基于Xarray的气候指数计算包。
项目描述
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xclim 是一个用于气候服务的操作级 Python 库，提供大量气候相关指标工具，具有可扩展的框架来构建自定义气候指标、统计降尺度以及气候模型模拟的偏差调整，以及气候模型集合分析工具。
xclim 使用 xarray 构建，并能无缝地从 dask 提供的并行处理中受益。其目标是将用户执行典型气候服务数据处理工作流程变得尽可能简单。利用 xarray 和 dask，用户可以轻松地在大空间域内调整气候模拟的偏差或从大型气候数据集中计算指数。
例如，以下将计算月平均温度
import xclim
import xarray as xr
ds = xr.open_dataset(filename)
tg = xclim.atmos.tg_mean(ds.tas, freq="MS")对于元数据和缺失值至关重要以正确获取的应用程序，xclim 为每个指数提供了一个类，用于验证输入、检查缺失值、转换单位和将元数据属性分配给输出。这还提供了一种机制，让用户可以自定义指数以满足自己的规格和偏好。《xclim》目前提供了与平均、最小和最大日温度、日降水、流量和海冰浓度相关的150多个指数，以及多个偏差调整算法，以及一个专门的集合分析模块。
快速安装
xclim 可从 PyPI 安装
$ pip install xclim或从 Anaconda（conda-forge）安装
$ conda install -c conda-forge xclim文档
约定
为了提供一个统一的接口，xclim 尽可能遵循不同的约定。特别是，对于变量属性，应尽可能遵循 CF 约定。当存在时，变量名称通常与 CMIP6 中使用的名称相同。
然而，xclim 将始终假设时间坐标的名称为“time”。如果您的数据使用另一个名称（例如：“T”），您可以使用以下方法重命名变量
ds = ds.rename(T="time")为 xclim 做出贡献
xclim 正在积极开发中，并且正在被世界各地的气候服务专家在生产中使用。
- 如果您有兴趣通过提出新功能、新指数或报告错误来参与 xclim 的开发，请在我们的问题跟踪器上留下信息issue tracker。
如果您有任何支持/使用问题或希望将 xclim 翻译成新语言，请务必首先查看现有的
！
如果您希望贡献代码或文档（这非常受欢迎！），在开始之前，请查看贡献指南！
如何引用此库
如果您希望在研究出版物中引用 xclim，我们恳请您参考我们在《开源软件杂志》（JOSS）上发表的文章：https://doi.org/10.21105/joss.05415
要引用特定版本的 xclim，可以通过 Zenodo 查找参考文献信息。
许可
这是一个免费软件：您可以在 Apache License 2.0 的条款下重新分发和/或修改它。许可证的副本位于代码仓库中（LICENSE）。
致谢
xclim 的发展得到了 Ouranos、加拿大环境与气候变化部 (ECCC)、Fonds vert 和 FECC)、加拿大创新基金会 (CFI) 以及魁北克研究基金会 (FRQ) 的资助。
此软件包是用 Cookiecutter 和 audreyfeldroy/cookiecutter-pypackage 项目模板创建的。
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装包的信息。
源分发
构建分发
xclim-0.52.2.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 984ff7436accfaa3350e603964e54b4322637a82d04bf4b73b20cd50926592c5 |
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| MD5 | ce362625c3363eecc3611630be3a0b1d |
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| BLAKE2b-256 | fad9661c9fbed7712a2442c99342763115b95f7a1be7d0fc43070cef750511be |
xclim-0.52.2-py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | c0d80199edb8ec4d0c17a2c0076241f1209ad9797e49ab98c46d20077b4f44a1 |
|
| MD5 | 7946a853cacaa0c10ad2d8d73a7cb791 |
|
| BLAKE2b-256 | c0bbbbfc24d662d03381be1d6f13023e428264e039e0d5082fbfa0ae794e4735 |