era5-land的月数据下载下来如何预处理

### ERA5-Land 月数据预处理方法教程 #### 数据获取与准备 对于ERA5-Land的月度数据预处理，首先需要从官方渠道下载所需的时间段和变量。ERA5-Land是一个高分辨率的陆地再分析数据集，网格间距约为9公里，提供了自1950年以来每小时更新的数据[^3]。 #### 文件读取与初步解析 下载后的ERA5-Land NetCDF文件包含了多个气象参数，如总降水量(tp)，这些数值通常经过压缩存储以减少体积。因此，在加载数据前需确认其编码方式并做适当转换： ```python import netCDF4 as nc import numpy as np def read_era5_land_monthly(file_path): dataset = nc.Dataset(file_path) # 获取时间和地理坐标信息 time_var = dataset.variables['time'] latitudes = dataset.variables['latitude'][:] longitudes = dataset.variables['longitude'][:] # 提取出所需的变量（这里假设为总降水量） precipitation = dataset.variables['tp'] scale_factor = getattr(precipitation, 'scale_factor', 1.0) add_offset = getattr(precipitation, 'add_offset', 0.0) # 应用缩放因子和偏移量来获得真实的降水量值 (单位由米转毫米) true_precipitation_values_mm = ((precipitation[:] * scale_factor) + add_offset) * 1000 return { "times": time_var, "latitudes": latitudes, "longitudes": longitudes, "precipitation_mm": true_precipitation_values_mm } ``` 这段代码展示了如何打开一个NetCDF格式的ERA5-Land文件，并提取其中的纬度、经度以及总的降水量信息。同时考虑到可能存在的`scale_factor`和`add_offset`属性用于调整原始数据至实际物理意义下的测量值，最后将结果从默认的米(m)单位转换成常用的毫米(mm)[^4]。 #### 时间聚合操作 由于ERA5-Land提供的是逐小时数据，而目标是得到每月汇总的结果，故此步骤涉及按月份累加各天内的降水量记录。这可以通过Python中的pandas库高效完成： ```python from datetime import datetime import pandas as pd def aggregate_to_monthly(data_dict): times = data_dict["times"] dates = [datetime.strptime(str(t), "%Y-%m-%d %H:%M:%S") for t in times] df = pd.DataFrame({ 'date': dates, 'value': data_dict["precipitation_mm"].flatten() }) monthly_data = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='MS')).sum().reset_index() return monthly_data[['date', 'value']] ``` 上述函数接收之前定义好的字典对象作为输入，利用Pandas强大的日期处理功能实现对每日降水量求和进而形成每个月份对应的总量统计表。 #### 结果保存 最终可选择将处理完毕的数据导出到CSV或其他便于后续使用的格式中去： ```python monthly_data.to_csv('processed_era5_land_monthly.csv', index=False) ``` 这样就完成了从原始ERA5-Land数据集中提取特定区域某个月份内累积降水量的过程。