有没有办法将 2 个或多个具有相同时间维度但空间域不同的 netCDF 文件合并到一个 netCDF 文件中？空间域由纬度和经度坐标指定？在 xarray concat、merge 等的文档中，他们说它们使用单一维度
【问题讨论】：
标签： python netcdf python-xarray
我不知道在python（或R，FORTRAN）中执行此操作的“自动”方式，只能手动将文件读入更大的数组，然后将该数组写入新的netcdf文件，但是有使用 CDO 从命令行更“自动化”地执行此操作。
如果您定义包含两个（或更多）文件区域的域描述文件 grid.txt：
gridtype = lonlat
gridsize = 420
xname = lon
xlongname = longitude
xunits = degrees east
yname = lat
ylongname = latitude
yunits = degrees north
xsize = 21
ysize = 20
xfirst = -11.0
xinc = 1
yfirst = -20.0
yinc = 1
然后你将第一个文件 file1.nc “扩展”到更大的域，然后合并两个 netcdf 文件的内容：
cdo expand,grid.txt file1.nc large.nc
cdo mergegrid large.nc file1.nc merge1.nc
cdo mergegrid merge1.nc file2.nc final_merge.nc
我在这里找到了这个解决方案：https://code.mpimet.mpg.de/boards/1/topics/26，并在我需要将 2 个或 3 个文件合并在一起时使用它。但是，当我需要将数百个文件合并在一起时，例如每个纬度行数据，我编写了一个手动程序（在我的例子中是 R）。
【讨论】：
【讨论】：
xarray 现在支持直接通过open_mfdataset 进行多维连接。
关于沿多个维度组合数据的文档是here，但由于您的问题与this one 非常相似，我将在此处复制我的答案的关键部分：
您有一个 2D 连接问题：您需要排列数据集，以便当沿 x 和 y 连接时，它们会形成一个更大的数据集，该数据集也具有 x 和 y 维度。
只要len(x) 在每个文件中都相同，len(y) 在每个文件中都相同，理论上您应该能够以一种或两种不同的方式做到这一点。
1) 使用combine='nested'
您可以手动指定需要它们连接的顺序。xarray 允许您通过将数据集作为网格传递来执行此操作，指定为嵌套列表。在您的情况下，如果我们有 4 个文件（名为 [upper_left、upper_right、lower_left、lower_right]），我们会像这样组合它们：
from xarray import open_mfdataset
grid = [[upper_left, upper_right],
[lower_left, lower_right]]
ds = open_mfdataset(grid, concat_dim=['x', 'y'], combine='nested')
我们必须告诉open_mfdataset 网格的行和列对应于数据的哪些维度，以便它知道将数据连接在一起的维度。这就是为什么我们需要传递concat_dim=['x', 'y']。
2) 使用combine='by_coords'
但是您的数据中已经有坐标 - xarray 不能只使用这些坐标以正确的顺序排列数据集吗？这就是combine='by_coords' 选项的用途，但不幸的是，它需要一维坐标（也称为维坐标）来排列数据。如果您的文件没有这些文件，打印输出将显示Dimensions without coordinates: x, y)。
如果您可以先向文件添加一维坐标，则可以使用combine='by_coords'，然后您可以按任意顺序传递所有文件的列表，即
ds = open_mfdataset([file1, file2, ...], combine='by_coords')
但否则你将不得不使用combine='nested'。
【讨论】：
but unfortunately, it requires 1-dimensional coordinates (also known as dimensional coordinates) to arrange the data 是什么意思？这是否意味着它不适用于二维数据？
combine='nested' 选项并准确告诉它数据集需要的顺序。我的意思是您可以t 以全自动方式（即 combine='by_coords'）在数据集中没有一维坐标。