Paquete Raster: escribir NetCDF con dimensión temporal

Question

Estoy escribiendo un rasterbrick con múltiples capas en un archivo netcdf utilizando el paquete raster en R:

writeRaster(gridfile, "Data", "CDF", overwrite=TRUE,
     varname="Data",varunit="mm.d-1",longname="Monthly data",
     xname="lon",yname="lat", zname="time", zunit="month",bylayer=FALSE,NAflag=-9999)

¿Hay alguna manera de tener los datos con coordenadas de tiempo en el archivo ncdf escrito? Por ejemplo, en el visor de NetCDF Panoply puedo trazar los datos en [lon][lat] pero no en [time][lat].

También, ¿cómo se pueden especificar los pasos de tiempo como meses específicos en un año en lugar de los pasos de tiempo comenzando desde 1 y aumentando?

Answer 1

Sé que esta es una pregunta vieja, pero si alguien todavía está buscando una respuesta sobre cómo hacer esto en R el siguiente código que hará un netCDF con 2 variables (prec, tmax), y 3 dimensiones (largo, lat, tiempo). Es bastante sencillo cambiar esto para adaptarlo a su número de variables o dimensión de tiempo, etc.

library(raster)
library(ncdf4)
prec <- getData("worldclim", res = 10, var = "prec")
tmax <- getData("worldclim", res = 10, var = "tmax")
tmax[] <- tmax[]/10 # tmax is scaled by 10
# Change NA values to -999
prec[is.na(prec)] <- tmax[is.na(tmax)] <- -999

# make sure the rasters are identical
compareRaster(prec, tmax, res = TRUE, orig = TRUE) ## TRUE

# output filename
filename <- "testMultiDim.nc"

# Longitude and Latitude data
xvals <- unique(values(init(prec, "x")))
yvals <- unique(values(init(prec, "y")))
nx <- length(xvals)
ny <- length(yvals)
lon <- ncdim_def("longitude", "degrees_east", xvals)
lat <- ncdim_def("latitude", "degrees_north", yvals)

# Missing value to use
mv <- -999

# Time component
time <- ncdim_def(name = "Time", 
                  units = "months", 
                  vals = 1:12, 
                  unlim = TRUE,
                  longname = "Month_of_year")

# Define the precipitation variables
var_prec <- ncvar_def(name = "precipitation",
                      units = "mm/month",
                      dim = list(lon, lat, time),
                      longname = "Monthly_Total_Precipitation",
                      missval = mv,
                      compression = 9)

# Define the temperature variables
var_temp <- ncvar_def(name = "temperature",
                      units = "degC",
                      dim = list(lon, lat, time),
                      longname = "Monthly_Avg_Temperature_degC",
                      missval = mv,
                      compression = 9)

# Add the variables to the file
ncout <- nc_create(filename, list(var_prec, var_temp), force_v4 = TRUE)
print(paste("The file has", ncout$nvars,"variables"))
print(paste("The file has", ncout$ndim,"dimensions"))

# add some global attributes
ncatt_put(ncout, 0, "Title", "MultiDimesionsalNCDFTest")
ncatt_put(ncout, 0, "Source", "Some example data from the raster package")
ncatt_put(ncout, 0, "References", "See the raster package")
ncatt_put(ncout, 0, "Created on", date())

# Place the precip and tmax values in the file
# need to loop through the layers to get them 
# to match to correct time index
for (i in 1:nlayers(prec)) { 
  #message("Processing layer ", i, " of ", nlayers(prec))
  ncvar_put(nc = ncout, 
            varid = var_prec, 
            vals = values(prec[[i]]), 
            start = c(1, 1, i), 
            count = c(-1, -1, 1))
  ncvar_put(ncout, var_temp, values(tmax[[i]]), 
            start = c(1, 1, i), 
            count = c(-1, -1, 1))
}
# Close the netcdf file when finished adding variables
nc_close(ncout)

Puedes abrirlo y comprobar que las dimensiones son correctas

# Open the netcdf file
nc <- nc_open(filename)
nc
File testMultiDim.nc (NC_FORMAT_NETCDF4):

     2 variables (excluding dimension variables):
        float precipitation[longitude,latitude,Time]   (Chunking: [1080,450,1])  (Compression: level 9)
            units: mm/month
            _FillValue: -999
            long_name: Monthly_Total_Precipitation
        float temperature[longitude,latitude,Time]   (Chunking: [1080,450,1])  (Compression: level 9)
            units: degC
            _FillValue: -999
            long_name: Monthly_Avg_Temperature_degC

     3 dimensions:
        longitude  Size:2160
            units: degrees_east
            long_name: longitude
        latitude  Size:900
            units: degrees_north
            long_name: latitude
        Time  Size:12   *** is unlimited ***
            units: months
            long_name: Month_of_year

    4 global attributes:
        Title: MultiDimesionsalNCDFTest
        Source: Some example data from the raster package
        References: See the raster package
        Created on: Wed Nov 28 10:35:53 2018

Answer 2

Debe utilizar el R-Package netcdf tiene muchas más posibilidades para dar forma a los campos de datos resultantes. Para mantener la compatibilidad con el SIG, utilice el esquema de atributos Lon/Lat junto al atributo de tiempo ( Consejos espacio-temporales ).

Si quiere crear y utilizar conjuntos de datos espacio-temporales como en climatología, debería leer el artículo de buenas prácticas de unidata.ucar.edu . Existen varias herramientas que trabajan con estructuras estándar espacio-temporales netcdf.

Mapeo de netcdf - NCL | NCO netCDF-Operator | CDO - Operadores de datos climáticos

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Ejemplo de NCL

Answer 3

Las cadenas de unidades válidas para los archivos netcdf compatibles con CF tienen el aspecto de "segundos desde 1970-01-01 00:00:00" o "días desde 2013-04-19 00:00:00"

Creo que "meses desde ...." no está soportado por udunits ya que los meses no tienen el mismo tamaño.

Podría ser mejor pensar en la dimensión z como una dimensión de registro y luego añadir una variable de tiempo con ncdf que localice cada registro en el tiempo.