我正在使用的xarray数据集是ERA-5数据，包含多年（1991-2020）的每日数据。我试图找出所有年份的第一天，当某个门槛被跨越时。我想将得到的30个DataArrays保存为一个DataArray或Dataset，并带有一个包含年份数值的坐标/维度年份。因此，结果将类似于如果我计算年平均值的结果，例如。

dsxr.groupby('time.year').mean()

在数据集“dsxr”中，变量“ends”包含值零，表示没有超过阈值，其他正值表示超过阈值。
如果我获取整个数据（包含所有年份），可以使用idxmin（）方法在时间维度上检索一年中的第一天（DoY）。到目前为止，我一直在尝试将相同的逻辑应用于较小的数据集，每个数据集包含1年的数据。但是，我无法将（组合）结果保存为新的DataArray/Dataset。
下面是我到目前为止得到的代码。如何修改它，或使之更好，以便我得到一个新的DataArray/DataSet包含idxmin（）的年度结果沿着维度“年”？

for year in range(1991, 2021):
    yr = str(year)
    hwt_da = dsxr.ends.sel(time=slice(yr,yr))  # Gets yearly subset of original dataset, dsxr, for the variable "ends" 
    dT = hwt_da.indexes['time'].strftime('%j').astype(int)  # Formats cftime to DoY as integers
    hwt_da['time'] = dT   # Assigns DoY as time
    hh = hwt_da.where(hwt_da>0).idxmin(dim='time').assign_coords({'year': year})  # Gets first DoY (idxmin()) when the threshold is above 0 
    if year == '1991':
        da = hh.copy()  # copy the first year's result
    else:
        xr.concat([da, hh], dim='year')  # Concatenates the rest year's results

循环x1c 0d1x得到的结果