xdarray-regrid：xdarray的重网格工具。

使用xdarray-regrid，可以在两个矩形网格之间进行重网格。以下方法得到支持

• 线性
• 最近邻
• 保守
• 三次
• "最常见的值"，以及其他区域统计（例如，方差或中位数）。

所有重网格方法都可以在 Dask数组 上以延迟执行方式操作。

请注意，“最常见的值”是为了将分类数据重网格到粗分辨率而设计的。对于将分类数据重网格到更细的分辨率，请使用“最近邻”重网格器。

为什么选择xdarray-regrid？

重网格是地球科学和其他领域中的常见操作。虽然xdarray确实有一些插值方法可用，但这些方法并不总是容易使用。此外，像保守重网格或取最常见的值这样的方法在xdarray中不可用。

安装

对于最小安装

pip install xarray-regrid

在某些情况下提高性能

pip install xarray-regrid[accel]

包括可选的额外功能，如

• dask：对分块数据进行并行化处理
• 稀疏：使用稀疏权重矩阵进行保守重网格化
• opt-einsum：优化后的 einsum 程序，用于保守重网格化

基准测试因不同的硬件规格而异，但包括这些附加功能通常可以提供显著的加速。

用法

通过 xarray Dataset 上的 "regrid" 访问器来访问 xarray-regrid 程序

import xarray_regrid

ds = xr.open_dataset("input_data.nc")
ds_grid = xr.open_dataset("target_grid.nc")

ds.regrid.linear(ds_grid)

有关示例，请参阅基准笔记本和演示笔记本。

基准测试

基准笔记本包含与更标准方法（CDO、xESMF）的比较。

要运行这些笔记本，需要一个 conda 环境（由于 ESMF 和 CDO）。您可以使用此存储库中的 environment.yml 文件来安装此环境。这是一个比 "mamba" 更快的 "mamba" conda 替代品的轻量级版本：Micromamba。

micromamba create -n environment_name -f environment.yml

致谢

本软件包是在荷兰电子科学中心（Netherlands eScience Center）的资助下开发的，资助项目为 NLESC.OEC.2022.017。