Grib数据转NC数据

NetCDF全称为network Common Data Format，中文译法为“网络通用数据格式”，对程序员来说，它和zip、jpeg、bmp文件格式类似，都是一种文件格式的标准。netcdf文件开始的目的是用于存储气象科学中的数据，现在已经成为许多数据采集软件的生成文件的格式。

从数学上来说，netcdf存储的数据就是一个多自变量的单值函数。用公式来说就是f(x,y,z,…)=value, 函数的自变量x,y,z等在netcdf中叫做维(dimension) 或坐标轴(axix),函数值value在netcdf中叫做变量(Variables).而自变量和函数值在物理学上的一些性质，比如计量单位(量纲)、物理学名称等等

1、变量(Variables)

变量对应着真实的物理数据。比如我们家里的电表，每个时刻显示的读数表示用户的到该时刻的耗电量。这个读数值就可以用netcdf里的变量来表示。它是一个以时间为自变量（或者说自变量个数为一维）的单值函数。再比如在气象学中要作出一个气压图，就是“东经xx度，北纬yy度的点的大气压值为多少帕”，这是一个二维单值函数，两维分别是经度和纬度。函数值为大气压。

从上面的例子可以看出，netcdf中的变量就是一个N维数组，数组的维数就是实际问题中的自变量个数，数组的值就是观测得到的物理值。变量（数组值）在netcdf中的存储类型有六种，ascii字符(char) ,字节(byte), 短整型(short), 整型(int), 浮点(float), 双精度(double). 显然这些类型和c中的类型一致，搞C的朋友应该很快就能明白。

2、维(dimension)

一个维对应着函数中的某个自变量，或者说函数图象中的一个坐标轴，在线性代数中就是一个N维向量的一个分量（这也是维这个名称的由来）。在netcdf中，一个维具有一个名字和范围（或者说长度，也就是数学上所说的定义域，可以是离散的点集合或者连续的区间）。在netcdf中,维的长度基本都是有限的，最多只能有一个具有无限长度的维，例如：
dimensions:
time = 1;
isobaric = 1;
lat = 281;
lon = 361;

3、属性(Attribute)

属性对变量值和维的具体物理含义的注释或者说解释。因为变量和维在netcdf中都只是无量纲的数字，要想让人们明白这些数字的具体含义，就得靠属性这个对象了。在netcdf中，属性由一个属性名和一个属性值（一般为字符串）组成。例如：

***
variables:
float longitude(lon=361);:units = "degrees_east";
float latitude(lat=281);:units = "degrees_north";***

float是变量类型，longitude时一个定义好的Variables变量，即经度，:units=“degrees_east”;组成一个属性，units为属性名，degrees_east为属性值。

package com.DateRW;import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;import ucar.ma2.ArrayFloat;
import ucar.ma2.ArrayInt;
import ucar.ma2.DataType;
import ucar.ma2.Index;
import ucar.ma2.InvalidRangeException;
import ucar.nc2.Attribute;
import ucar.nc2.Dimension;
import ucar.nc2.NetcdfFile;
import ucar.nc2.NetcdfFileWriter;
import ucar.nc2.Variable;
import ucar.nc2.NetcdfFileWriter.Version;/*** 将grib数据用NC存储* @author EncodingKing* @date 2020-4-8**/
public class grib_nc {public static void main(String[] args) {//读取grib文件路径String gribPath="E:Grib\\C4U\\W_NAFP_C_ECMF_20200307200247_P_C4U03071200032212001";//存储NC文件路径String NcPath="E:Grib\\C4U\\gripNc2";try {NetcdfFile openGrib=NetcdfFile.open(gribPath);//获取time变量    Variable time=openGrib.findVariable("time");double[] dateTime=(double[]) time.read().copyTo1DJavaArray();//获取经度Variable lon=openGrib.findVariable("lon");float[] dateLon=(float[]) lon.read().copyTo1DJavaArray();  //获取纬度Variable lat=openGrib.findVariable("lat");float[] dateLat=(float[]) lat.read().copyTo1DJavaArray();//获取有效波高变量Variable Significant_wave_heigh=openGrib.findVariable("Significant_wave_height_of_at_least_6_m_msl_120_Hour_2");//获取时间经纬度数组的长度int dateTimeL=dateTime.length;int dateLonL=dateLon.length;int dateLatL=dateLat.length;//将有效波高变量放到三维数组中float[][][] threeArr=(float[][][]) Significant_wave_heigh.read().copyToNDJavaArray();System.out.println("arrD.length="+threeArr.length+" arrD[0].length="+threeArr[0].length + " arrD[0][0].length="+threeArr[0][0].length);//拼接NC文件路径NetcdfFileWriter fileWriter = NetcdfFileWriter.createNew(Version.netcdf3, NcPath+".nc");//创建一维自变量Dimension timeDim=fileWriter.addDimension(null, "time", dateTimeL);Dimension latDim=fileWriter.addDimension(null, "lat", dateLatL);Dimension lonDim=fileWriter.addDimension(null, "lon", dateLonL);//将一维合成二维listArrayList<Dimension> dim=new ArrayList<>();//与前边定义的一维自变量顺序保持一致dim.add(timeDim);dim.add(latDim);dim.add(lonDim);// 创建名称为lon的变量,类型为folat，对应的维度为lon,对应Dimension里面定义的名称为"lon"Variable vx = fileWriter.addVariable(null, "lon", DataType.FLOAT,"lon");List<Attribute> attributesLon = lon.getAttributes();for (int i = 0; i < attributesLon.size(); i++) {String[] strResut = attributesLon.get(i).toString().split("=");                fileWriter.addVariableAttribute(vx, new Attribute(strResut[0].trim(),strResut[1].replace("\"", "").trim()));}// 创建名称为lat的变量,类型为folat，对应Dimension里面定义的名称为"lat"Variable vy = fileWriter.addVariable(null, "lat", DataType.FLOAT,"lat");List<Attribute> attributesLat = lat.getAttributes();for (int i = 0; i < attributesLat.size(); i++) {String[] strResut = attributesLat.get(i).toString().split("=");                fileWriter.addVariableAttribute(vy, new Attribute(strResut[0].trim(),strResut[1].replace("\"", "").trim()));}// 创建名称为time的变量,类型为double，对应Dimension里面定义的名称为"time"Variable vt = fileWriter.addVariable(null, "time", DataType.DOUBLE,"time");List<Attribute> attributesTime = time.getAttributes();for (int i = 0; i < attributesTime.size(); i++) {String[] strResut = attributesTime.get(i).toString().split("=");              fileWriter.addVariableAttribute(vt, new Attribute(strResut[0].trim(),strResut[1].replace("\"", "").trim()));}// 创建变量名称为value的变量，对应的维度为dims,Variable v = fileWriter.addVariable(null, "value", DataType.FLOAT,dim);List<Attribute> attributesD = Significant_wave_heigh.getAttributes();for (int i = 0; i < attributesD.size(); i++) {String[] strResut = attributesD.get(i).toString().split("=");              fileWriter.addVariableAttribute(v, new Attribute(strResut[0].trim(),strResut[1].replace("\"", "").trim()));}List<Attribute> globalAttributes = openGrib.getGlobalAttributes();for (int i = 0; i < globalAttributes.size(); i++) {String[] strResut = globalAttributes.get(i).toString().split("=");               fileWriter.addGroupAttribute(null, new Attribute(strResut[0].trim(),strResut[1].replace("\"", "").trim()));}//创建文件fileWriter.create();//设置一维变量ArrayInt timeValues = new ArrayInt.D1(dateTimeL);ArrayFloat latValues = new ArrayFloat.D1(dateLatL);ArrayFloat lonValues = new ArrayFloat.D1(dateLonL);//设置三维变量ArrayFloat values=new ArrayFloat.D3(dateTimeL, dateLatL, dateLonL);//设置索引Index index = values.getIndex();for(int a=0;a<dateTimeL;a++){//给time变量赋值，此处的值是从dateTime[]数组中取出的。timeValues.setDouble(a, dateTime[a]);for(int b=0;b<dateLatL;b++){//给lat赋值latValues.setFloat(b, dateLat[b]);for(int c=0;c<dateLonL;c++){//给lon赋值lonValues.setFloat(c, dateLon[c]);//将threeArr[][][]三维数组中的值，对应index.set(a, b, c)坐标放入；values.setDouble(index.set(a, b, c), threeArr[a][b][c]);}}}fileWriter.write(vt, timeValues);fileWriter.write(vy, latValues);fileWriter.write(vx, lonValues);fileWriter.write(v, values);fileWriter.close();System.out.println("文件已存入" + NcPath);} catch (InvalidRangeException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
}

转成NC后的结果：

netcdf file:/E:/Grib/C4U/gripNc2.nc {dimensions:time = 1;lat = 361;lon = 720;variables:float lat(lat=361);:units = "degrees_north";float lon(lon=720);:units = "degrees_east";int time(time=1);:units = "Hour since 2020-03-07T12:00:00Z";:standard_name = "time";:long_name = "GRIB forecast or observation time";:calendar = "proleptic_gregorian";:bounds = "time_bounds";float value(time=1, lat=361, lon=720);:long_name = "Significant wave height of at least 6 m (120_Hour) @ Mean sea level";:units = "%";:description = "Cloud water";:missing_value = "NaNf";:grid_mapping = "LatLon_Projection";:coordinates = "reftime time lat lon";:Grib_Statistical_Interval_Type = "2";:Grib_Variable_Id = "VAR_98-0-131-76_L102_I120_Hour_S2";:Grib1_Center = "98";:Grib1_Subcenter = "0";:Grib1_TableVersion = "131";:Grib1_Parameter = "76";:Grib1_Parameter_Name = "swhg6";:Grib1_Level_Type = "102";:Grib1_Level_Desc = "Mean sea level";:Grib1_Interval_Type = "2";:Grib1_Interval_Name = "product valid, interval";// global attributes::Originating_or_generating_Center = "European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF) (RSMC)";:Originating_or_generating_Subcenter = "0";:GRIB_table_version = "0,131";:file_format = "GRIB-1";:Conventions = "CF-1.6";:history = "Read using CDM IOSP GribCollection v3";:featureType = "GRID";
}

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