Xarray处理多维坐标NetCDF数据集：经纬度选值及坐标维度含义咨询

看起来你在处理CORDEX区域模式的非规则网格数据，这种多维坐标的情况确实容易让人困惑，我来一步步解答你的问题：

问题1：能否用sel直接选取指定经纬度和时间的温度值？ #

直接用ds.temp.sel(time='2018-01-01', lat=-59.71, lon=89.9).values是行不通的，因为你的lat和lon是多维坐标（依赖x和y两个维度），并非Xarray可以直接用sel索引的一维维度坐标。Xarray的sel默认仅支持直接索引“维度坐标”——也就是和数据集维度一一对应的一维坐标，比如你的x、y、time。

那正确的做法是先找到最接近目标经纬度的(x,y)网格点，再用x和y索引。具体代码如下：

import numpy as np

# 定义目标参数
target_time = '2018-01-01'
target_lat = -59.71
target_lon = 89.9

# 计算每个网格点与目标经纬度的距离平方（省略开根号步骤，提升计算效率）
distance_sq = (ds.lat - target_lat)**2 + (ds.lon - target_lon)**2
# 找到距离最小的点的一维索引
min_flat_idx = distance_sq.argmin()
# 将一维索引转换为二维的(y,x)索引（对应lat/lon的维度顺序）
y_idx, x_idx = np.unravel_index(min_flat_idx, (ds.dims['y'], ds.dims['x']))

# 提取目标温度值
temp_value = ds.temperature.sel(time=target_time, x=x_idx, y=y_idx).values

如果你需要批量处理多个经纬度点，或是想要更精确的插值结果（比如线性插值到目标点），可以结合scipy的插值函数，或是用专门的重格点工具处理。但如果只是获取单个点的值，上面的方法最直接高效。

你之前尝试的ds.tas_ymonmean.sel(time=time, x=lat, y=lon)报错，原因是x和y是整数类型的维度索引，你传入的是浮点数格式的经纬度值，Xarray无法将浮点数映射到整数索引上，因此抛出了类型错误。

问题2：括号里的(y,x)是什么意思？为什么lat和lon都依赖x和y？ #

括号里的(y,x)表示lat和lon这两个坐标变量是二维变量，它们的取值同时依赖x和y两个维度。这说明你的数据集采用了非规则网格（比如CORDEX EUR-11区域模式常用的旋转极坐标系），而非我们常见的规则经纬度网格（规则网格中lat仅随y变化，lon仅随x变化）。

在这种非规则网格中，每个(x,y)网格点的经纬度都是独立计算的，不存在“x对应经度、y对应纬度”的简单线性关系。比如极地附近的区域，为了提升分辨率会拉伸网格，导致每个网格点的经纬度需要同时通过x和y两个维度来定位。

关于重格点的疑问 #

重格点（regrid）是将非规则网格数据转换为规则经纬度网格的操作，转换后lat和lon会变成一维的维度坐标，此时你就能直接用sel(lat=..., lon=...)来选值了。但如果只是需要单个或少数几个点的值，重格点会额外增加计算量，不如直接寻找最近网格点的方法高效。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者user131627