气候数据空间插值

klimapy.statistics.interpolation 接受含一维 lat、lon 坐标的 klimapy.native.Field。 时间、层次等其他维度及变量单位保留，数据按标量场处理。

调用

import numpy as np
from klimapy.statistics import interpolation as interp

target = {'lat': np.arange(20, 41, 0.5), 'lon': np.arange(100, 121, 0.5)}
result = interp.bilinear(data, target)
result = interp.nearest_neighbor(data, target)
result = interp.patch(data, target)
original = interp.no_interpolation(data)

# 多个场共用同一网格权重；每次输入坐标必须与初始化时完全相同。
with interp.Regridder(data, target, method='bilinear') as regridder:
    result = regridder(data)

守恒插值与单元边界

守恒方法的输入值应是单元平均量或单位面积通量，例如 pr、evspsbl、mrro。 每格的总质量或总量应先除以源单元面积，再重映射并乘目标面积。 它们不适用于直接插值整个格点的总质量值。mrso 的单位与垂直积分定义也需先核实。

source = {
    'lat': [-30, 0, 30], 'lon': [10, 30, 50],
    'lat_b': [-45, -15, 15, 45], 'lon_b': [0, 20, 40, 60],
}
target = {
    'lat': [-22.5, 22.5], 'lon': [15, 45],
    'lat_b': [-45, 0, 45], 'lon_b': [0, 30, 60],
}
result = interp.first_order_conservative(data, target, source_grid=source)
result = interp.second_order_conservative(data, target, source_grid=source)

• 边界使用 lat_b、lon_b，分别为 n+1 个边；升降序与对应坐标一致。
• 未给边界时按中心点中点推断并外推两端，纬度边界限制在极点；单格轴必须给边界。 对科研守恒计算建议提供数据原生边界，不要把推断边界当作原始网格定义。
• 面积权重在球面矩形单元上按 Δlon × Δsin(lat) 积分，地球半径的平方因子抵消。
• 二阶方法以面积坐标中的单元质心为原点，加入无斜率限制器的线性梯度。 在相同覆盖域、无缺测条件下保持面积积分；输出可能超出源值范围，不自动截断。
• 目标单元必须被源网格完整覆盖；缺失参与源值会使对应结果为 NaN，不进行重归一化。 二阶梯度邻点不足时使用常量重建；缺测区不承诺完整域守恒。

使用边界

支持规则或不等距的、严格单调的一维经纬网格，坐标单位必须是度；支持升序和降序。 尚不支持二维曲线网格、非结构网格、经度接缝和周期边界。不同经度约定应先对齐。 双线性、最近邻和 Patch 仅映射源中心坐标包围的区域，区域外为 NaN，不外推。 缺测值保留；不填补海陆掩膜。类别字段建议最近邻，双线性和高阶方法会产生中间取值。 数据会加载到内存；大型资料应按时间或层次分块调用，并复用 Regridder。 风应力等矢量分量可作为标量分别插值，但此接口不执行网格方向旋转。

本库 patch 是局部二次拟合，不是 ESMF 的多 Patch 恢复算法，不承诺相同权重或结果。 二阶守恒也是球面矩形网格上的本地实现，不宣称与 ESMF 数值完全一致。 方法性质可参见 ESMF 重网格说明。

权重构建与求值均在 Rust 执行，Regridder 应使用上下文或显式 close；关闭后不可再调用。