NetCDF格式数据在气象领域应用较多，处理此类数据的思路或软件有：ArcGIS/QGIS/R语言/Python。
以全球降水量数据集“ERA5.nc”为例。

ArcGIS：利用“多维工具”进行导入，在“属性-NetCDF”一栏选取对应月份，逐一导出。缺点：来回“重复”，容易卡机，数据量大的话很耗时。

QGIS：查看方便，导出tiff格式后数据容易丢失。

R语言：方便/快捷/数据无丢失。

Python：方便/快捷/数据完整，不过暂时还不会。

#打开nc文件，查看nc文件数据结构
install.packages("ncdf4")
library(ncdf4)
ncdata <- nc_open("ERA5.nc")
str(ncdata)
###或者运行下面的代码亦可打开nc文件
###wpldata=nc_open("ERA5.nc")

library(raster)
wetbr <- brick("ERA5.nc",varname="tp")  #tp是总降水量

#根据数据情况选择单波段还是多波段
#nc转多波段Tiff
writeRaster(wetbr,"ERA5.tif",format="Gtiff",overwrite = TRUE)

#nc转单波段Tiff
writeRaster(wetbr, wetbr@data@names, bylayer=T, format="GTiff", overwrite = TRUE)
#运行成功后Tiff格式文件会直接转到工作路径文件夹中。

参考博文：

http://blog.sciencenet.cn/blog-267448-1047940.html

https://blog.csdn.net/weixin_44913294/article/details/111257592