NetCDF 文件批量转栅格并导出栅格各波段
两年前，我曾发布过一篇名为《导出 NetCDF 栅格图层的各个波段》的公众号推文，讲述了通过网络中的ArcGIS工具将单个 NetCDF 文件的各个波段分别导出为 tif 文件的方法。该工具提供了 arcpy 源代码，我们以该代码为基础，将其转换为 ArcGIS Pro 环境下的 Python 3 代码，并使程序可对多个文件进行批处理，本文将对该代码及其在 ArcGIS Pro 中的配置过程进行介绍。
1 数据来源及介绍
本文所使用的数据为国家青藏高原科学数据中心的 中国1km分辨率逐月降水量数据集。对下载得到的 nc 文件通过 Panoply 软件进行读取可知，其X、Y及波段维度名称分别为lon、lat、time，nc文件中共12个波段，分别存储该年度1-12月每个月份的降水量。
2 脚本配置及相关代码
2.1 NetCDF 转换为 tif
在 ArcGIS Pro 地图工程的默认工具箱中新建脚本工具，命名为 NetCDF to TIF，并仿照 ArcGIS 的 创建 NetCDF 栅格图层 工具设置其参数。该工具用于读取文件夹中的所有 NetCDF 文件，根据其 X、Y、波段等维度将其转换为 TIF 文件并逐一输出至 TIF 文件夹中。由于单波段 NetCDF 文件不存在波段维度，故该参数设置为可选类型。
右键单击脚本工具，在弹出菜单中单击编辑，将编辑窗口中的默认代码替换为下方 Python 代码：
import os
import arcpy
# 脚本工具核心代码
def script_tool(nc_folder, variable, x_dimension, y_dimension, band_dimension, tif_folder):
# 基于工作空间为 tif_folder，后续输出文件都将存放在该文件夹中
arcpy.env.workspace = tif_folder
# 遍历文件夹中所有后缀名为 .nc 的文件，将其逐一转换为 tif 文件
for file in os.listdir(nc_folder):
if file[-3:] == ".nc":
# 以原始文件名称为基础，得到不包含后缀名部分的 tif 文件名
tif_file_name = file[:-3]
# 判断 band_dimension 参数是否存在输入值，有值则在后续函数中指定 band_dimension 参数
if band_dimension:
# 基于 NetCDF 文件创建栅格图层
arcpy.MakeNetCDFRasterLayer_md(f"{nc_folder}/{file}", variable, x_dimension, y_dimension, tif_file_name, band_dimension)
else:
arcpy.MakeNetCDFRasterLayer_md(f"{nc_folder}/{file}", variable, x_dimension, y_dimension, tif_file_name)
# 基于栅格图层创建 tif 文件
arcpy.CopyRaster_management(tif_file_name, tif_file_name + ".tif")
arcpy.AddMessage(tif_file_name + " " + "conversion successful!")
return
# 读取输入参数，执行程序
if __name__ == "__main__":
# 获取 ArcGIS 脚本工具参数
nc_folder = arcpy.GetParameterAsText(0)
variable = arcpy.GetParameterAsText(1)
x_dimension = arcpy.GetParameterAsText(2)
y_dimension = arcpy.GetParameterAsText(3)
band_dimension = arcpy.GetParameterAsText(4)
tif_folder = arcpy.GetParameterAsText(5)
# 执行脚本工具核心代码
script_tool(nc_folder, variable, x_dimension, y_dimension, band_dimension, tif_folder)
保存后可在右键菜单的工具属性中看到下方界面：
配置完成后，将 Panoply 读取到的参数输入脚本，如下图所示：
程序运行完成后输出的栅格数据如下图所示：
2.2 遍历并导出栅格各波段
新建脚本工具，命名为 Band Split，并设置参数。
将脚本工具的默认代码替换为下方 Python 代码：
import os
import arcpy
def script_tool(input_folder, output_folder):
# 遍历文件夹中所有 tif 文件
for file in os.listdir(input_folder):
if file[-4:] == ".tif":
# 根据文件名称获取对应年份，此处为倒数第5位至倒数第8位，可根据实际情况调整
year = file[-8:-4]
# 创建循环，遍历各月份对应波段，将波段逐一导出为单独的 tif 文件并保存到输出文件夹
for i in range(12):
input_band = f"{input_folder}/{file}/Band_{i+1}"
output_raster = f"{output_folder}/Pre_{year}_{i + 1}.tif"
arcpy.CopyRaster_management(input_band, output_raster)
arcpy.AddMessage(f"Pre_{year}_{i+1} conversion successful!")
return
if __name__ == "__main__":
# 获取 ArcGIS 脚本工具参数
input_folder = arcpy.GetParameterAsText(0)
output_folder = arcpy.GetParameterAsText(1)
# 执行脚本工具核心代码
script_tool(input_folder, output_folder)
配置完成后，将上一步得到的 tif 文件夹作为输入文件夹参数输入脚本，如下图所示：
程序运行完成后输出的栅格数据如下图所示：
3 降水数据参考文献格式
3.1 数据的引用
彭守璋. (2020). 中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）. 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.5281/zenodo.3114194.
Peng, S. (2020). 1-km monthly precipitation dataset for China (1901-2023). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.5281/zenodo.3114194.
3.2 文章的引用
1、Peng, S.Z., Ding, Y.X., Wen, Z.M., Chen, Y.M., Cao, Y., & Ren, J.Y. (2017). Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011-2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183-194. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.129
2、Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477.
3、Peng, S.Z., Ding, Y.X., Liu, W.Z., & Li, Z. (2019). 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019
4、Peng, S., Gang, C., Cao, Y., & Chen, Y. (2017). Assessment of climate change trends over the loess plateau in china from 1901 to 2100. International Journal of Climatology.
