我正在使用NCAR RDA提供的ERA5重新分析数据。我使用metpy dewpoint_from_relative_humidity（）计算露点，然后将其转换为DataArray对象，并分配与我拥有ERA5数据的Dataset对象匹配的坐标和尺寸。我想在metpy中使用precipitable_water（）计算可沉淀水，但是我正在努力找出执行此计算的最有效方法，因为它旨在处理数组（声音）而不是数据网格。我已经看过xr.apply_ufunc（），但是我不确定这是否适合该xarray功能，或者坦率地说，甚至我将如何执行。我可以编写嵌套的for循环/ while循环，但是我不认为这是实现此目的的最佳方法。有没有人有什么建议？我尝试了下面的代码行，但它告诉我太多的位置参数，并且我认为无法做到这一点，因为ds ['TD']不是数组。

ds['TD']  = xr.DataArray(mpcalc.dewpoint_from_relative_humidity(ds['T'],ds['R']),dims=['level','latitude','longitude'],coords=ds.coords)
ds['PW'] = xr.DataArray(mpcalc.precipitable_water(ds['TD'],ds.level,1000.0,700.0),coords=ds.coords)