nces是针对输入文件/文件的组变量的格点统计，每个文件/组的权重是相同的。V4.3.9之前nces称为ncea。nces执行的是一系列文件/组的平均，每个文件/组的权重是相同的。而ncra是针对 单个记录维度(比如time维度)进行统计计算。在每个记录维度记录权重是相同的。

对于科学研究结果来说，文件/组是一个逻辑单元。通常需要创建单独的文件/组存储许多文件/组的统计产品。通过组合大量的试验结果可以减少统计噪声(类似集合预报)。当你想要根据一系列文>件/组得到统计产品时，并且这些输入文件/组的影响是相同的，那么可以使用nces进行计算。

注意：使用nces计算时，应保证输入文件/组的维度大小是相同的。

nces可以基于两种方式进行计算：

  • 文件集合：默认使用文件集合，即使用--nsm_fl或--ensemble_file指定

  • 组集合：--nsm_grp或--ensemble_group指定来进行组集合统计，针对组集合而言，所有的组成员要具有相同的结构，相同的父组(parent group)和嵌套等级(nesting level)。而且要是"叶组”(leaf groups)，即不能包含子组。

    组集合模式中，最终的输出统计默认存储在父组(parent group)中。使用--nsm_sfx选项可以创建一个子组，将结果存储在父组中，比如：

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    nces --nsm_grp --nsm_sfx='_avg' mdl1.nc mdl2.nc mdl3.nc out.nc

    将结果存储在父组名称+’_avg'后缀的子组中。

与ncra和ncwa一样，nces也将坐标变量视为特殊变量。通常假设在所有集合成员中坐标变量是相同的，因此nces只是简单的将坐标变量拷贝到输出文件。这个对坐标变量进行平均是一样的作用 ，因此不会导致时间/精度出现问题。

无论非坐标变量执行什么操作，ncra和ncwa只对坐标变量进行线性平均操作。因此，ncra，ncwa和nces都对坐标变量进行平均，其余的算数操作仅作用于非坐标变量，只有线性平均会作用于 坐标变量。

示例：

  • 假设有一系列文件，比如由不同初始扰动所产生的集合预报，每个文件中都包含了相同时间的相同维度的数据，对这些文件求平均

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    nces ens_01.nc ens_02.nc ens_03.nc ens_04.nc ens_05.nc ens.nc
# 或
nces ens_0[1-5].nc
# 或
nces -n 5,2,1 ens_01.nc ens.nc # -n表示文件名按照规律排列，即ens_01.nc 中的01部分，5表示有5个文件，重复部分有2个字符，1表示逐次+1

  • 如果想对部分时空结果进行求平均，可以使用选择选项

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    nces -d Time,0,3 -d south_north,30,50 -d west_east,40,60 ens_0[1-5].nc ens.nc

    上述示例以wrf输出结果为例，Time, south_north, west_east为wrf输出结果中的变量维度，表示对这些结果求平均

  • 对组集合进行求平均

    假设上述ens_0*文件中包含组成员，比如/ncep和/ecmwf

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    nces --nsm_grp ens_0[1-5].nc ens.nc   #对 /ncep 和 /ecmwf 组求平均
nces --nsm_grp --nsm_sfx='_min' --op_typ=min ens_0[1-5].nc ens_min.nc  # 求每个组的成员的最小值
nces --nsm_grp -g ncep -v tas -d Time,0,5 ens_0[1-5].nc ens.nc # 求/ncep组指定范围的平均值