GPM降水数据网站：https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/GPM_3IMERGM_06/summary?keywords=GPM
这个降水数据的空间分辨率是0.1°（大约10km），全球范围包括海洋。

1 数据下载

进入网站后一般选择Subset，因为并不是需要全球区域的降水，可以根据自己的需要来裁剪。
不过下载数据之前需要注册，点击网站右上角login会引导到注册界面，进行注册即可。注意一定要记住用户名和密码，后续批量下载的时候需要用到。

注册完成之后，使用subset对数据进行日期选择、区域裁剪等处理，注意如果选择区域裁剪要把Use ‘Refine Region’ for geo-spatial subsetting 给勾选上要不然等于没裁剪得到的数据还是全球区域

2 批量下载数据

我这里获取了南海区域2001年1月到2021年12月的降水数据，点击Get Data。
稍等片刻会出现242个文件下载链接，这么多不可能一个一个点击下载。点击Download links list，会下载一个txt文本文件，这个文件里包含了所有数据的下载链接。

这个时候就需要用IDM来创建任务进行批量下载，如何使用IDM可以自行百度一下。
首先要在IDM选项——站点管理里添加一个授权：站点地址为https://urs.earthdata.nasa.gov，用户名和密码就是刚才注册网站的那个

添加完授权之后，复制txt文件中的所有链接，在IDM里点击任务，选择从剪切板中添加批量下载，会自动识别所有的文件下载链接。

出现error先不用管（如果刚才添加授权没问题的情况下），然后全部选择、改保存路径，直接点确定就可以下载了。下载的时候会自动识别降水数据。

下载完毕后可以进行下一步处理。

3 matlab数据单位转换

首先得用arcgis读取一个nc文件，然后将其转换为tif格式
arcgis中使用创建NetCDF栅格文件工具，然后再将数据导出（以下均使用arcgis pro操作其实都是一样的）

导出tif的时候还要注意数据的维度大小，这个要和后面读取在matlab中的数据大小一致要不然没法用这个地理坐标系来保存数据。

随后就可以在matlab里批量转换单位了，因为我要的是年均降水量，所以直接把一年的12个月进行了合成，不过思路都一样改个代码就行。

clear all; clc
[ncname,ncpath] = uigetfile('.nc4','请选择nc文件可多选','MultiSelect','on');
% ncdisp([ncpath,ncname])
[tifname,tifpath] = uigetfile('.tif','选择tif数据');  % 选择刚才导出的tif文件
[A,GeoRef] = geotiffread([tifpath,tifname]);k = 1;
for i = 1:numel(ncname)scs_pr = ncread([ncpath,ncname{i}],'precipitation'); % 这个数据需要上下翻转一下才是真实的地理分布 scs_pr_true = flipud(scs_pr);year = str2num(ncname{i}(21:24));mon = str2num(ncname{i}(25:26));monthd = [31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31];if ((mod(year,4)==0 && mod(year,100)~=0) || mod(year,400)==0)monthd(2) = 29;  % 判断是否闰年endmon_days = monthd(mon);scs_pr_mon(:,:,mon) = scs_pr_true .* 24 .* mon_days;  % 得到月均降水数据，单位mmif mod(mon,12) == 0scs_pr_year = sum(scs_pr_mon,3);  % 求该年降水量scs_pr_year_k(:,:,k) = scs_pr_year;exp = ['geotiffwrite(''SCS_Pr_year_',num2str(year),'.tif'',scs_pr_year,GeoRef)'];eval(exp);clear scs_pr_mon scs_pr_year;k = k+1;end
end
scs_pr_year_mean = mean(scs_pr_year_k,3);
geotiffwrite('SCS_Pr_2001to2020_mean.tif',scs_pr_year_mean,GeoRef);  % 得到近20年年平均降水量

最后就可以得到近20年南海年平均降水量啦！！！

4 关于数据的准确性

之前我先试着下载了一下2021年7月和8月的降水数据，并且提取出河南省的范围，计算了一下这个GPM的河南省2021年7月和8月的月降水量，发现还算比较吻合，有些偏高了。

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Matlab / ArcGIS 处理GPM全球月均降水数据

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