如何解决r ncdf4 “我找不到所需的变量！”
我收到“找不到请求的 var”错误，即使变量名有效 - 它适用于其他 netcdf 库 - 包括 NCO、R netcdf4 库和 Panoply：
此示例使用名为 test2.nc 的文件：
这按预期工作：
library(ncdf4)
nc <- nc_open('test2.nc')
v <- ncvar_get(nc,'biomass')
image(v)
nc_close(nc)
这不起作用：
library(raster)
r <- raster('test2.nc','biomass')
#> Loading required namespace: ncdf4
#> [1] "vobjtovarid4: error #F: I could not find the requsted var (or dimvar) in the file!"
#> [1] "var (or dimvar) name: crs"
#> [1] "file name: test2.nc"
#> Warning in .rasterObjectFromCDF(x,type = objecttype,band = band,...): NAs
#> introduced by coercion
#> Error in if (band > nbands(r)) {: missing value where TRUE/FALSE needed
由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 6 月 11 日创建
会话信息sessioninfo::session_info()
#> - Session info ---------------------------------------------------------------
#> setting value
#> version R version 4.0.2 (2020-06-22)
#> os Windows 10 x64
#> system x86_64,mingw32
#> ui RTerm
#> language (EN)
#> collate English_United States.1252
#> ctype English_United States.1252
#> tz America/Phoenix
#> date 2021-06-11
#>
#> - Packages -------------------------------------------------------------------
#> package * version date lib source
#> assertthat 0.2.1 2019-03-21 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> backports 1.2.1 2020-12-09 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> cli 2.3.1 2021-02-23 [1] CRAN (R 4.0.4)
#> codetools 0.2-16 2018-12-24 [2] CRAN (R 4.0.2)
#> crayon 1.4.1 2021-02-08 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> digest 0.6.27 2020-10-24 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> ellipsis 0.3.1 2020-05-15 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> evaluate 0.14 2019-05-28 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> fansi 0.4.2 2021-01-15 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> fs 1.5.0 2020-07-31 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> glue 1.4.2 2020-08-27 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> highr 0.8 2019-03-20 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> htmltools 0.5.1.1 2021-01-22 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> knitr 1.31 2021-01-27 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> lattice 0.20-41 2020-04-02 [2] CRAN (R 4.0.2)
#> lifecycle 1.0.0 2021-02-15 [1] CRAN (R 4.0.4)
#> magrittr 2.0.1 2020-11-17 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> ncdf4 1.17 2019-10-23 [1] CRAN (R 4.0.0)
#> pillar 1.5.1 2021-03-05 [1] CRAN (R 4.0.4)
#> pkgconfig 2.0.3 2019-09-22 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> purrr 0.3.4 2020-04-17 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> raster * 3.4-5 2020-11-14 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> Rcpp 1.0.6 2021-01-15 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> reprex 2.0.0 2021-04-02 [1] CRAN (R 4.0.5)
#> rgdal 1.5-23 2021-02-03 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> rlang 0.4.10 2020-12-30 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> rmarkdown 2.7 2021-02-19 [1] CRAN (R 4.0.4)
#> sessioninfo 1.1.1 2018-11-05 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> sp * 1.4-5 2021-01-10 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> stringi 1.5.3 2020-09-09 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> stringr 1.4.0 2019-02-10 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> styler 1.3.2 2020-02-23 [1] CRAN (R 4.0.2)
#> tibble 3.1.0 2021-02-25 [1] CRAN (R 4.0.4)
#> utf8 1.2.1 2021-03-12 [1] CRAN (R 4.0.5)
#> vctrs 0.3.6 2020-12-17 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> withr 2.4.1 2021-01-26 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> xfun 0.20 2021-01-06 [1] CRAN (R 4.0.3)
#> yaml 2.2.1 2020-02-01 [1] CRAN (R 4.0.2)
#>
#> [1] C:/Users/David/Documents/lib/R
#> [2] C:/Program Files/R/R-4.0.2/library
解决方法
您可以尝试 rast 包中的 terra 函数。它创建一个 SpatRaster 对象。您可以稍后使用 raster 函数将对象转换为 raster。但是，您想在 raster 包中使用的大多数功能可能可以通过使用 terra 包来实现。所以留在 SpatRaster 班可能没问题。
library(terra)
library(ncdf4)
library(raster)
r <- rast("test2.nc")
r
# class : SpatRaster
# dimensions : 72,120,1 (nrow,ncol,nlyr)
# resolution : 0.04166667,0.04166667 (x,y)
# extent : -115,-110,30,33 (xmin,xmax,ymin,ymax)
# coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
# source : test2.nc
# varname : biomass (biomass)
# name : biomass
# unit : Mg ha-1 y-1
r2 <- raster(r)
r2
# class : RasterLayer
# dimensions : 72,8640 (nrow,ncell)
# resolution : 0.04166667,y)
# extent : -115,ymax)
# crs : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
# source : test2.nc
# names : biomass
# zvar : biomass
对于 raster 包，您必须像这样使用 varname 参数
raster("test2.nc",varname="biomass")
但是由于示例文件只有一个变量，您可以这样做：
raster("test2.nc")
使用terra，如@www 所示，你可以做到
rast("test2.nc")
或
rast("test2.nc","biomass")
如果有多个子数据集，您可能会这样做
sds("test2.nc")
试试这个（但在关闭连接之前先做）。
nc <- nc_open('test2.nc')
biomass.in2 <- ncvar_get(nc,"biomass")
dim(biomass.in2)
[1] 120 72
r <- raster(biomass.in2)
#-----------------
> r
class : RasterLayer
dimensions : 120,72,ncell)
resolution : 0.01388889,0.008333333 (x,y)
extent : 0,1,1 (xmin,ymax)
crs : NA
source : memory
names : layer
values : 0,7.65493 (min,max)
> summary(r@data@values)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
0.000 0.000 1.844 2.142 3.865 7.655 1425
> str(r)
Formal class 'RasterLayer' [package "raster"] with 12 slots
..@ file :Formal class '.RasterFile' [package "raster"] with 13 slots
.. .. ..@ name : chr ""
.. .. ..@ datanotation: chr "FLT4S"
.. .. ..@ byteorder : chr "little"
.. .. ..@ nodatavalue : num -Inf
.. .. ..@ NAchanged : logi FALSE
.. .. ..@ nbands : int 1
.. .. ..@ bandorder : chr "BIL"
.. .. ..@ offset : int 0
.. .. ..@ toptobottom : logi TRUE
.. .. ..@ blockrows : int 0
.. .. ..@ blockcols : int 0
.. .. ..@ driver : chr ""
.. .. ..@ open : logi FALSE
..@ data :Formal class '.SingleLayerData' [package "raster"] with 13 slots
.. .. ..@ values : num [1:8640] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
.. .. ..@ offset : num 0
.. .. ..@ gain : num 1
.. .. ..@ inmemory : logi TRUE
.. .. ..@ fromdisk : logi FALSE
.. .. ..@ isfactor : logi FALSE
.. .. ..@ attributes: list()
.. .. ..@ haveminmax: logi TRUE
.. .. ..@ min : num 0
.. .. ..@ max : num 7.65
.. .. ..@ band : int 1
.. .. ..@ unit : chr ""
.. .. ..@ names : chr ""
..@ legend :Formal class '.RasterLegend' [package "raster"] with 5 slots
.. .. ..@ type : chr(0)
.. .. ..@ values : logi(0)
.. .. ..@ color : logi(0)
.. .. ..@ names : logi(0)
.. .. ..@ colortable: logi(0)
..@ title : chr(0)
..@ extent :Formal class 'Extent' [package "raster"] with 4 slots
.. .. ..@ xmin: num 0
.. .. ..@ xmax: num 1
.. .. ..@ ymin: num 0
.. .. ..@ ymax: num 1
..@ rotated : logi FALSE
..@ rotation:Formal class '.Rotation' [package "raster"] with 2 slots
.. .. ..@ geotrans: num(0)
.. .. ..@ transfun:function ()
..@ ncols : int 72
..@ nrows : int 120
..@ crs :Formal class 'CRS' [package "sp"] with 1 slot
.. .. ..@ projargs: chr NA
..@ history : list()
..@ z : list()
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