matlab提取多边形区域_CMIP6数据提取—Python实现方案

一个月前写了一篇“使用Arcgis处理CMIP6(netCDF)数据的流程”后，一直收到朋友们的私信，也几乎天天都有交流。说来惭愧，后来我放弃了使用Arcgis进行处理这一条路，而是直接采用Python提取栅格点的时间序列数据，进行处理。

目前忙着降尺度的工作，可能会减少在知乎上的交流，因此在这里我会把目前掌握的部分数据提取方法分享出来，希望能帮到大家。

不用写代码的方法：

这个方法是我后面才发现的，优点就四个字：简单粗暴！,缺点是输出格式死板，需要就格式问题调整很久。

首先，你需要在电脑上装有java的环境(别皱眉，只要有环境就行，不需要coding);

然后，点击下面链接，下载panoply(这个软件也有制图的功能，并且成图操作非常简单友好)；

https://www.giss.nasa.gov/tools/panoply/​www.giss.nasa.gov

下载好之后打开这个软件，选择nc文件，右边可以看到数据描述性信息，选中要输出的变量，如PR，右键选择export csv，然后等着就行。

不知道为什么一直上传图片失败，图先欠着，下同…

输出之后的csv文件普遍非常大，我示例中最大的一个达到了6g以上。它的数据输出后是这样的，每个时间点的全球数据作为一个矩阵，每一列是同一经度下，每一行是同一纬度下，以分辨率360*720为例，这个矩阵的大小就是（360，720），它是月尺度的，