Python读取Grib数据：xarray与cfgrib安装及报错处理详解

环境准备与不推荐方案分析

在尝试安装任何用于处理Grib数据的Python库之前，强烈建议创建一个全新的虚拟环境进行安装。在base环境中直接安装往往会导致各种依赖冲突和报错。关于如何创建新环境的具体方法，可参考之前的总结或网络上的其他教程。

不推荐的方法

首先介绍两种不推荐的方案。第一种是pygrib库，它依赖于python2.4+、numpy、pyproj、Jasper以及GRIB_API。由于GRIB_API已于2020年6月30日正式被ecCodes取代，且该库主要依赖Linux或MacOS系统，因此目前不再推荐使用。第二种是GDAL，虽然它在Windows下安装相对简单，但需要借助wgrib2工具来查看Grib变量所在的通道，操作较为繁琐，故也不推荐。

推荐的解决方案

xarray与cfgrib安装步骤详解

推荐使用xarray搭配cfgrib库的组合方案。该方案的优势在于支持Linux、Windows和MacOS系统，且安装过程相对简单。强烈建议在所有所需库安装前，先创建一个独立的虚拟环境以确保依赖隔离。以下是具体的安装步骤：

第一步，创建新的conda环境。执行以下命令创建一个名为cfgrib_env的环境，并指定Python版本为3.7.0： conda creat -n cfgrib_env python=3.7.0

第二步，启动刚才创建的虚拟环境。在命令行中输入以下命令激活环境： source activate cfgrib_env

第三步，在激活的环境中安装spyder、xarray、eccodes、cfgrib以及其他必要的依赖库。安装方式可以选择pip或conda。需要注意的是，eccodes通常无需额外配置路径（尽管部分教程可能提及需要配置）。

第四步，在刚刚安装好的新环境中启动Spyder编辑器。如果在base环境或其他环境中启动Spyder，将无法正确调用新环境中的库，因此必须切换到安装路径并执行： ~/anaconda3/envs/cfgrib_env/bin$ ./spyder

第五步，编写读取Grib数据的Python代码。

import xarray as xr
import cfgrib

ds = xr.open_dataset('/1.grib2',engine='cfgrib')

在执行代码时，可能会遇到如下错误提示：

DatasetBuildError: multiple values for unique key, try re-open the file with one of:
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'unknown'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'surface'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'isobaricInhPa'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'meanSea'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'depthBelowLandLayer'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveGround'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveGroundLayer'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'tropopause'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'maxWind'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'heightAboveSea'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'isothermZero'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'pressureFromGroundLayer'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'sigmaLayer'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'sigma'}
  filter_by_keys={'typeOfLevel': 'potentialVorticity'}

遇到此错误无需惊慌。这是因为当前的cfgrib库无法直接同时读取包含多个typeOfLevel（层级类型）的文件。解决方法是根据报错提示，筛选出我们所需的具体数据层级。在原程序基础上，需要添加相应的筛选参数，具体代码如下：

ds = xr.open_dataset('/1.grib2',engine='cfgrib',backend_kwargs=
{'filter_by_keys':
{
'typeOfLevel': 'surface'
}
}
)

筛选后的数据变量可通过ds.变量名的方式访问。

经过多日的调试与折腾，最终成功解决了问题，感觉轻松许多。

总结

至此，关于Python安装及读取Grib库的总结介绍完毕。如需了解更多相关内容，建议搜索本站过往文章或继续浏览后续文章。感谢大家的支持！