当纬度和经度是数据集坐标的函数时，如何找到最近的网格点？

Question

我有一个网格温度数据的NetCDF文件，还有一个天气站的CSV。我正在尝试找到最接近气象站的网格点。我遇到的问题是NetCDF文件的纬度和经度是X和Y值的函数。 过去，这是我为找到最近的网格点所做的：

#import libraries
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from netCDF4 import Dataset as netcdf_dataset
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd

#open netcdf file of gridded temperature
df=xr.open_dataset('/home/mmartin/LauNath/air.2m.2015.nc')

#open csv of weather stations
CMStations=pd.read_csv('Slope95.csv')

#Pull out variables
StationList=CMStations.station
City=CMStations.city
Lat=CMStations.lat
Lon=CMStations.lon

#find nearest grid points
NearGrid=df.sel(lat=Lat.to_xarray(), lon=Lon.to_xarray(), method='nearest')

这当然不起作用： 'ValueError：尺寸或多指数级别['lat'，'lon'不存在'， 但是我不确定如何修改它。如何将此方法与此嵌套的NetCDF文件一起使用？