对气象数据求平均

NCO提供三种方式对数据求平均，分别是nces(旧ncea)、ncwa、ncra，三者功能是有差别的。

nces提供变量的格点统计功能（包括但不限于平均），适用于任意数目的输入文件或者输入组中的每一个文件。每一个文件或者组都默认有同样的权重。它与ncra不同，ncra是只用于记录轴的平均（如time）,在每一个文件的每一个记录轴平均地加权。 文件或组是许多科学研究结果的组织逻辑单元。 通常，人们希望生成一个文件或组，该文件或组是许多单独文件或组的统计产物（例如，平均值）。 这可能是通过组合大量实验的结果来减少统计噪声，或者可能只是目标是从平均状态计算异常的过程中的一个步骤。 无论如何，当希望生成一个文件的统计属性受所有输入影响的文件时，就使用nces。 可以用‘--nsm_fl’ 或 ‘--ensemble_file’来指定文件集合，或者用‘--nsm_grp’ or ‘--ensemble_group’来指定组集合，我理解这个组集合就是多个文件夹中的文件，而文件集合是一个文件夹下的文件。默认情况下，组集合模式下的输出统计信息存储在父组中。 如果集合成员为/cesm/cesm_01和/cesm/cesm_02，则计算出的统计信息将位于输出文件的/cesm中。 '--nsm_sfx'选项指示nces将输出存储在通过将后缀附加到父组名称而创建的父级的新子组中，例如，'--nsm_sfx ='_ avg'将结果存储在输出组中 /cesm/cesm_avg

与ncra和ncwa一样，nces将坐标变量（如lat、lon）视为特例。 假定所有集合成员中的坐标变量都相同，因此nces只需将出现在集合成员中的坐标变量直接复制到输出文件中。 这与在整个集合中平均坐标变量具有相同的效果，但不会产生平均它们所造成的时间或精度损失。 ncra和ncwa允许仅通过线性平均运算处理坐标变量，而不管对非坐标变量执行的算术运算类型如何。 因此，可以说三个算子（ncra，ncwa和nces）都平均坐标变量（即使nces简单地复制了它们）。 所有其他要求的算术运算（例如，最大化，平方根，RMS）仅应用于非坐标变量。 在这些情况下，将返回坐标变量的线性平均值。

平均将不可避免设计到大量文件，怎么告诉NCO想要指定的文件呢？有三种办法，分别是

即对field求平均，field指的是变量的一个水平层。比如对全球表面气温求全球平均，就可以用cdo fldmean，输入是个空间的二维数组，输出是一个值。 cdo fldmean TS.nc TSmean.nc

对变量Var的指定维度Dim求平均，这个大家都很熟悉，不再赘述。

类似于cdo fldmean，对一个区域求加权平均。比如经纬度格点的面积会随着纬度的变化而变化，所以这时求区域平均时需要加权。 q为要被平均的数据；wgty为y方向上的权重，wgtx为x方向的权重；当opt为0时，则用所有有值的点进行平均计算，当opt为1时，则若区域内有missing value时，便不进行平均计算，而把结果设为q@_FillValue。