使用R语言提取小时水平的EAR5气象数据
时间: 2023-07-27 14:11:41 浏览: 63
要提取小时水平的EAR5气象数据,可以使用R语言中的`rdataretriever`包。
首先需要安装`rdataretriever`包:
```r
install.packages("rdataretriever")
```
然后,需要加载`rdataretriever`包并使用`rdataretriever::ear5()`函数下载EAR5数据集:
```r
library(rdataretriever)
ear5_data <- ear5(
variable = c("2m_temperature", "total_precipitation"), # 变量(可根据需要修改)
year_min = 2019, year_max = 2019, # 年份范围(可根据需要修改)
month_min = 6, month_max = 6, # 月份范围(可根据需要修改)
day_min = 1, day_max = 30, # 日范围(可根据需要修改)
hour_min = 0, hour_max = 23, # 小时范围(可根据需要修改)
lon_min = -180, lon_max = 180, # 经度范围(可根据需要修改)
lat_min = -90, lat_max = 90, # 纬度范围(可根据需要修改)
output_dir = "~/ear5_data" # 输出文件夹(可根据需要修改)
)
```
说明:
- `variable`参数指定需要下载的变量,这里选择了2米温度和总降水量。
- `year_min`和`year_max`参数指定年份范围,这里选择了2019年。
- `month_min`和`month_max`参数指定月份范围,这里选择了6月。
- `day_min`和`day_max`参数指定日范围,这里选择了整个6月。
- `hour_min`和`hour_max`参数指定小时范围,这里选择了整个6月的每个小时。
- `lon_min`和`lon_max`参数指定经度范围,这里选择了全球范围。
- `lat_min`和`lat_max`参数指定纬度范围,这里选择了全球范围。
- `output_dir`参数指定输出文件夹,这里选择了当前用户的主目录下的`ear5_data`文件夹。
下载完成后,可以使用`raster`包中的`brick()`函数将下载的nc文件读入R中:
```r
library(raster)
temp_data <- brick("2m_temperature_hourly_20190601-20190630.nc")
precip_data <- brick("total_precipitation_hourly_20190601-20190630.nc")
```
其中,`brick()`函数可以读取nc文件中的多个变量同时读入R中。`temp_data`和`precip_data`分别对应了2米温度和总降水量的小时水平数据。