处理闰年2月29号的两种方法

Paper

关于处理闰年2月29号数据的两种方法。

这里以一个2008年的SLP数据为例（2008年为闰年，有2月29号，共366天）。

首先读取数据：

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import xarray as xr
#############读入数据########
f_in = xr.open_dataset('./slp.2008.nc')
print(f_in,'\n')

输出结果是这样的：

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<xarray.Dataset>
Dimensions:  (lat: 73, lon: 144, time: 366)
Coordinates:
  * lat      (lat) float32 90.0 87.5 85.0 82.5 80.0 ... -82.5 -85.0 -87.5 -90.0
  * lon      (lon) float32 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 ... 350.0 352.5 355.0 357.5
  * time     (time) datetime64[ns] 2008-01-01 2008-01-02 ... 2008-12-31
Data variables:
    slp      (time, lat, lon) float32 ...
Attributes:
    Conventions:    COARDS
    title:          mean daily NMC reanalysis (2008)
    description:    Data is from NMC initialized reanalysis\n(4x/day).  It co...
    platform:       Model
    history:        created 2007/12 by Hoop (netCDF2.3)\nConverted to chunked...
    dataset_title:  NCEP-NCAR Reanalysis 1
    References:     http://www.psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis...

我们想删去其中的2月29日，这里提供两种方法。

第一种暴力一点，直接利用CDO把数据文件中的2.29这一天删去（一旦删去不可恢复，注意备份文件）。

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!cdo delete,month=2,day=29 './slp.2008.nc' './out1.nc'
f_out1 = xr.open_dataset('./out1.nc')
print(f_out1,'\n')

这三行代码可以直接在jupyter notebook的脚本中运行，！为调用外部指令的意思，也可使用os.system()方法调用。还可以去掉“!”符号，直接用cdo指令在shell中使用。输出结果为：

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<xarray.Dataset>
Dimensions:  (lat: 73, lon: 144, time: 365)
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 2008-01-01 2008-01-02 ... 2008-12-31
  * lon      (lon) float32 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 ... 350.0 352.5 355.0 357.5
  * lat      (lat) float32 90.0 87.5 85.0 82.5 80.0 ... -82.5 -85.0 -87.5 -90.0
Data variables:
    slp      (time, lat, lon) float32 ...
Attributes:
    CDI:            Climate Data Interface version 2.1.1 (https://mpimet.mpg....
    Conventions:    COARDS
    title:          mean daily NMC reanalysis (2008)
    description:    Data is from NMC initialized reanalysis\n(4x/day).  It co...
    platform:       Model
    history:        Wed Mar 15 16:03:16 2023: cdo delete,month=2,day=29 ./slp...
    dataset_title:  NCEP-NCAR Reanalysis 1
    References:     http://www.psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis...
    CDO:            Climate Data Operators version 2.1.1 (https://mpimet.mpg....

第二种则是利用xarray的索引来避免选择2月29这一天，对原文件不进行操作：

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slp = f_in.slp.loc[~((f_in.time.dt.month==2)&(f_in.time.dt.day==29))]
print(slp)

~在python中为取反的含义，因此索引中的内容实际为，选择月为2且日为29的反集。输出结果为：

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<xarray.DataArray 'slp' (time: 365, lat: 73, lon: 144)>
[3836880 values with dtype=float32]
Coordinates:
  * lat      (lat) float32 90.0 87.5 85.0 82.5 80.0 ... -82.5 -85.0 -87.5 -90.0
  * lon      (lon) float32 0.0 2.5 5.0 7.5 10.0 ... 350.0 352.5 355.0 357.5
  * time     (time) datetime64[ns] 2008-01-01 2008-01-02 ... 2008-12-31
Attributes:
    long_name:     mean Daily Sea Level Pressure
    units:         Pascals
    precision:     0
    GRIB_id:       2
    GRIB_name:     PRMSL
    var_desc:      Sea Level Pressure
    dataset:       NCEP Reanalysis Daily Averages
    level_desc:    Sea Level
    statistic:     Mean
    parent_stat:   Individual Obs
    actual_range:  [ 93755. 109700.]
    valid_range:   [ 87000. 115000.]