用r中的光栅包聚合季节平均值

我试图将每日数据（35年）汇总到每月，然后使用R中的光栅包计算季节平均值（我知道如何使用CDO）。下面是我的代码，它输出所有年份的4个季节平均值（140层）。如何循环以仅输出4层（针对4个季节）？。我感谢你的帮助

dailydata <- brick ("dailyrain.nc")  
dates <- seq(as.Date("1981-01-01"), as.Date("2015-12-31"), by="day")  
months <- format(dates, "%Y-%m")

Aggregate2Monthly <- function(x) {  
  agg <- aggregate(x, by=list(months), sum)  
  return(agg$x)  
}  
mothlydata <- calc(dailydata, Aggregate2Monthly) 

mondates <- seq(as.Date("1981-01-01"), as.Date("2015-12-31"), by="month")  
years <- format(mondates, "%Y")  
seasons.def=c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4)  
years.seasons <- paste(years, seasons.def, sep="-") 

nyears <- years[!duplicated(years)]  
nseas <- seasons.def[!duplicated(seasons.def)] 

Aggregate2Seasons <- function(x) {  
  agg <- aggregate(x, by=list(years.seasons), mean)  
  return(agg$x)  
}  
seasonsdata <- calc(mothlydata, Aggregate2Seasons)  

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dailydata您希望按年和月的组合进行聚合

months <- format(dates, "%Y-%m")

它是有效的，你有没有建议从那里计算JF、MAM、JJAS和OND的季节平均值？但这将给出季节的日平均值，而不是季节的月平均值？或者我遗漏了一点？我已经编辑了代码，我从月数据开始汇总季节平均值，但是我只能输出140个层。我如何总结4个层呢？如果使用
组（日期）
，您不需要第一步：您可以直接将日期映射到
JF
等等。可能重复
groups <- function(x) {
    d <- as.POSIXlt(x)

    ans <- character(length(x))
    ans[d$mon %in%  0:1] <- "JF"
    ans[d$mon %in%  2:4] <- "MAM"
    ans[d$mon %in%  5:8] <- "JJAS"
    ans[d$mon %in% 9:11] <- "OND"
    ans
}

data.frame(dates, groups(dates))
##            dates groups.dates.
## 1     1981-01-01            JF
## 2     1981-01-02            JF
## 3     1981-01-03            JF
## 4     1981-01-04            JF
## 5     1981-01-05            JF
## 6     1981-01-06            JF