NC文件读写方式

概述

NetCDF全称为network Common Data Format，中文译法为“网络通用数据格式”，对程序员来说，它和zip、jpeg、bmp文件格式类似，都是一种文件格式的标准。netcdf文件开始的目的是用于存储气象科学中的数据，现在已经成为许多数据采集软件的生成文件的格式。
从数学上来说，netcdf存储的数据就是一个多自变量的单值函数。用公式来说就是f(x,y,z,…)=value, 函数的自变量x,y,z等在netcdf中叫做维(dimension)
或坐标轴(axix),函数值value在netcdf中叫做变量(Variables).而自变量和函数值在物理学上的一些性质，比如计量单位(量纲)、物理学名称等等
在netcdf中就叫属性(Attributes).

netcdf文件的内容

一个netcdf文件的结构包括以下对象：
1、变量(Variables)
变量对应着真实的物理数据。比如我们家里的电表，每个时刻显示的读数表示用户的到该时刻的耗电量。这个读数值就可以用netcdf里的变量来表示。它是一个以时间为自变量（或者说自变量个数为一维）的单值函数。再比如在气象学中要作出一个气压图，就是“东经xx度，北纬yy度的点的大气压值为多少帕”，这是一个二维单值函数，两维分别是经度和纬度。函数值为大气压。

从上面的例子可以看出，netcdf中的变量就是一个N维数组，数组的维数就是实际问题中的自变量个数，数组的值就是观测得到的物理值。变量（数组值）在netcdf中的存储类型有六种，ascii字符(char) ,字节(byte), 短整型(short), 整型(int), 浮点(float), 双精度(double). 显然这些类型和c中的类型一致，搞C的朋友应该很快就能明白。

2、维(dimension)
一个维对应着函数中的某个自变量，或者说函数图象中的一个坐标轴，在线性代数中就是一个N维向量的一个分量（这也是维这个名称的由来）。在netcdf中，一个维具有一个名字和范围（或者说长度，也就是数学上所说的定义域，可以是离散的点集合或者连续的区间）。在netcdf中,维的长度基本都是有限的，最多只能有一个具有无限长度的维。

3、属性(Attribute)
属性对变量值和维的具体物理含义的注释或者说解释。因为变量和维在netcdf中都只是无量纲的数字，要想让人们明白这些数字的具体含义，就得靠属性这个对象了。
在netcdf中，属性由一个属性名和一个属性值（一般为字符串）组成。比如，在某个cdl文件(cdl文件的具体格式在下一节中讲述)中有这样的代码段
temperature:units = “celsius” ;
前面的temperature是一个已经定义好的变量（Variable），即温度，冒号后面的units就是属性名，表示物理单位，=后面的就是units这个属性的值，为“celsius” ，即摄氏度，整个一行代码的意思就是温度这个物理量的单位为celsius，很好理解。

CDL结构

CDL全称为network Common data form Description Language，它是用来描述netcdf文件的结构的一种语法格式。它包括前面所说的三种netcdf对象(变量、维、属性)的具体定义。看一个具体例子（这个例子cdl文件是从netcdf教程中的2.1 节The simple xy Example摘出来的）

netcdf simple_xy {
dimensions:
x = 6 ;
y = 12 ;
variables:
int data(x, y) ;
data:
data =
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,
12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23,
24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35,
36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47,
48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59,
60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71 ;
}

上面的代码定义了一个符合netcdf格式的结构simple_xy, 这个结构包括三个部分
1、维的定义，以dimensions:关键字开头
dimensions:
x = 6 ;
y = 12 ;
定义了两个轴（或者说两维），名字分别为x和y,x轴的长度（准确的说是坐标点的个数）为6， y轴的长度为12。

2、变量的定义:以variables:开头
variables:
int data(x, y);
定义了一个以x轴和y轴为自变量的函数data，数学公式就是f(x,y)=data;
注意维出现的顺序是有序的，它决定data段中的具体赋值结果.

3、数据的定义，以data:开头
data:
data =
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,
12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23,
24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35,
36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47,
48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59,
60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71 ;
这个段数据用数学的函数公式f(x,y)=data来看，
就是 x=0,y=0时，data = 0;
x=0,y=1时，data = 1;

  x=5,y=11是，data=71;

要注意的是，
1、赋值顺序：
我们给出的是c格式的cdl文件，因此这里的赋值顺序和c语言中的一致，也就是通常所说的“行式赋值”，而fortran语言中则是“列式赋值”，因此在fortran格式的cdl文件中，data段的数值顺序和这里正好行列互换。
2、自变量的默认取值和坐标变量
如果只给出维的长度，那么维的值默认从0开始，然后自动加1，到(长度-1)停止，
很多情况下我们要自己给出每个点的坐标值，这时就需要用到netcdf里的坐标变量
“coordinate varibles”：增加一个和只和维相关的一元函数（自变量）并给出它的取值范围。
比如下面的cdl文件（摘自netcdf教程中的2.2 The sfc pres temp Example）
netcdf sfc_pres_temp {
dimensions:
latitude = 6 ; //纬度轴
longitude = 12 ; //经度轴
variables:
float latitude(latitude) ; //坐标变量，存储具体纬度
latitude:units = “degrees_north” ;
float longitude(longitude) ; //坐标变量，存储具体纬度
longitude:units = “degrees_east” ;
float pressure(latitude, longitude) ; //某个点（经度和纬度的交点）的大气压值
pressure:units = “hPa” ; //大气压的单位为
float temperature(latitude, longitude) ; //某个点（经度和纬度的交点）的温度值
temperature:units = “celsius” ; //温度的单位为
data:
latitude = 25, 30, 35, 40, 45, 50 ;
longitude = -125, -120, -115, -110, -105, -100, -95, -90, -85, -80, -75, -70 ;
pressure =
900, 906, 912, 918, 924, 930, 936, 942, 948, 954, 960, 966,
901, 907, 913, 919, 925, 931, 937, 943, 949, 955, 961, 967,
902, 908, 914, 920, 926, 932, 938, 944, 950, 956, 962, 968,
903, 909, 915, 921, 927, 933, 939, 945, 951, 957, 963, 969,
904, 910, 916, 922, 928, 934, 940, 946, 952, 958, 964, 970,
905, 911, 917, 923, 929, 935, 941, 947, 953, 959, 965, 971 ;
temperature =
9, 10.5, 12, 13.5, 15, 16.5, 18, 19.5, 21, 22.5, 24, 25.5,
9.25, 10.75, 12.25, 13.75, 15.25, 16.75, 18.25, 19.75, 21.25, 22.75, 24.25,
25.75,
9.5, 11, 12.5, 14, 15.5, 17, 18.5, 20, 21.5, 23, 24.5, 26,
9.75, 11.25, 12.75, 14.25, 15.75, 17.25, 18.75, 20.25, 21.75, 23.25, 24.75,
26.25,
10, 11.5, 13, 14.5, 16, 17.5, 19, 20.5, 22, 23.5, 25, 26.5,
10.25, 11.75, 13.25, 14.75, 16.25, 17.75, 19.25, 20.75, 22.25, 23.75,
25.25

对于上面的数据，就是
latitude = 25，longitude = -125时，pressure = 900，temperature = 9;
latitude = 25，longitude = -120时，pressure = 906，temperature = 10.5;
以此类推。

文件读写

一次只读取一层

如果CONC是一个7维的变量，为了节省空间，如果每一次只读取一层，方法如下所示
int[] start = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }; /* 开始的位置*/
int[] count = { 1, 1, 1, 1, 1, south_northLen, west_eastLen };//每次读取的数组大小
start[4] = l;
CONCarraySize = south_northLen * west_eastLen;
float[] CONC = new float[CONCarraySize];//DRYDEP和WETDEP大小是一样的
NetCDF.nc_get_vara_float(ncid, CONCid, start, count, CONC);

一次将所有的数据均读取出来

 float[] U10 = new float[south_northLen * west_eastLen];
 float[] V10 = new float[south_northLen * west_eastLen];
 NetCDF.nc_inq_varid(ncid, "U10", out Uid);
 NetCDF.nc_inq_varid(ncid, "V10", out Vid);

 NetCDF.nc_get_var_float(ncid, Uid, U10);
 NetCDF.nc_get_var_float(ncid, Vid, V10);