python读取CESM

要使用Python读取CESM数据集，可以使用CESM_postprocessing项目存储库中提供的后处理代码。该存储库包含了用于处理CESM数据集的Python代码，可以通过其中的文档和问题跟踪来获取更多信息。然而，请注意，该代码所需的输入数据集与该存储库是分开的，你需要访问这些数据集的说明来获取更多信息。对于NCAR用户，数据集已加载到林间空地中。

另外，在配置使用Python读取CESM数据集时，你可以考虑以下步骤：
1. 首先，确保你的机器上安装了Python和相关的依赖库。
2. 在CESM源码中，将模式的输入数据路径（DIN_LOC_ROOT）和CLMFORC数据路径（DIN_LOC_ROOT_CLMFORC）统一放置，这样可以方便统一调用避免重复下载。
3. 在配置文件中，根据自己的需求修改输出文件夹 cesm_files 和其他子文件夹的路径。
4. 设置作业系统的名称（BATCH_SYSTEM），根据你的系统填入相应的作业系统名称。如果使用slurm作业系统，则可以自行编写slurm脚本并使用sbatch提交作业。
5. 根据你的系统设置CPU的核数（MAX_TASKS_PER_NODE）。
6. 可选地，根据需要导入环境变量（environment_variables），一般情况下，如果已经在 ~/.bashrc 文件中设置过环境变量，则不需要再次设置。

请根据以上步骤进行配置，以便使用Python读取CESM数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CESM模式结果nc文件处理](https://blog.csdn.net/weixin_45790952/article/details/129300169)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [CESM_postprocessing:基于CESM python的后处理代码，文档和问题跟踪的项目存储库](https://download.csdn.net/download/weixin_42123191/18386442)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [CESM移植记录](https://blog.csdn.net/Koto_Lam/article/details/126488589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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