一种以高维数组存储的时空数据的时间框架转化方法

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1.一种以高维数组存储的时空数据的时间框架转化方法，其特征在于包括以下步骤：S1、进行数据准备，将包含年份信息、纬度、经度、世界时和年积日的时空数据，按照y(i).data(j, k, u, v)的四维数组进行存储，其中i代表年份索引、第一维度j代表纬度索引、第二维度k代表经度索引、第三维度u代表世界时索引、第四维度v代表年积日索引；S2、附加邻年数据至第四维度，依次对每年的数据进行操作，将上一年最后一天和下一年第一天的数据按时间顺序附加至第四维度，如无上一年或下一年数据，则用NAN值填充；S3、调整时空数据的时间分辨率；S4、调整数据维度，将时空数据的第四维度压缩至第三维度中，压缩后四维数组变为三维数组，每天的数据在第三维度首尾相接；S5、删除S2中产生的多余数据；S6、对不同经线上的数据，按照对应的平移步长进行平移；S7、进行数据抽稀，根据三维数组的时间分辨率，在第三维度提取数据，即可得到整数地方时的数据；S8、数据抽稀后，每天的数据在第三维度首尾相接，以此将三维数组转化回四维数组；所述的S1中，时空数据采用GIMs时空数据，其索引中，纬度范围是87.5°S-87.5°N，间隔为dlat°；经度范围是180°W-180°E，间隔为dlon°；对应于网格化的时空数据，dlat即为网格的纬度间隔，dlon为网格的经度间隔；世界时范围是0-24h，间隔为1h；年积日范围是0-365或0-366天，间隔为1天；所述的S3中，调整时空数据的时间分辨率的过程为：时间框架的转化公式为：
(1)；式中，lon代表经度，UT代表世界时，LT代表地方时，dh是地方时与世界时的差值，即世界时对应的地方时为UT+dh，dh的范围是-12至12h，间隔为dlon/15，单位h，即为将时空数据的时间分辨率调整为dlon/15，单位h，从而使各经线上的数据平移整数个单位即可转化时间框架；所述的S6中，不同经度对应的平移步长计算公式为：
(2)；式中，Step是平移步长，m是原始的时间分辨率。 （来自 马克数据网）