TCTracks.from_FAST duplicates tracks by iterating over unrelated year dimension
@NicolasColombi arbeitet bereits daran.
Seit 23.3.2026.
Bewertung
Dieses Issue wurde noch nicht bewertet.
Beschreibung
I found that TCTracks.from_FAST multiplies tracks when reading FAST NetCDF files that contain both n_trk and year dimensions.
Observed behavior:
Input FAST file has n_trk = 23000 and year = 46.
TCTracks.from_FAST returns 1058000 tracks.
This equals 23000 × 46, suggesting each track is reconstructed once per year index.
Why:
Loader loops over both dataset.year and dataset.n_trk.
It then selects dataset.sel(n_trk=i, year=year), but key per-track variables (lon_trks, lat_trks, vmax_trks, tc_years, tc_month, tc_basins) are indexed by n_trk (and time), not by year.
So the same track is appended repeatedly for each year entry.
Expected behavior:
Each n_trk should produce one track entry.
Returned track count should match n_trk total (or sum across files), not n_trk × n_year.
Impact:
Memory usage and runtime increase massively.
Suggested fix:
Remove the outer loop over dataset.year.
Iterate only over dataset.n_trk and select track = dataset.sel(n_trk=i).
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 478
- Forks
- 166
- Ø Merge
- 1 T. 20 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 2
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Hat eine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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