这是ENSO数据集:<xarray.DataArray 'sst' (time: 2016)> array([26.628164, 26.805595, 27.39314 , ..., 26.507677, 26.467287, 26.284582], dtype=float32) Coordinates: time (time) datetime64[ns] 1854-01-01 1854-02-01 ... 2021-12-01,你能理解这个ENSO数据集的含义吗
时间: 2023-06-20 17:09:04 浏览: 52
是的,这个数据集表示海温的变化。其中,“sst”代表“Sea Surface Temperature”(海表温度),而“ENSO”代表“El Niño-Southern Oscillation”(厄尔尼诺-南方涛动)。该数据集包含2016个时间步,每个时间步对应一个月份,从1854年1月起到2021年12月。每个时间步的值是该月份的海表温度,以摄氏度为单位。这个数据集可以用于研究厄尔尼诺事件和南方涛动的周期性变化,以及它们对全球气候和天气的影响。
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import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.mean(dim=['lat', 'lon'])#区域平均 ensom=enso.mean('time') #print(ensom) ensoa=enso-ensom #print(ensoa)修改这段代码,筛选出大于0.5的年份
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__=='__main__':
ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc')
sst=ds['sst']
sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W
enso=sstsel.mean(dim=['lat', 'lon'])#区域平均
ensom=enso.mean('time')
ensoa=enso-ensom
# Modified code to filter out years with values greater than 0.5
enso_yearly = ensoa.resample(time="Y").mean()
enso_yearly = enso_yearly.dropna(dim="time")
enso_yearly = enso_yearly.where(enso_yearly > 0.5, drop=True)
print(enso_yearly)
import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.groupby('time.year').mean(dim=['lat', 'lon'])修改这段代码,求每年平均
修改后的代码如下:
```python
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__=='__main__':
ds = xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc')
sst = ds['sst']
sstsel = sst.sel(lat=slice(5,-5), lon=slice(360-170, 360-120)) # 5°S-5°N,170°W-120°W
enso = sstsel.groupby('time.year').mean(dim=['lat', 'lon'])
print(enso)
enso.plot()
plt.show()
```
主要修改的是:
- `sstsel` 的选取方式,使用 `sel` 函数选择经纬度范围;
- `groupby` 函数中的 `dim` 参数,由原来的 `['lat', 'lon']` 改为 `['time']`,求每年平均的时候只需要在时间维度上进行平均。