Het lijstje hieronder heb ik samengesteld met twee methoden. De eerste maakt gebruik van de voorlopige data zoals eerder gebruikt in de berekening voor het station bij Doetinchem (ook gebruikt door Rutger in zijn reactie hierboven). De tweede methode maakt gebruik van geïnterpoleerde data, ook bij het KNMI te vinden. Laatste methode lijkt me niet erg betrouwbaar, maar levert nu toevallig goede resultaten.
Het ziet er naar uit dat de gegevens van het neerslagstation Enschede dus wel kloppen.
Het ziet er naar uit dat de gegevens van het neerslagstation Enschede dus wel kloppen.Je hebt om te beginnen een verschuiving van één dag. De tekstbestanden van het KNMI geven de einddatum, en de geinterpoleerde netCDF bestanden geven de begindatum van de periode.
Los daarvan. weet je zeker dat je de data op de juiste manier uitleest (juiste coördinaten)? Als ik het voor Enschede doe krijg ik de onderstaande resultaten. De "grid" kolommen zijn de geïnterpoleerde gegevens ("prediction" in de netCDF), uitgelezen door het grid te interpoleren naar de coördinaten van het station met 'nearest neighbor" en "bilinear". De kolom "stn_val" is de "stationvalues" in de netCDF.
Op de één of andere manier heeft het KNMI een waarde van 0 aangemerkt als "nodata' in de netCDF bestanden, waardoor deze hier als NaN staat. Dat lijkt me een foutje aan de kant van het KNMI, maar maakt voor de som in dit geval niet uit.
De "stationvalues" zijn identiek aan het tekstbestand, zoals het hoort. De gridwaarden wijken soms iets af, dat is ook prima omdat het midden van de gridcel niet op dezelfde plek als het station ligt (je kijkt dus naar een andere locatie).
één daarvan is Nes. 