如何将复杂结构的NetCDF数据重构为(time, lat, lon)格式？

数据集说明 #

我已将文件上传至Dropbox，可下载文件：IASISND02_20240702161759Z_20240702175655Z_epct_d9f95b34_F.nc（不常使用Dropbox，希望可用）

问题描述 #

我下载了一个NetCDF数据集，用xarray读取后发现结构复杂，无法转换成通用的(time, lat, lon)格式，进而无法在地图上绘制integrated_co2变量的值。

当前操作与变量详情 #

读取数据集 #

我使用xarray打开文件的代码：

netcdf = xr.open_dataset(
    'path/tofile/IASISND02_20240702161759Z_20240702175655Z_epct_d9f95b34_F.nc'
)

文件包含77个变量，我重点关注integrated_co2变量，执行以下代码查看该变量信息：

print(netcdf.integrated_co2)

（配图：integrated_co2变量信息截图）

相关变量维度 #

该变量的坐标并非实际经纬度，而是指向lat和lon变量中实际坐标的索引，同时存在两个时间变量。我通过以下代码打印了相关变量的维度：

# 数据集中的相关变量
var_names = [
    "lat",
    "lon",
    "record_start_time",
    "record_stop_time",
    "across_track",
    "along_track",
    "integrated_co2",
]

for var in var_names:
    print(f"{var}: {netcdf[var].shape} ")

（配图：变量维度信息截图）

各变量的关键信息：

• lat和lon存储的是度数格式的实际经纬度坐标
• along_track取值范围为1至742
• across_track取值范围为1至120
• 时间变量record_start_time和record_stop_time的值为类似7.732523e+08的格式

核心疑问 #

我确认所需的经纬度坐标、时间戳、CO₂数据都已存在，但不清楚如何将当前基于索引的坐标结构转换为通用的(time, lat, lon)格式，从而实现integrated_co2数据的地图绘制。我是新手，查阅了不少资料但未找到类似示例，希望得到帮助。

额外变量信息 #

along_track变量 #

执行代码查看变量信息：

print(netcdf.along_track)

（配图：along_track变量信息截图）

across_track变量 #

执行代码查看变量信息：

print(netcdf.across_track)

（配图：across_track变量信息截图）

lat变量 #

执行代码查看变量信息：

print(netcdf.lat)

（配图：lat变量信息截图）

lon变量 #

执行代码查看变量信息：

print(netcdf.lon)

（配图：lon变量信息截图）

record_start_time变量 #

执行代码查看变量信息：

print(netcdf.record_start_time)

（配图：record_start_time变量信息截图）

record_stop_time变量 #

执行代码查看变量信息：

print(netcdf.record_stop_time)

（配图：record_stop_time变量信息截图）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者i.i.k.