R语言处理潜在蒸散nc数据

Q一件事2025-11-25 8:01

数据来源：https://www.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/8b11da09-1a40-4014-bd3d-2b86e6dccad4/

数据简介：该数据集描述了中国逐月潜在蒸散发的时空分布，覆盖1901年1月至2023年12月，空间分辨率为1km（0.0083333°），单位为0.1mm。基于Peng等（2019）发布的中国逐月均温、最低温和最高温数据，采用Hargreaves公式计算潜在蒸散发（PET），公式为：PET = 0.0023 × S0 × √(MaxT - MinT) × (MeanT + 17.8)，其中MaxT、MinT和MeanT分别为月最高、最低和平均温度，S0为理论太阳辐射。数据采用int16类型存储于NetCDF（nc）文件中，支持ArcMAP软件制图及Matlab、R等软件的提取处理，建议使用WGS84坐标系统。

代码处理（处理详情：先把多年的月数据进行累加得到年潜在蒸散的数据）

r 复制代码

library(ncdf4)   # 读 NetCDF：nc_open(), ncvar_get()
library(raster)  # raster 处理：brick(), calc(), writeRaster()


# 处理npp的数据
tmpfile = nc_open("F:\\geodata\\31蒸散发数据\\China_PET_1901_2023_from_CRUv4.08\\pet_2000.nc") 

# 查看nc文件的信息
print(tmpfile) 


time <- ncvar_get(tmpfile, "time") # 获取时间变量
head(time) # 查看时间变量的前几行
print(time) # 查看时间变量


# nc文件的数据存成栅格数据集
tmp = brick("F:\\geodata\\31蒸散发数据\\China_PET_1901_2023_from_CRUv4.08\\pet_2000.nc",varname='etp')# 读取nc文件中的变量'time


# 对栅格数据集进行栅格计算
tmp_mean = calc(tmp, fun = sum, na.rm = TRUE) * 0.1


writeRaster(tmp_mean,'F:\\geodata\\31蒸散发数据\\China_PET_1901_2023_from_CRUv4.08\\pet_2000.tif',overwrite=TRUE)