ERA5-LAND逐小时降水数据处理

Question

我下载了1982-2022年的ERA5-LAND的逐小时降水数据（total precipitation），我将每小时的相加得到了日累计降水，又用日的累加得到了年累计降水，最后发现结果值过大，年累计降水最大达到了13m多，显然是错误的。看了一些回答，发现逐小时数据应该是逐小时累计值，意思是后一天的0点的降水量值其实是前一天24小时相加的值。那么我现在想获取逐年的累计降水量值，是不是就将每天0点的降水值相加，应该怎么实现呢，用python或者MATLAB都行。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

理解你的问题，确实逐小时数据中的每日零点数据是该日的累计值。为了获取每年的累计降水量，我们应该考虑每日零点的数据作为那一整天的降水量值进行累加。下面提供一个Python的实现方式：

假设数据存储在一个Pandas DataFrame中，列名为日期（"date"）和降水量（"precipitation"）。以下代码将展示如何正确地累加每年的降水量：

import pandas as pd

# 假设你的数据存在一个DataFrame中，列名为'date'和'precipitation'
# df = pd.read_csv('你的数据文件路径.csv')  # 请根据实际情况修改读取文件的方式和路径

# 首先，确保日期的格式正确，如果已经是正确格式则跳过这一步
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 确保日期列为日期时间格式

# 对每天的降水数据进行累加，并以年份进行分组
annual_precip = df.groupby(df['date'].dt.year)['precipitation'].sum().reset_index()

# 输出结果，每一行代表一年的累计降水量
print(annual_precip)

确保调整上面的代码以适应你的数据存储方式和具体格式。通过上述方法，你可以按年份累加每年的降水量。如果数据存储在其他格式或来自其他源（例如.netCDF文件），你可能需要稍作调整来读取和解析数据。这种方法假设你的数据已经是逐小时的降水数据，并且已经按照日期和时间排序。如果不是这样，你可能需要先对数据进行排序或调整。