python对1961-2022年日降水nc数据去除空值并计算90天滚动的日spi导出nc文件

在Python中处理气象数据，特别是像降水量这样的时间序列数据，并去除空值（NaN），通常会用到一些科学计算库如NumPy和Pandas，以及气候分析库如xarray。首先，你需要读取`nc`文件，这是NetCDF格式的数据，常用xarray库处理这类文件。

下面是一个简化的步骤：

1. **安装必要的库**：

   pip install xarray numpy pandas netcdf4

2. **加载和预处理数据**：

   import xarray as xr
   import numpy as np

   # 加载nc文件
   ds = xr.open_dataset('your_data_file.nc')
   
   # 确保降水数据列名为'precipitation'或其他实际名称
   precipitation = ds['precipitation']
   
   # 将NaN替换为缺失值或合适的填充值
   precipitation = precipitation.fillna(value=np.nan)

3. **计算SPI (Standardized Precipitation Index)**：
SPI是一种标准化的降水指数，常用于水分条件评估。使用pandas库可以方便地计算90天滚动的SPI：

   from scipy.stats import gmean
   from statsmodels.tsa.stattools import lowess

   def rolling_spi(data, window=90):
       data_rolling = data.rolling(window=window).sum()  # 滑动窗口求和
       smoothed_data = lowess(data_rolling.values, range(len(data_rolling)), frac=1 / window)[:, 1]
       return smoothed_data / gmean(smoothed_data)

   spi_values = rolling_spi(precipitation, window=90)

4. **保存结果**：
使用xarray将处理后的SPI值添加回原始数据集中，然后将其保存为新的nc文件：

   spi_array = xr.DataArray(spi_values, coords=precipitation.coords, dims=precipitation.dims)
   result_ds = ds.assign({'SPI': spi_array})

   result_ds.to_netcdf('output_SPI.nc')

注意：这只是一个基本示例，实际操作可能需要根据你的数据结构和需求进行调整。另外，在计算SPI时，lowess函数可能会降低性能，如果数据量非常大，你可能需要考虑其他算法或优化。