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前言

Hello大家好呀，最近正好需要用到多个SHP去裁剪NC，按照我以前的两种办法（办法1和办法2）操作的话，我自己都会破防，在偶然的情况下发现了rioxarray这个库。这个库可以将坐标信息直接写入到NC之中，从而直接使用shp裁剪，比原先的方法更为简单明了。

实例数据

本次测试数据采用2m气温数据，下载链接：点我直接下载；
NC数据打开后如下图所示，该数据为逐月的三维数据。

SHP数据我就直接采用NOAA公开的海岸线数据吧，主要是涉及到中国的SHP极大可能性会被平台封文章。下载链接：点我直接下载。数据如下图所示，我用的文件是GSHHS_i_L1.shp

代码部分

需要的库

本次我们需要用到以下四个库，这几个库都可以直接用pip安装比较方便。

import xarray as xr
import rioxarray
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import mapping

加载文件

ds = xr.open_dataset(r'C:\Users\Administrator\Downloads/air.2m.mon.mean.nc') # 加载NC文件
# ds['lon'] = ds['lon'] -180
shp = gpd.read_file(r"D:\BaiduNetdiskDownload\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\i/GSHHS_i_L1.shp") # 加载shp文件

写入地理信息

ds.rio.write_crs("epsg:4326", inplace=True) # 向NC文件中写入WGS84坐标系信息
ds.rio.set_spatial_dims(x_dim="lon", y_dim="lat", inplace=True) # 指定NC文件的xy识别名称

裁剪NC

ds = ds.rio.clip(shp.geometry.apply(mapping),shp.crs,drop=False)

结果

结果是出来了，但是我们会发现，数据只有0-180度之间的，而-180-0之间的数据没有了，造成这个问题的原因就是NCEP数据的lon是从0-360的，而这个库识别不出来。因此在裁剪之前我们需要仔细的观察一下数据的lon是否是从-180开始的。如果是从-180开始的就不用管了，如果是从0开始的就需要将加载文件那一步中的ds[‘lon’] = ds[‘lon’] -180取消注释。

经过lon处理后的结果就是正常的啦！！

完整代码奉上

import xarray as xr
import rioxarray
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import mappingds = xr.open_dataset(r'C:\Users\Administrator\Downloads/air.2m.mon.mean.nc')
# ds['lon'] = ds['lon'] - 180 # 根据实际NC文件的经度范围确定是否开启这一行
shp = gpd.read_file(r"D:\BaiduNetdiskDownload\gshhg-shp-2.3.7\GSHHS_shp\i/GSHHS_i_L1.shp")ds.rio.write_crs("epsg:4326", inplace=True)
ds.rio.set_spatial_dims(x_dim="lon", y_dim="lat", inplace=True)ds = ds.rio.clip(shp.geometry.apply(mapping),shp.crs,drop=False)ds.to_netcdf(r'D:\CSDN/air.2m.mon.mean_clip.nc') # 保存NC文件