写个代码,sst.nc以上nc数据包含了1950-2000年冬季sst冬季距平数据,利用该数据计算NINO3.4指数,其经纬度范围在170w-120w,5s-5n之间的sst加权均值(以cos(lat)的方式进行加权),然后绘制NINO4.3指数的时间序列图为子图(a),绘制NINO4.3与全场的相关系数图为子图(b)
时间: 2024-03-20 16:40:59 浏览: 17
好的,以下是代码实现:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from netCDF4 import Dataset
# 读取nc文件
with Dataset('sst.nc') as nc:
sst = nc.variables['sst'][:, 5:10, 120:170]
# 计算NINO3.4指数
nino34 = np.average(sst, axis=(1, 2), weights=np.cos(np.deg2rad(np.arange(5, -1, -1))))
# 计算NINO4.3指数
nino43 = np.average(sst, axis=(1, 2))
# 计算两个指数的相关系数
corr = np.corrcoef(nino43, nino34)[0, 1]
# 绘制时间序列图和相关系数图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
ax1.plot(nino43)
ax1.set_xlabel('Year')
ax1.set_ylabel('NINO4.3 Index')
ax1.set_title('Time Series of NINO4.3 Index')
ax2.scatter(nino43, nino34)
ax2.set_xlabel('NINO4.3 Index')
ax2.set_ylabel('NINO3.4 Index')
ax2.set_title(f'Correlation Coefficient: {corr:.2f}')
plt.show()
```
其中,我们首先读取了名为`sst.nc`的nc文件,然后选取了经纬度范围在170w-120w,5s-5n之间的数据。接着,我们分别计算了NINO3.4指数和NINO4.3指数,并计算了两个指数之间的相关系数。最后,我们绘制了时间序列图和相关系数图,分别展示了NINO4.3指数的变化趋势和NINO4.3指数与NINO3.4指数的相关关系。