问如何利用R中的双线性插值降低netCDF的分辨率(Regrid)？

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CDO有一些非常好的正则化函数，您现在可以在安装后使用包气候操作员。直接从R内访问

devtools::install_github("markpayneatwork/ClimateOperators")

你把它装上

library(ClimateOperators)

例如，要按照您的要求使用双线性插值将1x1常规网格恢复到1x1，只需在linux命令行中这样做：

cdo remapbil,r720x360 in.nc out.nc

使用R中的气候操作符包，将转换为

cdo("remapbil,r720x360","in.nc","out.nc") 

(您可以看到命令是如何在不使用调用中的"debug=True“选项运行的情况下构建的)。

但是，如果您正在转换为一个更粗的网格，那么使用保守的重映射技术可能是明智的，否则您可能会在重映射过程中忽略点。这对于像降水这样的高度非均匀的场尤其重要。在这种情况下，CDO提供了一阶和二阶保守的重映射技术。使用一阶技术

cdo remapcon,r720x360 in.nc out.nc

(请注意，有时您可能会发现，如果数据是“打包”的，那么在转换过程中，CDO会因为精度的丧失而摇摆不定，在这种情况下，它会建议您使用"-b f32“或"-b f64”选项。)

需要考虑的共同备选方案是：

• 雷帕比勒:双线性插值
• remapnn:最近邻插值(即从最近的单元中取值)
• 一阶保守重映射
• remapcon2:二阶保守重映射

在我的youtube关于气候的视频指南已解禁。中更详细地解释了网格化技术以及如何用CDO实现这些技术。