JRA-55、MERRA、CRU、NCEP数据下载&处理

小莹子

1.JRA-55数据下载
http://rda.ucar.edu/datasets/ds628.0/  下载网址
或
https://blog.csdn.net/nj_yttp/article/details/53453220  大气再分析资料的预处理1JRA资料的下载与预处理，按照方法3下载FTP专业软件FileZilla软件进行批量下载。输入主机ftp://ds.data.jma.go.jp、用户名jra04842、密码，进行快速连接。进入JRA-55/hist/Monthly/anl_surf125(Surface analysis fields )
用MATLAB处理grib数据，需要下载MinGW64编译器。
下载网址：http://tdm-gcc.tdragon.net/download
安装教程：http://blog.sina.com.cn/s/blog_167bbdec10102x113.html

http://bbs.06climate.com/forum.p ... 10441&extra=&page=1 7种再分析资料下载网址 wuyejincao


Linux CentOS7上安装FileZilla
——博客CentOS7 终端命令行方式安装FileZilla（forecat亲测有效）https://blog.csdn.net/libaineu2004/article/details/83215098

考虑到下载源码编译需要c++14的编译器，比较麻烦，所以使用在线自动安装的方法：
yum -y install epel-release
yum -y install filezilla
注：会出现很多。。。网络不可达。。。耐心等待


安装完成会在桌面主菜单Application->Internet生成filezilla快捷方式。也可以在路径/usr/share/applications/filezilla.desktop复制一份到桌面。
find . -type f -not \( -name '*.nc' \) -delete 删除非.nc文件


2.MERRA数据
1）文件命名格式：
EXAMPLE:
MERRA300.prod.assim.tavg3_3d_tdt_Cp.20020915.hdf
This is an example of a MERRA filename from the production (“prod”) segment of the original version of the third (most recent) assimilation stream (“MERRA300”). The data are hourly time-averages (“tavg1”), three-dimensional (“3d”), temperature tendency products (“tdt”), at reduced horizontal resolution and interpolated to pressure levels (“Cp”). The file contains all data for 15 September 2002 and is in “hdf” format.
2）下载网址
在论坛上看了些帖子并没有找到具体的下载教程，也就自己瞎试。从论文《MERRA再分析地面气温产品在青藏高原的适用性分析》中使用了T2m数据，也说明了下载网址https://disc.gsfc.nasa.gov/daac-bin/FTPSubset2.pl，结合数据说明MERRA_File_Specification.pdf然后一通尝试之后找到了自己要下载的数据MERRA-2 tavgM_2d_slv_Nx:2d,Monthly mean,Time-Averaged,Single-Level,Assimilation,Single-Level Diagnostics V5.12.4 (tavgM_2d_slv_Nx)下载T2m数据。

之后在搜索过程中发现了MERRA-2的下载教程：“merra2数据下载和运用wget下载数据方法——naokj1122”  
http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=53929 在数据检索到的页面中，点击“list of URLs”，在下载list of URLs时就命名其为myfile，并将文件放在wget文件夹中。
在电脑中搜索cmd，f: , cd \wget\wget ,运行wget，右键粘贴“命令.txt”中的内容，回车。
这个网址上有一些pdf文件：http://www.cgd.ucar.edu/cas/catalog/reanalysis/merra/

3.CRU
http://data.ceda.ac.uk/badc/cru/data/cru_ts/cru_ts_4.01/data/tmp/

4.NCEP
https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html



青藏高原边界数据总集-国家青藏高原科学数据中心  http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/d ... -b0a3-607c2a9bd3b3/
第三极环境数据库：青藏高原科学数据中心http://www.tpedatabase.cn/portal/MetaDataInfo.jsp?MetaDataId=49

小莹子

%读取NCEP数据
clc;
clear;

datadir1='F:\MATLAB\NCEP\2018\';              
filelist1=dir([datadir1,'*.nc']);     
a=filelist1(1).name;                           %测试
b=filelist1(2).name;                        
k1=length(filelist1);

for s=1:k1
   filename=[datadir1,filelist1(s).name];
   ncid=netcdf.open(filename,'NC_NOWRITE');
   Tem=ncread(filename,'air');        %air
   %Tem=double(Tem);                   %singleתdouble
   Time=ncread(filename,'time');
   Time=double(Time);
   Lon=ncread(filename,'lon');
   Lon=double(Lon);
   Lat=ncread(filename,'lat');
   Lat=double(Lat);
   %%ɸѡ
   Tem=Tem(35:57,23:35,:);
   Lon=Lon(35:57,1);
   Lat=Lat(23:35,1);
   %%��ֵ
   %Tem=permute(Tem, [2 1 3]);        
   [xx,yy,zz]=meshgrid(Lat,Lon,Time);
   [xi,yi,zi]=meshgrid(25:0.5:46,64:0.5:105,Time);
   vi=interp3(xx,yy,zz,Tem,xi,yi,zi);
   %vi=permute(vi,[2 1 3]);
   temp(:,:,:,s)=vi(:,:,:);
end
%%
lat=linspace(46,25,43);
lon=linspace(64,105,83);   
latlonT=importdata('F:\MATLAB\NCEP\lat_lon\lat_lon-1377.txt');
%% Figure out seasonal Temperature
for i=1:k1
    TS(:,:,i)=mean(temp(:,:,32:59,i),3); %summer (6-8yue)
    %YS(:,:,i)=mean(temp(:,:,1:48,i),3); %annual mean  ,95*55*39
end

西风紧紧

赞赞赞，只是没有积分不能实现

Janling

赞赞赞

小莹子

西风紧紧 发表于 2019-7-17 16:27
赞赞赞，只是没有积分不能实现

不需要积分呀，都是网址链接一类的

小莹子

%读取MERRA数据
clc;         
clear all;  
  
data='/data/MERRA/';   
file=dir([data,'MERRA2_*.tavgM_2d_slv_Nx.*.SUB.nc']);                              
k=length(file);                              

for i=1:k
  f=[data,file(i).name];
  ncid=netcdf.open(f,'NC_NOWRITE');     
  time=double(ncread(f,'time'));
  t=double(ncread(f,'T2M'))-273.15;
  lat=double(ncread(f,'lat'));
  lon=double(ncread(f,'lon'));
[X,Y] = meshgrid(lat,lon);
lat1 = xlsread('/data/站点月/1980-2018.xlsx','Sheet2','e2:e81');           %站点纬度
lon1 = xlsread('/data/站点月/1980-2018.xlsx','Sheet2','d2:d81');           %站点经度
Tt= interp2(X,Y,t,lat1,lon1,'linear');  %linear 双线性插值法
TT(:,:,i)=Tt;
end
b=reshape(TT,[66 470]);%1980-2018
Ttb=reshape(b(:,1:468),[66 12 39]);
T0=reshape(mean(Ttb(:,1:12,:),2),[66 39]);%年平均
% T1=reshape(mean(Ttb(:,3:5,:),2),[66 39]);%春季平均
T2=reshape(mean(Ttb(:,6:8,:),2),[66 39]);%夏季平均
% T3=reshape(mean(Ttb(:,9:11,:),2),[80 38]);%秋季平均
%冬季 1-12----3月-2月
T=reshape(b(:,3:470),[66 12 39]);
T4=reshape(mean(T(:,10:12,:),2),[66 39]);%冬季平均 %3月-2月
%各站点月均温变化
T5=mean(Ttb(:,:,1:39),3);
T55=(mean(T5(1:66,:,:),1))';
%求均值
y0=(mean(T0,1))';  %多年平均
y2=(mean(T2,1))';
y4=(mean(T4,1))';
ymean=[y0 y2 y4];
s0=mean(T0,2); %气候态平均
s2=mean(T2,2);
s4=mean(T4,2);
smean=[s0 s2 s4];
%斜率
x=1980:1:2018;
k=size(T0,1);
for j =1:k
    y=T0(j,:);
    [a m b]=regression(x,y);
    m=m*10;
    M(:,j)=m;
end
    N0=M';

小莹子

%读取CRU
clc;         
clear all;  

datadir1='F:\MATLAB\CRU\tem\';              
filelist1=dir([datadir1,'*.nc']);     
a=filelist1(1).name;                     
b=filelist1(2).name;                           
k1=length(filelist1);                        

for s=1:k1
  filename=[datadir1,filelist1(s).name];
  ncid=netcdf.open(filename,'NC_NOWRITE');                                    
  timt=ncread(filename,'time');  %time
  tempture=ncread(filename,'tmp');  %temperature
  netcdf.close(ncid);        
  temp(:,:,:,s)=tempture(:,:,:);
end;
%%
lat=linspace(25.25,44.75,40);  
lon=linspace(65.25,104.75,80);   
latlonT=importdata('F:\MATLAB\CRU\lat-lon\lat_lon-1376.txt');
%% Figure out seasonal Temperature
for i=1:k1
    TS(:,:,i)=mean(temp(:,:,1:12,i),3); %summer (6-8yue)
     %TS(:,:,i)=temp(:,:,12,i);          %����
end
%% Find out the point on Tibetan plateau
for i=1:80
    for j=1:40
         xx(((i-1)*40+j),1)=lon(i);
         xx(((i-1)*40+j),2)=lat(j);
           for k=1:38
              xx(((i-1)*40+j),(2+k))=TS(i,j,k);
              %xx1(((i-1)*40+j),(2+k))=YS(i,j,k);
           end
    end
end

k=length(latlonT(:,1));
for j=1:k
    for i=1:3200; %40*80=3200
       if (latlonT(j,2)==xx(i,1) && latlonT(j,1)==xx(i,2))
           yy(j,1)=xx(i,1);
           yy(j,2)=xx(i,2);
           yy(j,3:40)=xx(i,3:40);%%-273;
           yy1(j,3:40)=xx1(i,3:40);%%-273;
       end
    end
end

%%figure out the linear trend ��С���˷����ֱ��
x=1979:1:2017;
for i=1:k
    y=yy(i,3:41);
    y1=yy1(i,3:41);
    [a,b]=linearfit(x,y); %a is intercept, b is б��
    [a1,b1]=linearfit(x,y1); %a is intercept, b is б��
    tr(i,1)=yy(i,1);
    tr(i,2)=yy(i,2);
    tr(i,3)=b;
    tr(i,4)=b1;
end

mcVS米虫

谢谢楼主，十分有用

tangjiawei

感谢楼主！！正好需要这个下载方式

1121544634

楼主，“输入主机ftp://ds.data.jma.go.jp、用户名jra04842、密码，进行快速连接，”请问，密码是多少呀？