xarray用swap_dims转2D经纬度为维度报错及NCO重网格适配咨询

首先明确：当前xarray的swap_dims仅支持1D坐标与维度的替换，你的lon、lat是二维坐标，不符合接口要求，所以报错是设计如此，目前没有原生的二维坐标直接替换双维度的API。

由于你的数据是兰勃特投影下的规则正交网格，二维lon/lat是1D经纬序列的外积，你可以通过以下步骤实现你要的数据集结构：

• 第一步：提取1D经纬坐标
  规则投影网格中，固定任意west_east位置，沿south_north维度的lat序列即为和south_north等长的1D纬度坐标；同理固定任意south_north位置，沿west_east维度的lon序列即为1D经度坐标，可通过以下代码提取：

  import numpy as np
  # 提取1D纬度，可随机取west_east的任意索引，规则网格结果一致
  lat_1d = ds.lat.isel(west_east=0).values
  # 提取1D经度，可随机取south_north的任意索引
  lon_1d = ds.lon.isel(south_north=0).values
  # 可选校验：确认所有列的lat序列一致，所有行的lon序列一致
  assert np.allclose(ds.lat.isel(west_east=-1), lat_1d)
  assert np.allclose(ds.lon.isel(south_north=-1), lon_1d)
  

• 第二步：重命名维度并分配新坐标

  # 重命名维度
  ds_new = ds.rename_dims({"south_north": "lat", "west_east": "lon"})
  # 给新维度分配1D坐标
  ds_new = ds_new.assign_coords(lat=lat_1d, lon=lon_1d)
  

  执行完成后得到的ds_new结构和你预期的完全一致，west_east、south_north会自动变为(lat, lon)维度下的二维坐标。

关于该功能的可行性：该需求仅适用于规则投影网格的特殊场景，非规则网格的二维坐标无法直接映射为两个1D维度，所以不属于xarray要实现的通用特性，暂时没有相关开发计划。

你不需要修改数据集的维度结构，只要给数据集补充CF标准的投影属性，就可以直接用ncks生成SCRIP网格文件，操作更简便：

• 第一步：补全投影属性
  给数据集中的Lambert_Conformal变量补充你已有的兰勃特投影配置参数，必填的CF属性包括：grid_mapping_name（值为lambert_conformal_conic）、false_easting、false_northing、latitude_of_projection_origin、longitude_of_central_meridian、standard_parallel，同时给precip_bkt变量添加属性grid_mapping = "Lambert_Conformal"，告诉NCO变量对应的投影配置。
• 第二步：直接运行重网格推断命令
  完成属性补充后直接执行你原来的命令即可：

  ncks --rgr infer --rgr scrip=output_scrip.nc your_input.nc dummy_output.nc
  

  NCO的重网格化模块会自动识别CF标准的投影信息，直接用二维lon/lat坐标生成网格描述文件，不需要将维度改为lat/lon。

如果不想修改原文件的属性，也可以用ncremap直接指定投影参数生成scrip文件，命令如下：

ncremap --src_grd=your_input.nc --dst_grd=output_scrip.nc --rgr infer --rgr proj=lambert --rgr <你的投影参数键值对>

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