read_GLDAS.m.zip_5UV_GLDAS土壤单位_matlabgldas_土壤_读取gldas数据

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5星 · 超过95%的资源 25 浏览量 2022-07-14 11:15:34 上传评论 8 收藏 1KB ZIP 举报

在地学研究中，GLDAS（Global Land Data Assimilation System）是一个广泛使用的全球土地数据同化系统，它提供了一系列高分辨率的地球表面状态参数，包括土壤湿度、温度等。`read_GLDAS.m` 是一个MATLAB脚本，用于读取和处理GLDAS数据，对于进行地学应用和分析的科研人员来说非常有用。本文将详细介绍如何使用这个脚本来获取和处理GLDAS土壤水湿度数据。 GLDAS数据是以NetCDF格式存储的，这种格式包含了丰富的地理空间信息，通常包含多个变量和时间步长。`read_GLDAS.m`脚本旨在解析这些数据，将它们转换成MATLAB可以处理的结构或数组，以便进一步的计算和分析。在MATLAB中，读取NetCDF文件通常使用`ncdisp`或`ncread`函数。`ncdisp`用于显示NetCDF文件的基本信息，而`ncread`则用于读取特定变量的数据。`read_GLDAS.m`可能使用了`ncread`函数来获取GLDAS文件中的土壤湿度数据，该数据通常表示为土壤不同层次的湿度值。在处理GLDAS数据时，需要注意以下几个关键步骤： 1. **数据定位**：需要知道数据的存储位置，包括文件路径和文件名。MATLAB脚本会使用`fullfile`或`pwd`函数来确定或构建完整的文件路径。 2. **打开文件**：使用`ncopen`函数打开NetCDF文件，并获取其句柄，以便后续读取操作。 3. **变量选择**：GLDAS数据包含多个变量，如土壤湿度（Soil Moisture）、土壤温度等。脚本会根据需求选择相应的变量，这通常通过变量名完成。 4. **数据读取**：使用`ncread`函数读取选定变量的数据。由于GLDAS数据有时间和空间维度，脚本可能需要指定时间和地理位置索引来提取特定区域和时间段的数据。 5. **数据处理**：读取的数据可能是多维数组，脚本可能包含处理数据的代码，如计算平均值、标准差或者进行空间插值等。 6. **数据可视化**：为了更好地理解数据，可能会用到MATLAB的绘图函数，如`imagesc`、`pcolor`等，将数据以图像形式展示出来。 7. **结果存储**：处理后的数据可能需要保存为新的MATLAB文件（`.mat`）或其它格式，便于后续使用。 `5uv`标签可能是指GLDAS数据的一个特定产品，比如GLDAS Noah陆面模式3.0（Noah-MP v3.0）的5-level UV风速数据，这与土壤湿度数据一起，可以用于研究风对土壤水分的影响。在实际使用`read_GLDAS.m`时，研究人员需要根据自己的需求调整脚本，例如修改时间范围、空间范围，或者选择不同的GLDAS产品。此外，确保MATLAB环境已经安装了NetCDF工具箱是必要的，因为这是处理NetCDF文件的基础。 `read_GLDAS.m`脚本提供了一个基础框架，用于读取和处理GLDAS土壤湿度数据，为地学研究人员提供了便利，使得他们能更专注于数据分析和模型建立，而不是数据预处理工作。在使用时，结合地学背景知识和MATLAB编程技能，可以有效地利用这些数据进行深入研究。

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%% 查看.nc数据文件，定义相关路径 clc,clear % Address='H:\GLDAS_Data\GLDAS1_NC\'; AddressOut='H:\GLDAS_Data\Nc_Out\'; AddressOut2='H:\GLDAS_Data\Nc_Out2\'; gldas=ncinfo('H:\GLDAS_Data\GLDAS1_NC\GLDAS_NOAH10_M.A200505.001.nc'); %地址+文件分开读取需要加[] %%读Noah时一定要用它的数据文件 ncdisp('H:\GLDAS_Data\GLDAS1_NC\GLDAS_NOAH10_M.A200505.001.nc') %查看变量的详细信息 GFA=dir(fullfile(Address,'*.nc')); k=length(GFA); %文件个数 all_data=[]; %% 第一列 lon1=(-179.5:179.5)'; lat1=(-59.5:89.5)'; l=ones(360*150,1); nn=0; ii=0; l2=zeros(360*150,1); ll2=0; for i=1:length(lat1) for j=1:length(lon1) ll2=ll2+1; l2(ll2)=lon1(j); end end %% 重复数组for第二列 lat2=lat1'; B = repmat(lat2,360,1); BB=reshape(B,150*360,1); %% 读取NC文件 for i=1:k i; filepath=Address; file=[filepath,GFA(i).name]; %GFA(I).name 即为第i个.nc文件 % 新建输出文件 AddressOut3=strcat(AddressOut,GFA(i).name(1:27),'txt'); fid=fopen(AddressOut3,'wt'); AddressOut4=strcat(AddressOut2,GFA(i).name(1:27),'txt'); fid2=fopen(AddressOut4,'wt'); % 新建完成 %%%%%% 读取数据 xx=ncinfo(file); %ncdisp(file); lon=ncread(file,xx.Variables(1).Name);%行是经度 lat=ncread(file,xx.Variables(2).Name);%列是纬度 Soil_Moist_data=ncread(file,xx.Variables(18).Name); % 全球土壤水数据(360*150*4) data_Soil=Soil_Moist_data(:,:,1)+Soil_Moist_data(:,:,2)+Soil_Moist_data(:,:,3)+Soil_Moist_data(:,:,4); data_Soil1=reshape(data_Soil,150*360,1); % data3=reshape([-179.5:1:179.5 -59.5:1:89.5],150*360,2); % all_data=[all_data data2]; for j=1:360*150 if isnan(data_Soil1(j)) data_Soil1(j)=0; else data_Soil1(j)=data_Soil1(j); end end data_Soil=reshape(data_Soil1,360,150); Snow_Water=ncread(file,xx.Variables(21).Name); % 全球雪水量数据(360*150*1) Snow_Water1=reshape(Snow_Water,360*150,1); for j=1:360*150 if isnan(Snow_Water1(j)) Snow_Water1(j)=0; else Snow_Water1(j)=Snow_Water1(j); end end Snow_Water=reshape(Snow_Water1,360,150); Canopy_Water=ncread(file,xx.Variables(20).Name); % 全球冠层水数据(360*150*1) Canopy_Water1=reshape(Canopy_Water,360*150,1); for j=1:360*150 if isnan(Canopy_Water1(j)) Canopy_Water1(j)=0; else Canopy_Water1(j)=Canopy_Water1(j); end end Canopy_Water=reshape(Canopy_Water1,360,150); Total_Water1=data_Soil1+Snow_Water1+Canopy_Water1; %全球陆地水总量 Total_Water=data_Soil+Snow_Water+Canopy_Water; %全球陆地水总量 all_data=[all_data Total_Water1]; for j=1:360*150 fprintf(fid,'%6.1f %6.1f %11.5f\n',l2(j),BB(j),Total_Water1(j)); end for p=1:360 for q=1:150 fprintf(fid2,' %6.1f',Total_Water(p,q)); end fprintf(fid2,'\n'); end fclose(fid); fclose(fid2); end % for i=length(all_data(:,1)) % for j=1:length(all_data(1,:)) % if isnan(all_data(i,j)) % all_data(i,j)=0; % else % all_data(i,j)=all_data(i,j); % end % end % end % save(all_data.txt,all_data);