如何使用R中的双线性插值减小netCDF的分辨率（重新网格化）？

Question

如何使用R中的双线性插值减小netCDF的分辨率（重新网格化）？

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我从这里下载了netCDF文件，分辨率为0.5*0.5。我想将这些文件重新网格化为更粗的1*1分辨率。我找到了一些链接。第一个链接讲述了如何在R中进行网格化，但没有使用双线性插值。第二个链接涉及双线性插值，但使用的是气候数据操作器（我不太熟悉）。然后我发现了一个R包HiClimR。在这个包中，一个命令coarseR可以降低数据的分辨率。我将netCDF文件转换为Excel文件并使用coarseR。但得到结果后，我发现该命令实际上以某种方式跳过了经度纬度，并将分辨率降低到1*1。总之，我的问题是：

(1) 在降低分辨率时使用coarseR是否正确？ (2) 如何在R中针对我的特定问题使用双线性变换？

非常感谢。

- Pankaj

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Adrian Tompkins · Accepted Answer

CDO内置了一些非常好的重新网格化功能，现在您可以使用气候运算符包直接从R中访问这些功能。安装后使用即可。

devtools::install_github("markpayneatwork/ClimateOperators")

您需要加载它。

library(ClimateOperators)

例如，如果您想使用双线性插值将网格重新调整为1x1的常规网格，请从Linux命令行执行以下操作:

cdo remapbil,r720x360 in.nc out.nc

使用R中的气候运算符包，可以将其翻译为：

cdo("remapbil,r720x360","in.nc","out.nc")

如果您在不运行命令的情况下查看命令是如何构建的，可以在调用中使用选项“debug=True”。

但是，如果您正在转换为更粗糙的网格，则可能建议使用保守的重映射技术，否则在重映射过程中可能会漏掉一些点。这对于高度异质性的场（如降水）尤其重要。在这种情况下，CDO提供了一阶和二阶保守的重映射技术。要使用第一阶技术

cdo remapcon,r720x360 in.nc out.nc

注意，如果数据是“紧缩”的并且在转换过程中出现精度损失，偶尔您可能会发现CDO出现故障，此时它会建议您使用选项“-b f32”或“-b f64”。

常见的重构选项包括：

- remapbil：双线性插值 - remapnn：最近邻插值（即从最近的单元格中获取值） - remapcon：一阶保守重映射 - remapcon2：二阶保守重映射

有关重构技术及如何使用CDO实现它们的解释在我的气候未封装的YouTube视频指南中有更详细的介绍。