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通常情况下，要获取某个区域内的格点数据，如果要求不是很高，直接采取矩形框挑选方法——即锁定所需范围内的经纬度，就能挑选出需要的数据。而对于不规则的范围，数据的匹配精度有一定要求，譬如，需要严格按照某个特定区域的shapefile文件来截取数据。虽然，NCL官网提供了可行的解决方案，但是 shapefile_mask_data(包含在shapefile_utils.ncl中，官网有提供)也仅仅是较好地适用于2维的Lat-Lon数据，对于3维或者更高维度的数据，其处理效率非常低下。所以，针对于这个问题，在实际的操作中我给出了一个快速处理的方案，仅供参考：

 1   load "../shapefile_utils.ncl" 2 3   yearn =  14 ; 1996-2009    4   leadn =  30 ; days   5   pentadn = 6 6   itemn = 3 7   year  = ispan(1996,2009,1) 8   lead  = ispan(1,30,1)   9   pentad= ispan(1,6,1)10   item  = ispan(1,3,1)1112; Longitude co-ordinate13; ................14   nlon=24715   lon=fspan(73.5,135.0,247)16   lon!0="lon"17   lon&lon=lon18   lon@units="degrees_east"19   lon@long_name="Longitude"20   ; printVarSummary(lon)   2122; Latitude co-ordinate23; ................24   nlat=16925   lat=fspan(16.5,58.5,169)26   lat!0="lat"27   lat&lat=lat28   lat@units="degrees_north"29   lat@long_name="Latitude"30   ; printVarSummary(lat)3132   filp1   = "/Users/zhpfu/Dropbox/S2S_material/code/S2S_South_China_Tibet_NEW/0.TP/"33   f_cma   = addfile(filp1+"CMA_TP_hr.nc","r")34   f_eccc  = addfile(filp1+"ECCC_TP_hr.nc","r")35   f_ecmwf = addfile(filp1+"ECMWF_TP_hr.nc","r")36   f_hmcr  = addfile(filp1+"HMCR_TP_hr.nc","r")37   f_ukmo  = addfile(filp1+"UKMO_TP_hr.nc","r")3839   f_obs   = addfile(filp1+"Obs_TP_hr.nc","r")40   f_era5  = addfile(filp1+"ERA5_TP_hr.nc","r")41   f_erai  = addfile(filp1+"ERAI_TP_hr.nc","r")4243   tp_cma  = f_cma->tp44   tp_eccc = f_eccc->tp45   tp_ecmwf= f_ecmwf->tp46   tp_hmcr = f_hmcr->tp47   tp_ukmo = f_ukmo->tp4849   tp_obs  = f_obs->tp50   tp_era5 = f_era5->tp51   tp_erai = f_erai->tp5253   ; printVarSummary(tp_cma)5455;---Open shapefile and read lat/lon values.56   dir      = "/Users/zhpfu/Dropbox/S2S_material/code/South_China_Tibet/xinan/"  57   shp_filename = dir + "southwest.shp"58   ; dim_cma  = dimsizes(tp_cma)59   ; print(dim_cma)60   ; Variable: dim_cma61   ; Type: integer62   ; Total Size: 20 bytes63   ;             5 values64   ; Number of Dimensions: 165   ; Dimensions and sizes:   [5]66   ; Coordinates:67   ; (0)   2768   ; (1)   1469   ; (2)   3070   ; (3)   16971   ; (4)   2477273   mask_in = shapefile_mask_data(tp_erai(0,0,:,:),shp_filename,True)74   mask_io = where(ismissing(mask_in), 0, 1)7576   erai_mask  = tp_erai                     77   erai_mask  = mask (erai_mask, conform(erai_mask, mask_io, (/2,3/)), 1)78   copy_VarCoords(tp_erai,erai_mask)79;===================================================================  80   diro = "/Users/zhpfu/Dropbox/S2S_material/code/S2S_South_China_Tibet_NEW/0.TP/"           ; Output directory81   filo = "ERAI_TP_hr_mask.nc"             ; Output file82   system("/bin/rm -f " + diro + filo)    ; remove if exists83   fout  = addfile (diro + filo, "c")  ; open output file84   fout->tp = erai_mask

其中核心代码就是：

1   mask_in = shapefile_mask_data(tp_erai(0,0,:,:),shp_filename,True) ; 构建母版——最基础的2D mask范围2   mask_io = where(ismissing(mask_in), 0, 1)     ;将所需范围内外数据的分离开34   erai_mask  = tp_erai                                          ;简化的数组创建方案                 5   erai_mask  = mask (erai_mask, conform(erai_mask, mask_io, (/2,3/)), 1)  ;处理高维数组进行mask6   copy_VarCoords(tp_erai,erai_mask)                 ;复制坐标信息

总结一下：由于使用了自带的mask、conform和where函数，相比于shapefile_mask_data基础上多层循环嵌套具有速度快、效率较高。如果你有什么更好更快的办法也欢迎留言！

有任何问题都欢迎交流探讨，共同学习进步！

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