首页 > 解决方案 > raster::stackApply 仅返回 NA 值

问题描述

我有一个RasterBrick包含 72 年间隔内每个月一层的平均值。我想获得每年的平均值 - 即返回 72-layer RasterBrick

以下代码已在其他类似的栅格上运行,产生了预期的结果(在此处找到):

data <- raster::brick(".../air.mon.mean.nc", varname = "air")

index <- format(as.Date(raster::getZ(data), format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"), format = "%Y")
index <- as.numeric(index)

yearly <- raster::stackApply(data, index, fun = mean) 

> yearly
class      : RasterBrick 
dimensions : 360, 720, 259200, 72  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
resolution : 0.5, 0.5  (x, y)
extent     : 0, 360, -90, 90  (xmin, xmax, ymin, ymax)
crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
source     : C:/Users/villar/AppData/Local/Temp/RtmpAbUQQT/raster/r_tmp_2019-08-05_102157_18368_64365.grd 
names      : index_1948, index_1949, index_1950, index_1951, index_1952, index_1953, index_1954, index_1955, index_1956, index_1957, index_1958, index_1959, index_1960, index_1961, index_1962, ... 
min values :         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA, ... 
max values :         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA,         NA, ... 

但是,在此数据上运行时,它仅返回 NA 值。

fun = function(x, na.rm) {sum(x)/12}不起作用,添加na.rm = TRUE.

任何帮助将不胜感激!

数据从这里下载(air.mon.mean.nc)。

标签: rrasternetcdf

解决方案


我不知道为什么raster会这样。我可以重现它。但是,如果您可以使用CDO,则可以使用运算符yearmean来获得所需的输出:cdo yearmean input.grb output.grb. 这也将比使用单核的任何 R 实现更快。

如果您更喜欢呆在 R 中,我建议您看看新的但很棒的stars包。

你可以这样做:

library(stars)

s = read_stars(s)

yrs = st_get_dimension_values(s, 'time') %>% format('%Y') %>% as.numeric
mymean = function(v, indices, fun = mean, na.rm = FALSE) {
    sapply(unique(indices), function(i) fun(v[indices == i], na.rm = na.rm))
}

yearly = st_apply(s, 1:2, mymean, indices = yrs, na.rm = TRUE)

或者,您也可以执行此多核(请参阅 参考资料?st_apply),但我怀疑它是否会比准系统 CDO 更快。


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