如何对netCDF区域径流数据执行bilinear interpolation提取指定点值

我有一个记录1850年至2014年地表径流数据的netCDF文件，已截取特定区域的径流切片，绘制结果得到四个径流值随日期变化的区域。我需要使用双线性插值（bilinear interpolation）计算经纬度点(282,43.5)处的径流值，请问该如何编写代码实现？我目前已编写的代码如下：

file='D:\\mrros_Eday_IPSL-CM6A-LR_land-hist_r1i1p1f1_gr_18500101-20141231.nc'

dset = xr.open_dataset(file, decode_times=True, use_cftime=True)
latbounds = (42,45) # (min, max)
lonbounds = (280, 282.5) # (min, max)

# 取指定日期的数据绘图
dset['mrros'].sel(time=cftime.DatetimeGregorian(1850, 7, 22, 12, 0, 0, 0),lat=slice(*latbounds),lon=slice(*lonbounds)).plot()
plt.show()

array=dset['mrros'].sel(time=cftime.DatetimeGregorian(1850, 7, 22, 12, 0, 0, 0),lat=slice(*latbounds),lon=slice(*lonbounds))
# 我可以看到每个区域的径流值，但是不知道怎么做双线性插值

你不需要手动实现双线性插值逻辑，xarray内置的interp()方法已经原生支持该能力，指定插值方法参数即可直接得到结果，两种实现方式如下：

import xarray as xr
import cftime
import matplotlib.pyplot as plt

file='D:\\mrros_Eday_IPSL-CM6A-LR_land-hist_r1i1p1f1_gr_18500101-20141231.nc'
dset = xr.open_dataset(file, decode_times=True, use_cftime=True)

# 定义目标插值点和时间
target_lon = 282
target_lat = 43.5
target_time = cftime.DatetimeGregorian(1850, 7, 22, 12, 0, 0, 0)

# 方式1：直接对全量数据插值
runoff_result = dset['mrros'].interp(
    time=target_time,
    lon=target_lon,
    lat=target_lat,
    method='bilinear'
)
print(f"插值得到的径流值为：{runoff_result.values}")

# 方式2：先切区域再插值，大数据量下效率更高
latbounds = (42,45)
lonbounds = (280, 282.5)
data_slice = dset['mrros'].sel(
    time=target_time,
    lat=slice(*latbounds),
    lon=slice(*lonbounds)
)
runoff_result_slice = data_slice.interp(
    lon=target_lon,
    lat=target_lat,
    method='bilinear'
)
print(f"切片后插值得到的径流值为：{runoff_result_slice.values}")

# 可视化验证插值点位置
data_slice.plot()
plt.scatter(target_lon, target_lat, c='red', marker='*', s=100, label='目标插值点')
plt.legend()
plt.show()

说明 #

• 你代码注释里写的binomial interpolation是笔误，你需要的双线性插值对应参数为method='bilinear'
• 两种插值方式结果完全一致，如果需要批量插值多个经纬度点，直接给lon、lat参数传入列表即可一次性得到所有点的结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aleucid