要计算漫射天窗比（Diffuse Sky Window Ratio，DSWR）首先需要使用NCEP（国家环境预测中心）数据，这些数据可以通过像NetCDF格式提供的大型气象数据集来获得。下面是一个简单的Python实例，通过使用受欢迎的数据处理库和科学计算库来处理和计算漫射天窗比。

请注意，要运行此示例代码，您需要安装必要的Python库。如果还没有安装，可以使用pip命令进行安装：

pip install netCDF4 numpy  

以下是Python实例代码：

import numpy as np  
from netCDF4 import Dataset  
# 假设我们有一个NetCDF数据文件"ncep_data.nc"包含漫射和直接太阳辐射的数据  
file_path = 'ncep_data.nc'  
# 打开NetCDF文件  
dataset = Dataset(file_path, 'r')  
# 假设文件中有两个变量：'diffuse_radiation' 和 'direct_radiation'  
diffuse_radiation = dataset.variables['diffuse_radiation'][:]  # 读取漫射辐射数据  
direct_radiation = dataset.variables['direct_radiation'][:]    # 读取直接辐射数据  
# 计算漫射天窗比（DSWR）  
# 理论上，漫射天窗比是漫射辐射与总辐射的比值  
total_radiation = diffuse_radiation + direct_radiation  
dswr = np.divide(diffuse_radiation, total_radiation, where=total_radiation != 0)  
# 打印出一些DSWR的基础统计信息  
print(f'Mean DSWR: {np.mean(dswr)}')  
print(f'Min DSWR: {np.min(dswr)}')  
print(f'Max DSWR: {np.max(dswr)}')  
# 关闭数据集  
dataset.close()  

请确保有一个包含必要变量的NetCDF数据文件ncep_data.nc。如果数据集的结构不同或包含其他变量，请相应调整变量名和读取逻辑。以上代码假定文件中已经根据需要处理融合了必要数据步骤。

# 想象在某个区域上时间平均的可选实现方式  
# Ensure to use valid indices for spatial or temporal slicing  
average_dswr = np.mean(dswr, axis=(0, 1))  # 举例书写  
print(f'Average DSWR over time and space: {average_dswr}')  

请根据您具体的数据结构对代码进行个性化修改，以确保目标与实际数据集保持一致。