NetCDF4数据格式

NetCDF4数据格式

什么是netCDF数据

1. network Common Data Form 是一种"自我描述"的数据结构. 即: 元数据或数据描述包含在文件本身.

2. NetCDF 文件可以存储多维数据,包含地理空间图像,栅格,地形数据,气候数据和文本的数据来存储不同类型的数据. 这些数据支持元数据.

   使 netCDF格式具有高度灵活性.

3. netCDF 网络公用数据格式,用来存储温度,湿度,起亚,风速,和风向等多维科学数据(变量)的文件格式

NetCDF数据的存储

NetCDF 文件中的数据以数组形式存储.

Eg: 某个位置处随时间变化的温度以一维数组的形式存储 , 某个区域在指定时间的温度以二维数组的形式存储

三维3D数据 (某个区域内随时间变化的温度)

三维数据：某个区域内随时间变化的数据

四维4D数据 (某个区域内 , 随时间和高度变化的温度 , 二维数组的形式存储)

四维数据：某个区域内随时间和高度变化的数据

NetCDF 文件的基本组成部分

NetCDF 文件包含维度,变量和属性.

这几部分可以说明数据以及面向数组的数据集中各数据字段之间的关系.

下图 显示的是采用CDL (网络公用数据格式语言) 表示法描述NetCDF文件结构. CDL是用于描述NetCDF文件内容的ASCLL格式

# 维度 , 变量 和属性的名称由任意的字母,数字,字符串,下划线开头组成.
# 遵循 驼峰原则


#### 维度 解释:
	1. 包含文件的名称和大小
	2. 维度大小是一个任意的正整数
	3. 每个NetCDF文件中只有一个维度的大小是'无限制'的,这类维度是无限维度或记录维度.
	4. 无限维度的变量可以沿着该维度增加到任意长度
	
	
	5. 维度可以表示实际物理维度,时间,经度,纬度和高度
	6. 维度还可以用来为其他建量建立索引,如站点或模型的运行数.
	7. 指定变量的shape时,可以多次使用同一个维度
	
	
### 变量
	1. 变量代表相同类型的值数组. 
	2. 变量用来存储NetCDF文件中的大部分数据
	3. 变量具有名称,数据类型,以及在创建该变量时指定的维度列表描所描述的shape.
	4. 维度又称为 '秩'
	5. 标量变量的秩 为0 , 矢量的秩 为1, 矩阵的秩为2
	6. 变量还可以具有能够在变量创建后进行添加,删除或更改的相关属性
	
### 坐标变量
	1. 与维度同名的一维变量称为坐标变量.
	2. 坐标变量与一个或多个数据变量的维度相关,通常来定义与该维度相对应的物理坐标
	3. 坐标变量对于NetCDF库来说没有任何意义,但会使用这个库的软件会采用一种特殊的方式来处理坐标变量
	
### 属性
	1. NetCDF的属性用于存储辅助数据或元数据
	2. 大部分属性提供有关特定变量的信息
	3. 这些属性由变量名称与属性名称共同标识
	
	4. 提供有关整个NetCDF文件的信息的属性成为全局属性. 
	5. 这些属性由属性名称与变量名称(CDL中)特殊空变量ID(C或Fortran中)共同标识


### 约定
	1. 约定用来为每个变量中的数据提供确切描述的 元数据 以及 空间 和时态属性.
	2. 约定有助于使用不同数据源的用户确定哪些量具有可比性
	3. 约定名称在NetCDF文件中以全局属性的形式存在

NetCDF4 格式的气候数据

# NetCDF4 是标准的气候科学 存储气候的数据类型. 包含
1. 时间序列数据 (历史数据或未来预测数据的年份和月份)
2. 空间范围
3. 自我描述的解释文档

### NetCDF4 格式支持数组格式存储的数据. 
	1. 阵列用于存储栅格空间数据(地形层,网格化温度数据)和基于点的时间序列数据(10年以上单一位置的温度)
    2. 气候数据通常有3个维度 x 和 y分别代表`地球表面` 和 `时间上某个点`或`网格单元`的经纬度位置 , 第三个维度通常存储温度,湿度,降水量或风向等数据
   

NetCDF4格式的自描述性

使用netCDF这样的数据类型的最大好处之一是它可以自我描述。这意味着处理数据所需的所有元数据通常都包含在netCDF文件中(.nc)。

netCDF数据的处理工具

netCDF数据的常用工具为：hdfview

python中netcdf文件的开源工具有:

• Xarray: 用于处理netcdf数据的最常用工具之一，Xarray可以自动打开netcdf文件，并访问空间格式的数据和元数据。
• Rioxarray: 一个添加空间功能的Xarray强化包，可以将数据导出为geotiff格式。
• Regionmask: Regionmask构建在Xarray之上，以支持通过空间操作对nc文件进行裁剪等操作。