我从ESGF网站下载了tasmax数据集。数据集中的.nc文件包含从1850年到2014年的全球数据。但是，我需要孟加拉国、斯里兰卡、巴基斯坦、马尔代夫等特定国家的数据。然后在这些特定的国家进行研究。
包含1850年至1899年数据的.nc文件的详细信息：

table_id: day
table_info: Creation Date:(20 February 2019) MD5:951084b632bd52c3f6224e495b1cb65e
title: INM-CM4-8 output prepared for CMIP6
tracking_id: hdl:21.14100/819efd11-8094-46b4-86a9-1296bfe83b55
variable_id: tasmax

dict_keys(['time', 'time_bnds', 'lat', 'lat_bnds', 'lon', 'lon_bnds', 'height', 'tasmax']) 

dimensions(sizes): time(5475), lat(120), lon(180), bnds(2)

tasmax变量的详细信息：

tasmax=ds.variables['tasmax']
    print(tasmax)

这给出输出：

<class 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
   float32 tasmax(time, lat, lon)
        standard_name: air_temperature
        long_name: Daily Maximum Near-Surface Air Temperature
        comment: maximum near-surface (usually, 2 meter) air 
    temperature (add cell_method attribute 'time: max')
        units: K
        original_name: tasmax
        cell_methods: area: mean time: maximum (interval: 1 day)
        cell_measures: area: areacella
        history: 2019-05-28T11:29:24Z altered by CMOR: Treated 
    scalar dimension: 'height'.
        coordinates: height
        missing_value: 1e+20
        _FillValue: 1e+20
    unlimited dimensions: time
    current shape = (5475, 120, 180)
    filling on, default _FillValue of 9.969209968386869e+36 used

    tasmax.dimentions
    ('time', 'lat', 'lon')

该文件在绘制时显示整个地球仪每天的tasmax数据。我只需要一个特定国家的数据，而不是地球仪。我使用Python，但我也可以使用QGIS和ArcGIS，如果这是一个更好的方法。
我试着在lat和lon空间中放置特定的坐标，如下所示：

print(temp[:,23.35,90])

其中23.35和90是孟加拉国某点的经度和纬度。
这给出输出：[282.4348 281.53607 283.49426 ... 280.90012 282.33377 282.48367]
通过这种方式，我可以提取特定点的数据。但是国家有很多纬度点，所以我不能对每个点都这样做，因为这样效率不高。
我还创建了一个numpy dataframe，并使用它将数据提取到csv文件中。
我想做趋势分析，看看孟加拉国的tasmax方差。为此，我需要孟加拉国的时间序列数据。我需要检测孟加拉国多年来的温度变化。
我想做1。Mann Kendall检验，2.斯皮尔曼秩相关检验，3。森氏斜率，4.方差相关分析与M-K检验
因此，我需要网格化的数据集是只有孟加拉国，而不是整个地球仪。
我试着用一个世界shapefile把数据导入qgis。netCDF 4数据不与shapefile重叠。事实上，它也被翻转了。

我不知道怎么把它翻到右边，怎么让它正确地重叠。
我也意识到我的netcdf 4数据的分辨率是100 kms，这是非常大的。如何将其减少到25公里？