将等经纬度的降水数据（512，128）转换到给定的等面积网格上（100km×100km，147×147）python

这个问题涉及到数据重采样，可以使用Python中的xarray和rasterio库来实现。以下是一个可能的解决方案：

1. 使用xarray库读取原始降水数据文件，假设文件名为precip.nc，并包含经度(lon)、纬度(lat)和降水量(precip)变量。

import xarray as xr

# 读取原始降水数据文件
ds = xr.open_dataset('precip.nc')

2. 定义新网格的空间范围和分辨率。假设新网格的左下角坐标为(-180, -90)，右上角坐标为(180, 90)，分辨率为1度。

import numpy as np

# 定义新网格的空间范围和分辨率
lon_new = np.linspace(-180, 180, 147)
lat_new = np.linspace(-90, 90, 147)
dlon = np.abs(lon_new[1] - lon_new[0])
dlat = np.abs(lat_new[1] - lat_new[0])

3. 使用rasterio库创建新的网格文件，包括空间范围、分辨率和数据类型等信息。

import rasterio

# 创建新网格文件
with rasterio.open(
    'precip_new.tif',
    'w',
    driver='GTiff',
    height=147,
    width=147,
    count=1,
    dtype=np.float32,
    crs='EPSG:4326',
    transform=rasterio.Affine(dlon, 0, -180, 0, -dlat, 90)
) as dst:
    pass

4. 使用xarray的regrid方法进行数据重采样，将原始降水数据转换到新网格上。

# 数据重采样
ds_new = ds.reindex({'lon': lon_new, 'lat': lat_new}, method='nearest')

5. 将重采样后的降水数据写入新网格文件中。

# 将数据写入新网格文件
with rasterio.open('precip_new.tif', 'r+') as dst:
    dst.write(ds_new['precip'].values, 1)

经过以上步骤，原始等经纬度的降水数据就被转换到了新的等面积网格上。