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CMIP6数据处理及在气候变化、水文、生态等领域中的应用
WPS预处理：通过WRF预处理系统，为模型输入提供优化的数据处理。2 WRF模式运行：驱动模型运行，模拟细致的气候响应。3 后处理与可视化：数据提取、统计分析和可视化结果，便于理解和解读。
世界气候研究计划（WCRP）先后组织 了 五 次 国 际 耦 合 模 式 比 较 计 划（CMIPCMIPCMIPCMIP5和CMIP6）。其中，CMIP5模式输出的数据总量超过3PB，而 CMIP6模式输出的数据总量预计将超过30PB。影响大气环境的要素十分复杂。
CMIP6是Coupled Model Intercomparison Project Phase 6（第六次集合模式比较计划）的缩写，是一个全球范围内的气候模式比较计划。它的目标是通过模拟全球气候系统，研究气候变化的驱动机制和预测能力。CMIP6为气候研究提供了大量的模拟模型输出数据，使得科学家们可以更好地了解地球的气候系统变化。
随着CMIP6的发布，这个里程碑式的进展为早期模型的评估提供了新的标准，极大地推动了气候变化研究的深入，并成为国际气候变化评估报告（IPCC）的核心支柱。
Python气象数据处理进阶之Xarray(6):数据重组与换形
第三种为全部换位，相当于数组转置 扩展指增加一个维度，压缩指将一个维度挤压掉 官方文档中接下来有一段是关于DataArray向DataSet转换的，个人感觉放在这一章节并不合理，我后边会整理放进Python气象数据处理进阶之Xarray(1)中(我觉得两种基础数据结构以及互相转换应该最开始介绍的)。
在Xarray中，数据是由结构和标签的，分为以下几种：DataArray：带有标注或命名维度的多维数组。DataArray将metadata（例如：维名称，坐标和属性）添加到基础的 未标记 的数据结构，例如numpy和Dask数组。Datasets：具有类似字典结构的尺寸对其的DataArray对象的 集合 。
它的数据收集与处理，涉及多个关键环节和实用工具，如Python的Numpy和Scipy，以及气候数据处理领域的Pandas、CDO与Xarray。Pandas：数据清洗与分析的得力助手 Pandas，作为基于Numpy的工具，专为处理复杂气象数据而生，擅长清洗和分析混杂数据，为气象数据分析提供了强大支持。
