数据处理及绘图 请使用日平均温度(t2m_daily_2000_2009. nc)数据,在所在区域内的每个格点上计算日平均气温大于20℃这一事件的逐年发生次数,并进一步绘图展示结果: (1)区域内每个格点上该事件年平均发生次数的

好的，我明白了你的问题。首先，需要说明的是，我是无法直接访问本地文件的，因此我无法直接使用你提供的数据。但是，我可以提供一个基于Python的解决方案，你可以通过将数据导入到Python中来实现。

下面是解决这个问题的步骤：

1. 导入所需的Python库，包括xarray、numpy和matplotlib。

import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 使用xarray库加载netCDF格式的数据文件。

data = xr.open_dataset('t2m_daily_2000_2009.nc')

3. 提取数据中的温度变量，并计算每天的平均温度。

t2m = data['t2m']
daily_mean = t2m.mean(dim='lon') # 按经度计算每天的平均温度

4. 对于每个格点，计算每年平均大于20℃的天数。

daily_mean_above_20 = daily_mean.where(daily_mean > 20, 0) # 将小于等于20℃的温度值设为0
yearly_count_above_20 = daily_mean_above_20.groupby('time.year').sum(dim='time') # 对每年进行求和

5. 绘制每年平均发生次数的空间分布图。

plt.figure(figsize=(10, 8))
yearly_count_above_20.mean(dim='year').plot(cmap='YlOrRd', vmin=0, vmax=200)
plt.title('Average occurrence of daily mean temperature above 20°C per year')
plt.show()

结果将显示一个地图，显示每年平均发生次数的空间分布。你可以调整颜色映射、最小值和最大值来更好地呈现数据。

注意：这只是一个简单的示例，实际的数据处理和绘图可能需要更多的处理和调整。