为什么xarray使用resample.mean计算35年平均时会出现额外时间项？

问题原因 #

你用resample计算得到的结果不符合预期，核心是resample采用基于日历时间对齐的分组逻辑，而非你预期的「按时间步存储顺序每35个为一组」的固定长度分块逻辑。
xarray的年频率35A默认采用closed='right'（区间左开右闭）、label='right'（用区间右边界的时间作为分组标签）的规则，且会自动按日历年度对齐分段边界。当年平均数据的时间戳默认落在年中（7月1日）、或者时间序列的起始/结束值和分段边界不匹配时，就会出现多出来1个不满35年的分段，后续分段的时间覆盖范围也和你预期的整35年分块不一致，自然和NCO的计算结果有差异。

解决方案 #

方案1（推荐，和NCO分块逻辑完全一致）

直接按时间步序号分组，完全不依赖日历时间属性，严格按存储顺序每35个时间步求均值：

import numpy as np

filename = '/glade/scratch/mberdahl/127kaH11/MOC/MOC_only_127kaH11_AnnMeans.nc'
ds = xr.open_dataset(filename)

# 生成分组标签：每35个时间步为一组，共50组标签0-49
group_idx = np.arange(len(ds.time)) // 35
MOC_35yr = ds.groupby(group_idx).mean(dim='time')

# 可选：还原time维度，用每个分段的第一个时间作为维度坐标
MOC_35yr = MOC_35yr.rename({'group': 'time'}).assign_coords(time=ds.time[::35])

方案2（坚持用resample的调整方法）

手动调整resample的对齐参数，匹配你的分块需求，再过滤掉空分段：

# origin设为时间序列第一个点，强制按起始时间对齐分段，closed和label都设为left
MOC_35yr = ds.resample(
    time="35A",
    origin=ds.time[0],
    closed='left',
    label='left'
).mean()
# 过滤掉首尾多余的空值分段
MOC_35yr = MOC_35yr.dropna(dim='time', how='all')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14771692