グリッドデータの面積の計算（度単位の等間隔）

Question

グリッドデータ（180度の緯度ボックス×360経度ボックス）があります。海氷データ（0 =氷なし、1 =完全氷）を含むここからダウンロードできます。 https://1drv.ms/u/s!ApWaJaYUUERKjqAP-3K48AuUAFgPXQ

北極氷の広がりを計算しようとしています。つまり、グリッドボックスが15％氷（0.15）を超えている場合、グリッドボックスは氷が覆われているとみなされ、そのグリッドボックスの領域がアレイ。最後に総面積が合計されます。私は必要以上に高い16.08の値を取得しています（データは2014年12月、実際の値は1236です）。

私は、所定の解像度では、例えば、エッジ）が、その多くはない私が使用し

コードは以下の通りです：。！

from netCDF4 import Dataset 
import numpy as np 

Data = Dataset('Ice.nc','r') 

ICE = np.squeeze(np.squeeze(Data.variables['sic'][:])) 
Lat = Data.variables['latitude'][:] 
Lon = Data.variables['longitude'][:] 

Ice_Exten = np.zeros((360,180)) 


for i in range(0,360): 
    for j in range(90,180): #just northern hemisphere 

     if ICE[j,i] > 0.15 and ICE[j,i] <= 1.0: 

      Ice_Exten[i,j] = 12321. * np.cos(np.radians(Lat[j])) 

print np.sum(Ice_Exten)/1e6 

すべてのヘルプははるかに高く評価

Answer 1

。むしろ矛盾は、使用されている陸上/海のマスク、補間によるものです。

Answer 2

はなぜ代わりに1にそれをroudingの総氷の面積を追加しません？

from netCDF4 import Dataset 
import numpy as np 

Data = Dataset('Ice.nc','r') 

ICE = np.squeeze(np.squeeze(Data.variables['sic'][:])) 
Lat = Data.variables['latitude'][:] 
Lon = Data.variables['longitude'][:] 

Ice_Exten = np.zeros((360,180)) 


for i in range(0,360): 
    for j in range(90,180): #just northern hemisphere 

     if ICE[j,i] > 0.15 and ICE[j,i] <= 1.0: 

      Ice_Exten[i,j] = 12321. * np.cos(np.radians(j-90.)) * ICE[j,i] 

print np.sum(Ice_Exten)/1e6 

出力：コードとは問題がありませんでした

12.7085786161