-setlevel 1000。这可能与CDO-setlevel保存相矛盾？我不确定是否可以问一下，在文件本身中没有数据输入（维度、变量或全局属性）记录压力级别后？即，希望从文件名中获取压力并在合并文件中添加新维度？@AdrianTompkins是的，该文件不包含压力级别信息，只包含纬度、经度和数据。但文件名中提供了压力级别信息（如1表示地面标高1000百帕，如2表示975百帕）.ps：从您对Robert Wiilson的回复来看，您似乎不喜欢python解决方案，但很高兴有一个nco/cdo替代方案。如果是这样，我可能会编辑这个问题来反映这一点，因为当用指定的语言提问时，有些人会投反对票，然后人们会用另一种语言上传答案。@AdrianTompkins我会这样做非常感谢您的建议和编辑。谢谢。Charlie总是设法编写一个nco解决方案，它比我的短4倍，整洁10倍；-）出于某些原因，
ncecat-u级别数据*.nc out1.nc
将data10.nc作为第一个文件。因此，它将650 hPa数据作为第一个级别，而不是1000 hPa数据（如data1.nc中所示）.通配符运算符（星号）按字母顺序展开文件。data10.nc必须在data1.nc之前，或类似的名称。命名文件，使其按正确的字母顺序排序，或删除通配符，并手动将文件按正确的顺序放置在命令行上。这样做有效，但有一个问题，我与Panoply和GrADS进行了交叉检查。当我尝试此操作时方法，按照我在ouyput文件中看到的顺序垂直水平，如下所示：1000 hPa文件（如data1.nc中所示），然后是600 hPa（如data11.nc中所示），然后是550 hPa（如data12.nc中所示）在上面的方法中，for循环合并数据并不是按顺序排序的。非常感谢你的伟大的脚本，从这个方法和你给罗伯特和查利的答案中，然后我认为你的文件不是按压力顺序排序的。循环每次增加了1，所以在文件FIL1、FILE2、FIL的顺序中考虑文件。e N，（您可以在循环中放入echo$文件和echo${p_levs[$i]}以打印文件名和压力，以查看使用的相应名称和压力）并且压力也是有序的，这与使用通配符顺序（如ls file*）不同-仔细检查各个文件，确保它们是有序的。
ncatted <Adrian's example> out2.nc out3.nc