如何利用上述信息创建一个简单的数据可视化？

利用上述信息创建数据可视化，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入库**：首先，你需要安装一些科学计算和可视化库，如`matplotlib`, `xarray` 或者 `pandas`，它们可以帮助处理NetCDF数据。

2. **读取数据**：使用`xarray`（如果数据是此格式）或者`pandas`加载NetCDF文件，并指定需要的时间、纬度和经度变量。

import xarray as xr

data = xr.open_dataset('your_file.nc')
pr_data = data['pr']
time_data = data['time']
latitudes = data['lat'].values
longitudes = data['lon'].values

3. **选择时间范围**：如果你想要查看特定时间段内的数据，可以筛选出这段时间的索引。

4. **绘制地图**：使用`matplotlib`库中的`imshow`函数或者`xarray`的`plot_map`方法，将降水量数据绘制成等值线图或填充图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例：制作一幅降水量的静态地图
plt.imshow(pr_data.isel(time=slice(start_time, end_time)), extent=[min(longitudes), max(longitudes), min(latitudes), max(latitudes)])
plt.colorbar(label='Rainfall (kg/m²/s)')
plt.title('Rainfall at a given time')
plt.xlabel('Longitude (degrees East)')
plt.ylabel('Latitude (degrees North)')
plt.show()

5. **动态展示**：如果你想展示时间序列的变化，可以用动画形式展示不同时刻的降水分布，可以使用`cartopy`库结合`animation`模块。

6. **添加其他辅助信息**：根据需要，可以添加图例、网格线、日期标签等细节以增强可视性。

记住，实际操作中可能需要根据数据的具体情况进行调整。完成可视化后，就可以通过图形直观地理解降水的空间分布及其随时间的变化趋势。