将具有多个维度的大型NetCDF的子集导入到R

如果您能帮助我在R中打开一个大型NetCDF文件，我将不胜感激。该文件有5个维度（一个未使用）：纬度（1:360）、经度（1:720）、时间（1:24）和模型（1:324）。有两个变量，但我只对其中一个感兴趣

我最初尝试使用ncdf4包导入整个NetCDF阵列。我以前有过一些导入NetCDF文件的经验，但经验有限，但不是这样的大小和数量。RStudio不断抛出错误，因为所需阵列的大小占用了太多的RAM空间（我认为）

实际上，我只对一小部分地理范围内的数据感兴趣，在经度22.5到32.5之间，纬度7.5到17.5之间。因此，我尝试导入NetCDF文件的lat/long子集，但我认为我可能难以将正确的维度子集

我最近尝试使用tidync，但也在那里画空白。任何帮助都将不胜感激。文件的Tidync元数据如下所示：

Data Source (1): WetCHARTs_full_ensemble.nc4 ...

Grids (7) <dimension family> : <associated variables> 

[1]   D2,D3,D0,D4 : wetland_CH4_emissions    **ACTIVE GRID** ( 2015539200  values per variable)
[2]   D1,D0       : time_bnds
[3]   D0          : time
[4]   D2          : lon
[5]   D3          : lat
[6]   D4          : model
[7]   S           : crs

Dimensions 5 (4 active): 
  
  dim   name  length    min    max start count   dmin   dmax unlim coord_dim 
  <chr> <chr>  <dbl>  <dbl>  <dbl> <int> <int>  <dbl>  <dbl> <lgl> <lgl>     
1 D0    time      24    0.5   23.5     1    24    0.5   23.5 FALSE TRUE      
2 D2    lon      720 -180.   180.      1   720 -180.   180.  FALSE TRUE      
3 D3    lat      360  -89.8   89.8     1   360  -89.8   89.8 FALSE TRUE      
4 D4    model    324 1111   3934       1   324 1111   3934   FALSE TRUE      
  
Inactive dimensions:
  
  dim   name  length   min   max unlim coord_dim 
  <chr> <chr>  <dbl> <dbl> <dbl> <lgl> <lgl>     
1 D1    nv         2     1     2 FALSE FALSE   

数据源（1）：WetCHARTs\u full\u ensemble.nc4。。。
网格（7）：
[1] D2、D3、D0、D4：湿地CH4排放**主动网格**（每个变量的值为2015539200）
[2] D1，D0：时间
[3] D0：时间
[4] D2:lon
[5] D3:lat
[6] D4：模型
[7] S:crs
尺寸5（4活动）：
dim名称长度最小最大开始计数dmin dmax未对齐坐标\u dim
1 D0时间24 0.5 23.5 1 24 0.5 23.5假真
2 D2 lon 720-180。1801   720 -180.   180假真
3 D3纬度360-89.8 89.8 1 360-89.8 89.8假真
4 D4型号324 1111 3934 1 324 1111 3934假-真
非活动维度：
尺寸名称长度最小最大未对齐坐标尺寸
1 D1 nv 2 1 2假假

#一个tible:7 x 4
网格ndims变量nvars
1 D2、D3、D0、D4 4 1
2 D1，D0 2 1
3 S 1 1
4 D0 1
5 D2 11
6 D3 11
7 D4 1
#一个tibble:7x5
id名称类型ndims natts
10次常闭双14
2 1时间\u bnds NC \u INT 2 3
3 2长NC_双1 3
4 3车床数控双1 3
5 4型号NC_INT 1 7
6 5湿地CH4排放量NC双4 3
7 6 crs NC_CHAR 0 5
#一个tibble:5x4
id名称长度unlim
10次24次假
2 1 nv 2错误
3 2 lon 720错误
4 3 lat 360错误
5.4 324型假
#一个tibble:7x5
id名称类型ndims natts
10次常闭双14
2 1时间\u bnds NC \u INT 2 3
3 2长NC_双1 3
4 3车床数控双1 3
5 4型号NC_INT 1 7
6 5湿地CH4排放量NC双4 3
7 6 crs NC_CHAR 0 5

谢谢你抽出时间

# A tibble: 7 x 4
  grid        ndims variables        nvars
  <chr>       <int> <list>           <int>
1 D2,D3,D0,D4     4 <tibble [1 x 1]>     1
2 D1,D0           2 <tibble [1 x 1]>     1
3 S               1 <tibble [1 x 1]>     1
4 D0              1 <tibble [1 x 1]>     1
5 D2              1 <tibble [1 x 1]>     1
6 D3              1 <tibble [1 x 1]>     1
7 D4              1 <tibble [1 x 1]>     1
# A tibble: 7 x 5
     id name                  type      ndims natts
  <int> <chr>                 <chr>     <int> <int>
1     0 time                  NC_DOUBLE     1     4
2     1 time_bnds             NC_INT        2     3
3     2 lon                   NC_DOUBLE     1     3
4     3 lat                   NC_DOUBLE     1     3
5     4 model                 NC_INT        1     7
6     5 wetland_CH4_emissions NC_DOUBLE     4     3
7     6 crs                   NC_CHAR       0     5
# A tibble: 5 x 4
     id name  length unlim
  <int> <chr>  <dbl> <lgl>
1     0 time      24 FALSE
2     1 nv         2 FALSE
3     2 lon      720 FALSE
4     3 lat      360 FALSE
5     4 model    324 FALSE
# A tibble: 7 x 5
     id name                  type      ndims natts
  <int> <chr>                 <chr>     <int> <int>
1     0 time                  NC_DOUBLE     1     4
2     1 time_bnds             NC_INT        2     3
3     2 lon                   NC_DOUBLE     1     3
4     3 lat                   NC_DOUBLE     1     3
5     4 model                 NC_INT        1     7
6     5 wetland_CH4_emissions NC_DOUBLE     4     3
7     6 crs                   NC_CHAR       0     5