【数据处理】Python对CMIP6数据进行插值——详细解析实现（附源码）

Python对CMIP6数据进行插值

写在前面—为什么要写这篇博客？

小编最近接触到一个气候方面的项目，然后需要利用到CMIP6数据，需要对其进行数据插值，小编也是第一次接触这个数据，所以就想着学习一下如何利用Python对数据进行插值。在对数据插值之前，我们首先要了解一下我们的数据是什么样子的，也就是对CMIP6数据以及nc文件有个简单的了解。对源数据有个
简单了解之后，我们就可以选择合适的方法对数据进行插值。

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一、引言

在气候科学和地球数据分析中，数据插值是一项基础且关键的任务。由于不同模型或观测数据的空间分辨率、层次结构存在差异，将数据统一到标准网格是后续分析的前提。本文结合一个实际的气候数据处理项目，详细介绍如何利用Python实现数据插值。

代码概览

代码主要功能包括：

1. 数据预处理：调整经度范围、识别关键变量。
2. 数据区域裁剪： 裁剪目标区域的数据。
3. 垂直插值：将数据插值到指定深度层次。
4. 水平插值：将数据映射到规则网格。
5. 多线程处理：加速大规模文件处理。
6. 文件合并与气候态计算：生成时间序列完整的数据集及异常分析。

思维导图

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二、数据预处理

要想做好数据预处理，首先就要先了解CMIP6数据以及NC文件，关于CMIP6数据以及NC文件的的介绍可以参考：

• 【数据处理】 深入解析CMIP6数据与NetCDF（NC）文件：从入门到精通玩转NC文件！
• 【数据处理】NetCDF 文件：从入门到精通

原始数据可能包含不规则网格或非标准变量名，预处理阶段需解决以下问题：

1. 变量识别：不同的模式可能有不同的变量名，因此我们在处理数据之前，首先要识别变量名称。本次数据处理用的变量名称主要有 thetao, lon, lat, time, level; 因此我们首先根据先验知识定义了一个变量别名表，如下所示：

VAR_MAPS = {'thetao': ['votemper', 'thetao', 'pottmp', 'TEMP'],'tauu': ['tauu', 'sozotaux', 'uflx', 'TAUX'],'tauv': ['tauv', 'sometauy', 'vflx', 'TAUY'],'lon': ['lon', 'longitude', 'nav_lon', 'LONN359_360'],'lat': ['lat', 'latitude', 'nav_lat', 'LAT'],'lev': ['lev', 'depth', 'deptht', 'level', 'olevel', 'LEV1_13'],'time': ['time', 'TIME', 'time_counter'],
}

2. 查找变量：根据预定义的变量别名表（如thetao可能对应votemper、TEMP等），动态匹配数据中的变量名。

keys = list(ds.variables.keys())
# 示例：动态识别变量名
var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['var']), None)
lon_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['lon']), None)
lat_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['lat']), None)
time_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['time']), None)
lev_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['lev']), None)

3. 经度标准化：将经度范围从[-180°, 180°]转换为[0°, 360°]，避免插值时的边界问题。

if lon_var and ds[lon_var].min() < 0:ds[lon_var] = xr.where(ds[lon_var] < 0, ds[lon_var] + 360, ds[lon_var])

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三、数据区域裁剪

我们在插值的时候可能并不需要全球的区域，所以我们可以进行区域裁剪来降低计算量，具体实现如下：

lon_mask = (ds[lon_var] >= config.LON_RANGE.start) & (ds[lon_var] <= config.LON_RANGE.stop)
lat_mask = (ds[lat_var] >= config.LAT_RANGE.start) & (ds[lat_var] <= config.LAT_RANGE.stop)
mask = (lon_mask & lat_mask).compute()  # 显式计算布尔掩码
ds_cropped = ds.where(mask, drop=True)

四、插值

（一） 垂直插值

利用xarray的interp方法，将数据插值到预设深度（如5m、20m等）：

ds_vert = ds.interp({lev_var: config.NEW_DEPTH}, method='linear')

（二） 水平插值

使用scipy.interpolate.griddata实现二维网格插值，支持不规则网格数据：

• 输入：原始经纬度（展平为1D数组）及对应的变量值。 由于不同的模式经纬度的构造方式可能不一致，所以在正式插值之前要先把原始数据的经纬度进行预处理，具体如下：

def handle_2d_grid(lon: np.ndarray, lat: np.ndarray) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:"""处理不规则网格展平（兼容2D非正交网格）"""if len(lon.shape) > 1:lon = lon.flatten()lat = lat.flatten()else:lat_2d, lon_2d = np.meshgrid(lat, lon, indexing='ij')lon, lat = lon_2d.flatten(), lat_2d.flatten()return lon, lat

• 目标网格：根据配置生成规则网格（如180*360）。 具体如下：

target_lon = config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lon']
target_lat = config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lat']
grid_lon, grid_lat = np.meshgrid(target_lon, target_lat)

• 插值方法：采用线性插值。

new_data = griddata((src_lon, src_lat), current_data.flatten(), (grid_lon, grid_lat), method='linear')

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五、保存插值好的文件

保存为netcdf文件，具体代码如下：

coords = {'time': ds[time_var].values,'lev': config.NEW_DEPTH,'lat': config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lat'],'lon': config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lon'],}
dims = ['time', 'lev', 'lat', 'lon']
output_ds = xr.Dataset({var: (dims, interp_data)},coords=coords)# 保存文件 ----------------------------------------------------------
output_path = os.path.join(output_dir, f"{os.path.splitext(file_name)[0]}{config.INTER_NAME}{config.SUFFIX}.nc")
output_ds.to_netcdf(output_path)
output_ds.close()  # 显式关闭输出数据集

六、文件合并与气候态计算

1. 文件合并：将插值后的文件按时间维度拼接，生成完整数据集并保存。

datasets = [xr.open_dataset(file) for file in filtered_files]
combined_ds = xr.concat(datasets, dim='time').sortby('time')
# 保存合并文件
merged_path = os.path.join(merged_output_dir, f"{var_name}{config.MERGE_NAME}{config.SUFFIX}.nc")
combined_ds.to_netcdf(merged_path)
combined_ds.close()

2. 气候态计算：选定起止时间，按月计算多年平均气候态，并生成异常数据（实际值减气候态）。

# 选择指定时间范围内的数据
ds = ds.sel(time=slice(start_date, end_date))
# 计算气候态（按月平均）
climatology = ds.groupby('time.month').mean(dim='time')
# 计算异常
anomaly = ds.groupby('time.month') - climatology
# 保存结果
climatology_path = os.path.join(output_dir, f"{var_name}{config.CLIMA_NAME}{config.SUFFIX}.nc")
anomaly_path = os.path.join(output_dir, f"{var_name}{config.ANOMALY_NAME}{config.SUFFIX}.nc")
climatology.to_netcdf(climatology_path)
anomaly.to_netcdf(anomaly_path)

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七、代码优化技巧

• 内存优化：分块读取数据（xarray的chunks参数）减少内存占用。

with xr.open_dataset(file_path, chunks={'time': 1}) as ds:

• 异常处理：捕获并记录处理失败的文件，支持重试机制。
• 日志记录：通过logging模块记录运行状态，便于调试。

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八、多线程处理

通过concurrent.futures.ProcessPoolExecutor实现多进程并行处理，显著提升大量文件的处理效率：

• 动态线程数：根据CPU核心数、内存限制和文件数量自动调整线程数。
• 内存管理：使用resource模块限制进程内存，避免系统崩溃。

# 设置内存限制（单位：GB）
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (config.MAX_MEMORY_GB * 1024**3,))

九、全部代码

import os
import time
import logging
import numpy as np
import xarray as xr
from scipy.interpolate import griddata
from scipy.interpolate import NearestNDInterpolator
# from xesmf import Regridder
import concurrent.futures
import sys
import warnings
from typing import List, Tuple, Dict
import resource
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import logging
import sys
# 配置日志记录
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s',handlers=[logging.FileHandler("data_inter.log"),logging.StreamHandler()]
)
logger = logging.getLogger(__name__)# 配置参数（可抽离为单独配置文件）
class Config:"""全局配置参数类"""DENSITY = '512'NEW_DEPTH = np.array([5.0, 20.0, 40.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0])# NEW_DEPTH = np.array([5.0, 20.0])VAR_MAPS = {'var': ['votemper', 'thetao', 'pottmp', 'TEMP', 'tauu', 'sozotaux', 'uflx', 'TAUX', 'tauv', 'sometauy', 'vflx', 'TAUY'],'thetao': ['votemper', 'thetao', 'pottmp', 'TEMP'],'tauu': ['tauu', 'sozotaux', 'uflx', 'TAUX'],'tauv': ['tauv', 'sometauy', 'vflx', 'TAUY'],'lon': ['lon', 'longitude', 'nav_lon', 'LONN359_360'],'lat': ['lat', 'latitude', 'nav_lat', 'LAT'],'lev': ['lev', 'depth', 'deptht', 'level', 'olevel', 'LEV1_13'],'time': ['time', 'TIME', 'time_counter'],'start_dates': {'ORAS5': '1958-01-01','CMIP6': '1850-01-01','GODAS': '1980-01-01','SODA': '1871-01-01', },'end_dates': {'ORAS5': '1979-12-31','CMIP6': '2014-12-31','GODAS': '2021-12-31','SODA': '1979-12-31'}}MAX_MEMORY_GB = 1024  # 最大内存限制SUFFIX = '_py'INTER_NAME = '_interpolated'MERGE_NAME = '_merged'ANOMALY_NAME = '_anomaly'CLIMA_NAME = '_climatology'# 定义经度和纬度范围LON_RANGE = slice(0, 360)  # 经度范围LAT_RANGE = slice(-90, 90)  # 纬度范围start = LAT_RANGE.startend = LAT_RANGE.stopnum = end-5GRID_DEF = {'512': {'lon': np.linspace(0, 360, 180),'lat': np.concatenate((np.linspace(start, -6, num),np.linspace(-5, 5, 21),np.linspace(6, end, num)))},'25': {'lon': np.linspace(0, 360, 144),'lat': np.linspace(-90, 90, 72),},'55': {'lon': np.linspace(0, 360, 72),'lat': np.linspace(-90, 90, 36),},'11': {'lon': np.linspace(0, 360, 360),'lat': np.linspace(-90, 90, 180),},}warnings.filterwarnings('ignore')def handle_2d_grid(lon: np.ndarray, lat: np.ndarray) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:"""处理不规则网格展平（兼容2D非正交网格）"""if len(lon.shape) > 1:lon = lon.flatten()lat = lat.flatten()else:lat_2d, lon_2d = np.meshgrid(lat, lon, indexing='ij')lon, lat = lon_2d.flatten(), lat_2d.flatten()return lon, latdef setup_memory_limit(config: Config):"""设置进程内存限制"""try:mem_limit = config.MAX_MEMORY_GB * 1024 ** 3resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS,(mem_limit, mem_limit))logger.info(f"内存限制设置为 {config.MAX_MEMORY_GB}GB")except ValueError as e:logger.warning(f"内存限制设置失败: {str(e)}")def preprocess_dataset(ds: xr.Dataset, config: Config) -> xr.Dataset:"""跳过坐标重命名，仅处理经度范围"""print("开始进行数据预处理...")try:# 直接查找原始经度变量并标准化范围keys = list(ds.variables.keys())lon_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['lon']), None)if lon_var and ds[lon_var].min() < 0:ds[lon_var] = xr.where(ds[lon_var] < 0, ds[lon_var] + 360, ds[lon_var])print("数据预处理完成。")return dsexcept Exception as e:logger.error(f"预处理失败: {str(e)}")raisedef merge_subpattern_files(sub_pattern_dir: str, merged_output_dir: str, var_name: str, config: Config) -> None:"""合并指定目录下所有包含特定变量的 *_interp.nc 文件"""# 获取所有待合并文件files = [os.path.join(sub_pattern_dir, f)for f in sorted(os.listdir(sub_pattern_dir))if f.endswith(f'{config.INTER_NAME}{config.SUFFIX}.nc')]if not files:raise FileNotFoundError(f"无待合并文件于目录: {sub_pattern_dir}")# 筛选包含目标变量的文件filtered_files = []for file in files:with xr.open_dataset(file) as ds:if var_name in list(ds.variables.keys()):filtered_files.append(file)if not filtered_files:raise ValueError(f"目录 {sub_pattern_dir} 中无 {var_name} 变量文件")# 合并文件datasets = [xr.open_dataset(file) for file in filtered_files]combined_ds = xr.concat(datasets, dim='time').sortby('time')# 保存合并文件merged_path = os.path.join(merged_output_dir, f"{var_name}{config.MERGE_NAME}{config.SUFFIX}.nc")combined_ds.to_netcdf(merged_path)combined_ds.close()print(f"{var_name} 合并完毕，保存至: {merged_path}")compute_climatology_anomaly(merged_path, merged_output_dir, var_name, config)def compute_climatology_anomaly(merged_path: str, output_dir: str, var_name: str, config: Config) -> None:"""计算气候态和异常"""with xr.open_dataset(merged_path) as ds:start_date, end_date = config.VAR_MAPS['start_dates'][pattern_name], config.VAR_MAPS['end_dates'][pattern_name]ds = ds.sortby('time')# 选择指定时间范围内的数据ds = ds.sel(time=slice(start_date, end_date))# 计算气候态（按月平均）climatology = ds.groupby('time.month').mean(dim='time')# 计算异常anomaly = ds.groupby('time.month') - climatology# 保存结果climatology_path = os.path.join(output_dir, f"{var_name}{config.CLIMA_NAME}{config.SUFFIX}.nc")anomaly_path = os.path.join(output_dir, f"{var_name}{config.ANOMALY_NAME}{config.SUFFIX}.nc")climatology.to_netcdf(climatology_path)anomaly.to_netcdf(anomaly_path)def horizontal_interpolation(data: np.ndarray, src_lon: np.ndarray,src_lat: np.ndarray, config: Config) -> np.ndarray:"""支持三维和四维数据的水平插值"""target_lon = config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lon']target_lat = config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lat']grid_lon, grid_lat = np.meshgrid(target_lon, target_lat)print("src_lon:", src_lon.shape, "src_lat:",  src_lat.shape)print("开始水平插值...")final_data = []for time_idx in range(data.shape[0]):print(f"处理时间步 {time_idx + 1}/{data.shape[0]}")if data.ndim == 4:# 温度数据分块处理lev_data = []for depth_idx in range(data.shape[1]):current_data = data[time_idx, depth_idx, ...].flatten()new_data = griddata((src_lon, src_lat),current_data,(grid_lon, grid_lat),method='linear')lev_data.append(new_data)print(config.var_type, config.pattern_name, config.sub_pattern_name, time_idx, depth_idx, new_data.shape, np.nanmin(new_data), np.nanmax(new_data))print()final_data.append(lev_data)else:# 处理风数据current_data = data[time_idx, ...].flatten()new_data = griddata((src_lon, src_lat),current_data,(grid_lon, grid_lat),method='linear')print(config.var_type, config.pattern_name, config.sub_pattern_name, time_idx, new_data.shape, np.nanmin(new_data), np.nanmax(new_data))print()final_data.append(new_data)final_data = np.array(final_data)return final_datadef process_single_file(file_info: Tuple[str, str, str, str, Config]) -> bool:"""直接通过原始变量名提取数据"""file_name, input_dir, output_dir, pattern, config = file_infofile_path = os.path.join(input_dir, file_name)try:with xr.open_dataset(file_path, chunks={'time': 1}) as ds:# ds = preprocess_dataset(ds)print(ds)keys = list(ds.variables.keys())print(keys)# 动态识别原始变量名 -------------------------------------------------# 1. 查找目标变量var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['var']), None)if not var:raise ValueError("未找到温度变量(thetao)")is_temp_var = var in config.VAR_MAPS['thetao']# 2. 查找经纬度变量lon_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['lon']), None)if lon_var and ds[lon_var].min() < 0:ds[lon_var] = xr.where(ds[lon_var] < 0, ds[lon_var] + 360, ds[lon_var])lat_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['lat']), None)time_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['time']), None)# 4. 查找垂直层变量if is_temp_var:lev_var = next((v for v in keys if v in config.VAR_MAPS['lev']), None)if not lev_var:raise ValueError("缺失垂直维度")ds_vert = ds.interp({lev_var: config.NEW_DEPTH},method='linear',kwargs={'fill_value': 'extrapolate'})else:ds_vert = dsds = ds_vert# 3. 裁剪数据lon_mask = (ds[lon_var] >= config.LON_RANGE.start) & (ds[lon_var] <= config.LON_RANGE.stop)lat_mask = (ds[lat_var] >= config.LAT_RANGE.start) & (ds[lat_var] <= config.LAT_RANGE.stop)mask = (lon_mask & lat_mask).compute()  # 显式计算布尔掩码ds_cropped = ds.where(mask, drop=True)ds_vert = ds_cropped# 5. 水平插值（使用原始经纬度）src_lon = ds_vert[lon_var].valuessrc_lat = ds_vert[lat_var].valuesdata = ds_vert[var].valuessrc_lon, src_lat = handle_2d_grid(src_lon, src_lat)print("ds_vert:", data.shape)interp_data = horizontal_interpolation(data, src_lon, src_lat, config)print(type(interp_data), type(ds_vert))# 构建动态输出数据集if is_temp_var:coords = {'time': ds[time_var].values,'lev': config.NEW_DEPTH,'lat': config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lat'],'lon': config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lon'],}dims = ['time', 'lev', 'lat', 'lon']else:coords = {'time': ds[time_var].values,'lat': config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lat'],'lon': config.GRID_DEF[config.DENSITY]['lon'],}dims = ['time', 'lat', 'lon']output_ds = xr.Dataset({var: (dims, interp_data)},coords=coords)# 保存文件 ----------------------------------------------------------output_path = os.path.join(output_dir, f"{os.path.splitext(file_name)[0]}{config.INTER_NAME}{config.SUFFIX}.nc")output_ds.to_netcdf(output_path)output_ds.close()  # 显式关闭输出数据集del ds, output_ds  # 主动释放内存return Trueexcept Exception as e:logger.error(f"处理失败 {file_path}: {str(e)}", exc_info=True)return Falsedef batch_processor(input_dir: str, merged_dir: str, output_dir: str,pattern: str, max_workers: int, config: Config) -> None:"""安全批处理控制器"""setup_memory_limit(config)if not os.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)print(f"输出目录 {output_dir} 不存在，已创建。")if not os.path.exists(merged_dir):os.makedirs(merged_dir)print(f"合并目录 {merged_dir} 不存在，已创建。")files = [ ffor f in sorted(os.listdir(input_dir))if f.endswith('.nc') and not f.startswith('._')]ds0 = xr.open_dataset(os.path.join(input_dir, files[0]), chunks={'time': 1})ds1 = xr.open_dataset(os.path.join(input_dir, files[-1]), chunks={'time': 1})keys0 = list(ds0.variables.keys())keys1 = list(ds1.variables.keys())var_name0 = next((v for v in keys0 if v in config.VAR_MAPS['var']), None)var_name1 = next((v for v in keys1 if v in config.VAR_MAPS['var']), None)total_files = len(files)print(f"发现 {total_files} 个待处理文件。")# 自动计算最佳线程数cpu_count = os.cpu_count() or 1safe_workers = min(cpu_count * 2,  # 超线程优化max_workers or 64,  # 默认上限64len(files),(config.MAX_MEMORY_GB * 1024) // 2  # 每个进程约2GB内存)print(f"使用 {safe_workers} 个工作线程。")# 使用进程池+重试机制with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=safe_workers) as executor:futures = {executor.submit(process_single_file, (f, input_dir, output_dir, pattern, config)): f for f in files}completed_files = 0for future in concurrent.futures.as_completed(futures):completed_files += 1print(f"已完成 {completed_files}/{total_files} 个文件的处理。")file_path = futures[future]try:result = future.result()if not result:logger.warning(f"需重试文件: {file_path}")# 加入重试队列except Exception as e:logger.error(f"执行异常: {file_path} - {str(e)}")print("主处理流程完成，开始合并文件...")try:merge_subpattern_files(output_dir, merged_dir, var_name0, config)if var_name1 != var_name0:merge_subpattern_files(output_dir, merged_dir, var_name1, config)except Exception as e:logger.error(f"合并失败: {str(e)}", exc_info=True)if __name__ == "__main__":# 配置日志记录（确保多进程安全）logger = logging.getLogger(__name__)def process_subpattern(var_type: str, sub_pattern_name: str, pattern_name: str) -> None:"""处理单个子模式的独立函数（每个进程独立配置）"""local_config = Config()local_config.DENSITY = '512'local_config.sub_pattern_name = sub_pattern_namelocal_config.var_type = var_typelocal_config.pattern_name = pattern_name# CESM系列需要特殊处理深度（不影响其他进程）if sub_pattern_name in ['CESM2', 'CESM2-WACCM']:local_config.NEW_DEPTH = local_config.NEW_DEPTH * 100try:batch_processor(input_dir=f"/mnt/samba_data8/{pattern_name}/{pattern_name}_{var_type}/{sub_pattern_name}",output_dir=f"/mnt/samba_data7/{pattern_name}/{local_config.DENSITY}{local_config.INTER_NAME}/{var_type}/{sub_pattern_name}",merged_dir=f"/mnt/samba_data7/{pattern_name}/{local_config.DENSITY}{local_config.MERGE_NAME}/{var_type}/{sub_pattern_name}",pattern=pattern_name,max_workers=4,  # 调整内层并行度config=local_config)except Exception as e:logger.error(f"处理失败 {sub_pattern_name}/{var_type}: {str(e)}", exc_info=True)raise# 原始配置sub_pattern_names = ['ACCESS-CM2', 'ACCESS-ESM1-5', 'BCC-CSM2-MR', 'CAMS-CSM1-0', 'CanESM5-1','CMCC-CM2-SR5', 'E3SM-1-1', 'EC-Earth3', 'EC-Earth3-CC', 'FGOALS-f3-L','FGOALS-g3', 'FIO-ESM-2-0', 'INM-CM4-8', 'INM-CM5-0', 'NorESM2-LM','CESM2-WACCM-FV2', 'CNRM-ESM2-1', 'GISS-E2-1-G', 'CMCC-ESM2', 'EC-Earth3-Veg','NESM3', 'EC-Earth3-Veg-LR', 'CAS-ESM2-0', 'CanESM5', 'CIESM', 'GFDL-CM4','GFDL-ESM4', 'NorESM2-MM', 'CNRM-CM6-1', 'MCM-UA-1-0', 'MPI-ESM1-2-HR','MPI-ESM1-2-LR', 'CanESM5-CanOE', 'SAM0-UNICON', 'E3SM-1-0', 'HadGEM3-GC31-LL','UKESM1-0-LL', 'IPSL-CM6A-LR', 'KIOST-ESM', 'HadGEM3-GC31-MM', 'MRI-ESM2-0','MIROC6', 'MIROC-ES2L', 'CESM2', 'CESM2-WACCM']pattern_name = 'CMIP6'if pattern_name != 'CMIP6':sub_pattern_names = ['']var_types = ['tauuv', 'thetao']# 创建外层进程池（根据系统资源调整max_workers）with ProcessPoolExecutor(max_workers=45) as executor:futures = []# 生成所有任务for var_type in var_types:for sub_pattern_name in sub_pattern_names:future = executor.submit(process_subpattern,var_type,sub_pattern_name,pattern_name)futures.append(future)# 等待并处理结果for future in concurrent.futures.as_completed(futures):try:future.result()except Exception as e:logger.error(f"子任务异常: {str(e)}")logger.info("所有子模式处理完成")