интерполировать данные куба в заданную (список) точку (точки)

К сожалению, код ближайшего соседа в Iris в настоящее время загружает данные для определения необходимых индексов. Я отправил тривиальный запрос на перенос (усложненный тестированием), чтобы исправить это (https://github.com/SciTools/iris/pull/707), который вы можете попробовать использовать для работы с набором данных такого размера.

Я собираюсь работать с кубом по образцу данных:

import iris
cube = iris.load_cube(iris.sample_data_path('air_temp.pp'))

И я могу проверить, загружены ли данные с помощью следующей функции:

def cube_data_is_loaded(cube):
    # A None data manger means the data is loaded...
    return cube._data_manager is None

So:

>>> print cube_data_is_loaded(cube)
False

По сути, интерфейс (http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/iris/iris/analysis/interpolate.html#iris.analysis.interpolate.extract_nearest_neighbour) для ближайшего соседа позволяет выполнить извлечение точки:

from iris.analysis.interpolate import extract_nearest_neighbour
smaller_cube = extract_nearest_neighbour(cube,
                        (('longitude', -180), ('latitude', 1.5)))

>>> print smaller_cube
air_temperature / (K)               (scalar cube)
     Scalar coordinates:
          forecast_period: 6477 hours
          forecast_reference_time: 1998-03-01 03:00:00
          latitude: 2.50002 degrees
          longitude: 180.0 degrees
          pressure: 1000.0 hPa
          time: 1996-12-01 00:00:00
     Attributes:
          STASH: m01s16i203
          source: Data from Met Office Unified Model
     Cell methods:
          mean: time

Обратите внимание, как извлечение на самом деле выбрало ближайшее значение широты к моей запрошенной точке. Одна вещь, которая действительно важна, - это отметить, что эта функция действительно не обрабатывает перенос, если ваша долгота не круговая:

cube.coord('longitude').circular = False
smaller_cube = extract_nearest_neighbour(cube,
                   (('longitude', -180), ('latitude', 1.5)))
cube.coord('longitude').circular = True
>>> print smaller_cube
air_temperature / (K)               (scalar cube)
     Scalar coordinates:
          forecast_period: 6477 hours
          forecast_reference_time: 1998-03-01 03:00:00
          latitude: 2.50002 degrees
          longitude: 0.0 degrees
          pressure: 1000.0 hPa
          time: 1996-12-01 00:00:00, bound=(1994-12-01 00:00:00, 1998-12-01 00:00:00)
     Attributes:
          STASH: m01s16i203
          source: Data from Met Office Unified Model
     Cell methods:
          mean: time

Обратите внимание, как диапазон долготы в исходном кубе (0-360) теперь означает, что ближайшее значение к -180 на самом деле равно 0.

Также существует функция для извлечения траектории (http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/iris/iris/analysis/trajectory.html?highlight=trajectory#iris.analysis.trajectory.interpolate):

smaller_traj = interpolate(cube,
                  (('longitude', [-180, -180]), ('latitude', [1.5, 3.5])),
                  'nearest')
>>> print smaller_traj
air_temperature / (K)               (*ANONYMOUS*: 2)
     Auxiliary coordinates:
          latitude                              x
          longitude                             x
     Scalar coordinates:
          forecast_period: 6477 hours
          forecast_reference_time: 1998-03-01 03:00:00
          pressure: 1000.0 hPa
          time: 1996-12-01 00:00:00, bound=(1994-12-01 00:00:00, 1998-12-01 00:00:00)
     Attributes:
          STASH: m01s16i203
          source: Data from Met Office Unified Model
     Cell methods:
          mean: time

Наконец, обратите внимание, что исходные данные куба не были загружены повсюду (с использованием моей ветки), и действительно, данные из small_cube также были отложены:

>>> print cube_data_is_loaded(cube)
False
>>> print cube_data_is_loaded(smaller_cube)
False

Для траектории, как правило, отложенная загрузка невозможна, но стоит отметить, что при использовании NetCDF индексы передаются прямо в базовую библиотеку NetCDF, так что ни в какой точке весь массив не находится в памяти.

HTH!

P.S. Мне пока не известны какие-либо алгоритмы сплайн-интерполяции, которые работают с Iris, хотя существует аналогичный интерфейс для линейной интерполяции, если это представляет интерес.