Я работаю над данными о суточной температуре поверхности моря (SST) за 31 год.Данные представлены в формате NetCDF с размерами 28 (длинный) x 40 (широта) x 11686 (дни).Я должен рассчитать среднемесячное климатологическое значение (например, среднее значение за все январь 31 года и т. Д.).Используя библиотеки ncdf4 и chron, я смог получить его в виде массива.
ncin <- nc_open('sstfile.nc')
sst_array <- ncvar_get(ncin, 'sst')
Поскольку переменная времени отделена от данных SST, мне пришлось использовать ее в цикле над массивом.
is.leapyear <- function(year){
return(((year %% 4 == 0) & (year %% 100 != 0)) | (year %% 400 == 0))
}
dateseq <- seq(as.Date("1987-01-01"), as.Date("2018-12-31"), by=1)
Используя библиотеку растров, я конвертирую в растры, а затем выполняю вычисления.
for ( i in seq(11686)) {
dtft <- strsplit(as.character(as.Date(dateseq[i])), split = '-')
y <- as.integer(dtft[[1]][1])
m <- as.integer(dtft[[1]][2])
d <- as.integer(dtft[[1]][3])
while (m == 1){
assign(paste0('r',y,'.',d), raster(matrix(sst_array[1:27, 1:38, i],
nrow = 27, ncol = 38)))
m = m + 1
}
if (is.leapyear(y) == TRUE) (i = i + 366)
else (i = i + 365)
}
Проблема в том, что он создает слишком много растров и сначала вычисляет среднее значение за месяц, а затем за год.
r87jan <- stack(mget(paste0('r1987.',1:31)))
r87janmean <- calc(r87jan, mean)
Существует ли какая-либо функция / метод, которая может вычислять в течение этого промежутка времени, не создавая столько растров, и вычисления могут оставаться в виде массива или матрицы?Или приведенный выше код может быть лучше рассчитан на все годы сразу?