ERA5-land降水数据计算年均降水量

Question

在经过nc文件转tif，按研究区矢量裁剪，降水量单位转换为毫米。
1.用R nc转tif，然后裁剪转换单位先算了每年的年均降水量，然后在计算多年的年均降水量（降水量范围是2~77）
2.用python nc转tif 然后裁剪转换单位，直接计算多年年均降水量（27-925）
但是最后结果图像是一样的，就是范围不一样？大家有没有人知道这是为什么呢？

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 如何将ERA5 - land的nc文件转换为tif格式。
   - 怎样根据研究区矢量进行裁剪操作。
   - 如何将降水量单位从原始单位转换为毫米。
   - 分别在R和Python中实现逐年和多年年均降水量的计算。

2. 解决方案：

R语言实现

• nc文件转tif：
  ```r
  library(raster)
  library(ncdf4)

# 读取nc文件
nc <- nc_open(“your_file.nc”)
lat <- ncvar_get(nc, “latitude”)
lon <- ncvar_get(nc, “longitude”)
precip <- ncvar_get(nc, “precipitation”)

# 创建raster对象
r <- raster(precip, xmn = min(lon), xmx = max(lon), ymn = min(lat), ymx = max(lat), crs = “+proj=longlat +datum=WGS84”)
values(r) <- precip

# 保存为tif
writeRaster(r, “precip.tif”, format = “GTiff”)
nc_close(nc)
- **按矢量裁剪**：r
library(rgdal)
library(raster)

# 读取矢量文件
shp <- readOGR(“your_shapefile.shp”)

# 读取tif文件
r <- raster(“precip.tif”)

# 裁剪
cropped_r <- crop(r, shp)
masked_r <- mask(cropped_r, shp)

# 保存裁剪后的文件
writeRaster(masked_r, “cropped_precip.tif”, format = “GTiff”)
- **降水量单位转换**： 假设原始单位与毫米的换算关系为1个单位对应`conversion_factor`毫米，例如如果原始单位是某种特定的量纲，经过分析其与毫米的关系得到`conversion_factor = 0.1`：r
r <- raster(“cropped_precip.tif”)
r <- r * conversion_factor
writeRaster(r, “converted_precip.tif”, format = “GTiff”)
- **计算逐年年均降水量**：r
library(raster)

r <- raster(“converted_precip.tif”)
years <- seq(1981, 2020) # 假设时间范围是1981 - 2020年
annual_precip <- list()

for (year in years) {
# 提取该年份的数据
year_data <- subset(r, time == year)
annual_mean <- cellStats(year_data, mean)
annual_precip[[as.character(year)]] <- annual_mean
}

annual_precip_df <- as.data.frame(annual_precip)
colMeans(annual_precip_df) # 多年年均降水量
- **计算多年年均降水量**：r
library(raster)

r <- raster(“converted_precip.tif”)
mean_precip <- cellStats(r, mean)
print(mean_precip)
```

Python实现

• nc文件转tif：
  ```python
  from netCDF4 import Dataset
  from osgeo import gdal
  import numpy as np

def nc_to_tif(nc_file, tif_file):
nc = Dataset(nc_file)
lat = nc.variables[‘latitude’][:]
lon = nc.variables[‘longitude’][:]
precip = nc.variables[‘precipitation’][:]

  driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
  out_ds = driver.Create(tif_file, len(lon), len(lat), 1, gdal.GDT_Float32)
  out_ds.SetGeoTransform((lon[0], lon[1] - lon[0], 0, lat[-1], 0, lat[0] - lat[-1]))
  out_ds.SetProjection('EPSG:4326')
  out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(precip)
  out_ds.FlushCache()
  out_ds = None
  nc.close()

nc_to_tif(‘your_file.nc’, ‘precip.tif’)
- **按矢量裁剪**：python
from osgeo import gdal, ogr
import numpy as np

def clip_tif(tif_file, shp_file, out_file):
ds_tif = gdal.Open(tif_file)
ds_shp = ogr.Open(shp_file)
lyr = ds_shp.GetLayer()

  gdal.Warp(out_file, ds_tif, cutlineDSName = shp_file, cropToCutline = True)

  ds_tif = None
  ds_shp = None

clip_tif(‘precip.tif’, ‘your_shapefile.shp’, ‘cropped_precip.tif’)
- **降水量单位转换**： 假设原始单位与毫米的换算关系为`conversion_factor = 0.1`：python
from osgeo import gdal
import numpy as np

def convert_precip(tif_file, conversion_factor, out_file):
ds = gdal.Open(tif_file)
band = ds.GetRasterBand(1)
precip = band.ReadAsArray()
precip = precip * conversion_factor

  driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
  out_ds = driver.Create(out_file, ds.RasterXSize, ds.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32)
  out_ds.SetGeoTransform(ds.GetGeoTransform())
  out_ds.SetProjection(ds.GetProjection())
  out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(precip)
  out_ds.FlushCache()
  out_ds = None
  ds = None

convert_precip(‘cropped_precip.tif’, 0.1, ‘converted_precip.tif’)
- **计算逐年年均降水量**：python
from osgeo import gdal
import numpy as np

def annual_mean_precip(tif_file, years):
ds = gdal.Open(tif_file)
band = ds.GetRasterBand(1)
annual_precip = {}

  for year in years:
      # 这里假设时间维度在数据中的存储方式，可以根据实际情况调整
      year_data = band.ReadAsArray()[:, :, year - 1981]
      annual_mean = np.mean(year_data)
      annual_precip[year] = annual_mean

  annual_precip_df = pd.DataFrame.from_dict(annual_precip, orient='index')
  multi_year_mean = annual_precip_df.mean()
  return multi_year_mean

years = range(1981, 2020)
annual_mean_precip(‘converted_precip.tif’, years)
- **计算多年年均降水量**：python
from osgeo import gdal
import numpy as np

def mean_precip(tif_file):
ds = gdal.Open(tif_file)
band = ds.GetRasterBand(1)
precip = band.ReadAsArray()
mean_precip = np.mean(precip)
return mean_precip

mean_precip(‘converted_precip.tif’)
```

1. 多种解决方案的优缺点：

R语言

• 优点：
• 语法相对简洁，对于熟悉统计学和数据处理的R使用者来说，代码编写和理解较为容易。
• 有丰富的地理空间分析包，如raster等，功能较为全面。
• 缺点：
• 对于大规模数据处理，性能可能不如Python高效。
• 安装和配置相关的地理空间分析包可能需要一些时间和精力。

Python

• 优点：
• 具有高效的数值计算库numpy和强大的地理空间处理库gdal等。
• 生态系统丰富，有大量的开源库可供选择，可扩展性强。
• 缺点：
• 语法相对复杂一些，对于初学者来说可能需要更多时间来掌握。
• 代码的可读性可能因个人编程风格而异。

1. 总结：
   无论是使用R还是Python，都可以完成ERA5 - land降水数据的处理和年均降水量的计算。R语言在数据处理和统计分析方面有一定优势，而Python在大规模数据处理和性能上表现较好。选择哪种语言取决于个人的编程习惯、已有知识储备以及具体的项目需求。在实际操作中，按照步骤逐步完成nc文件转tif、裁剪、单位转换以及年均降水量计算等任务，确保数据处理的准确性和完整性。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。