120 obs data to prepend for MJO calcs

Load in Python

from intake import open_catalog

cat = open_catalog("https://raw.githubusercontent.com/kpegion/COLA-DATASETS-CATALOG/gh-pages/intake-catalogs/ua_200_NCEPR1-REAN_*daily.app120.yaml")
ds=cat.netcdf.read()

Metadata

title	120 obs data to prepend for MJO calcs
location	/shared/subx/verif/ua200/daily/anoms/app120
tags	verif,model,daily
catalog_dir	https://raw.githubusercontent.com/kpegion/COLA-DATASETS-CATALOG/gh-pages/intake-catalogs/ua_200_NCEPR1-REAN_*daily.app120.yaml
last updated	2018-06-14

Dataset Contents

<xarray.Dataset>
Dimensions:  (lat: 181, lon: 360, time: 863456)
Coordinates:
  * lat      (lat) float32 -90.0 -89.0 -88.0 -87.0 -86.0 ... 87.0 88.0 89.0 90.0
  * lon      (lon) float32 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 ... 355.0 356.0 357.0 358.0 359.0
  * time     (time) float64 1.908e+06 1.908e+06 1.908e+06 ... 1.91e+06 1.91e+06
Data variables:
    ua200    (time, lat, lon) float32 dask.array<chunksize=(121, 181, 360), meta=np.ndarray>
Attributes:
    title:         120 obs data to prepend for MJO calcs
    long_title:    120 obs data to prepend for MJO calcs
    comments:      
    institution:   
    source:        
    CreationDate:  2018/06/14 15:25:17
    CreatedBy:     kpegion
    MatlabSource:  u200mean120

xarray.Dataset

Dimensions:
- lat: 181
- lon: 360
- time: 863456

Coordinates: (3)

lat

(lat)

float32

-90.0 -89.0 -88.0 ... 89.0 90.0

standard_name :: latitude
long_name :: latitude
units :: degrees_north

array([-90., -89., -88., -87., -86., -85., -84., -83., -82., -81., -80., -79.,
       -78., -77., -76., -75., -74., -73., -72., -71., -70., -69., -68., -67.,
       -66., -65., -64., -63., -62., -61., -60., -59., -58., -57., -56., -55.,
       -54., -53., -52., -51., -50., -49., -48., -47., -46., -45., -44., -43.,
       -42., -41., -40., -39., -38., -37., -36., -35., -34., -33., -32., -31.,
       -30., -29., -28., -27., -26., -25., -24., -23., -22., -21., -20., -19.,
       -18., -17., -16., -15., -14., -13., -12., -11., -10.,  -9.,  -8.,  -7.,
        -6.,  -5.,  -4.,  -3.,  -2.,  -1.,   0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,
         6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,  12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,
        18.,  19.,  20.,  21.,  22.,  23.,  24.,  25.,  26.,  27.,  28.,  29.,
        30.,  31.,  32.,  33.,  34.,  35.,  36.,  37.,  38.,  39.,  40.,  41.,
        42.,  43.,  44.,  45.,  46.,  47.,  48.,  49.,  50.,  51.,  52.,  53.,
        54.,  55.,  56.,  57.,  58.,  59.,  60.,  61.,  62.,  63.,  64.,  65.,
        66.,  67.,  68.,  69.,  70.,  71.,  72.,  73.,  74.,  75.,  76.,  77.,
        78.,  79.,  80.,  81.,  82.,  83.,  84.,  85.,  86.,  87.,  88.,  89.,
        90.], dtype=float32)

lon
(lon)
float32
0.0 1.0 2.0 ... 357.0 358.0 359.0
standard_name :
longitude
long_name :
longitude
units :
degrees_east
```
array([  0.,   1.,   2., ..., 357., 358., 359.], dtype=float32)
```
time
(time)
float64
1.908e+06 1.908e+06 ... 1.91e+06
standard_name :
time
long_name :
Time of measurements
units :
hours since 1800-01-01 00:00:0.0
```
array([1908048., 1908072., 1908096., ..., 1909680., 1909704., 1909728.])
```

Data variables: (1)

ua200

(time, lat, lon)

float32

dask.array<chunksize=(121, 181, 360), meta=np.ndarray>

name :: ua200
long_name :: ua200
units :: m/s

	Array	Chunk
Bytes	225.05 GB	31.54 MB
Shape	(863456, 181, 360)	(121, 181, 360)
Count	21408 Tasks	7136 Chunks
Type	float32	numpy.ndarray

Attributes: (8)
title :
120 obs data to prepend for MJO calcs
long_title :
120 obs data to prepend for MJO calcs
comments :
institution :
source :
CreationDate :
2018/06/14 15:25:17
CreatedBy :
kpegion
MatlabSource :
u200mean120