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    基于NCL的數(shù)據(jù)處理方法及其在決策氣象服務(wù)中的應(yīng)用

    2017-04-19 13:38:32慶濤李菁朱鑫君
    現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2016年24期
    關(guān)鍵詞:統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)處理可視化

    慶濤++李菁+朱鑫君

    摘要 以2015年和2016年梅雨期暴雨的氣象服務(wù)為實(shí)例,對如何使用NCL對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行了介紹,并對其在決策氣象服務(wù)中的運(yùn)用進(jìn)行了討論。利用NCL內(nèi)置函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)決策氣象服務(wù)中對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的各類需求。從實(shí)際的氣象服務(wù)經(jīng)驗(yàn)分析,決策氣象服務(wù)過程中需要準(zhǔn)確詳實(shí)的數(shù)據(jù)作為支撐。NCL功能強(qiáng)大,在對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的同時(shí)還能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行圖表繪制,因此可以作為一個(gè)有效的工具來實(shí)現(xiàn)服務(wù)過程中對各類歷史及實(shí)況數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的需求。同時(shí),NCL代碼具有簡單和可移植性強(qiáng)等特點(diǎn),在對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí),不僅可以保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的準(zhǔn)確,還能夠提高數(shù)據(jù)處理速度,保證了決策氣象服務(wù)的及時(shí)性。

    關(guān)鍵詞 NCL;數(shù)據(jù)處理;決策氣象服務(wù);統(tǒng)計(jì)分析;可視化

    中圖分類號 P409 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739(2016)24-0185-03

    A Data Processing Method Based on NCAR Command Language and Its Application in Decision-making

    Meteorological Service

    QING Tao 1 LI Jing 1,2 ZHU Xin-jun 1

    (1 Jiangning Meteorological Bureau in in Nanjing Cigy of Jiangsu Province,Nanjing Jiangsu 211100; 2 Nanjing Meteorological Observatory)

    Abstract The issues of how to process data with NCL and its application on decision-making meteorological services were discussed based on meteorological services during Meiyu periods of 2015 and 2016 in this paper. NCL,a high-level language which contains lots of useful mathematical function can meet the needs of decision-making meteorological services and statistical analysis. It can be known from practical experiences that accurate and detailed data were needed to support the decision-making process of meteorological services.As a powerful tool,NCL not only can be used to analyze meteorological data but also can be used as a data visualization tool. Meanwhile,NCL codes are simple and can be modified easily. So NCL is a useful tool which can analyze meteorological data accurately and ensure timely decision-making meteorological services.

    Key words NCL;data process;decision-making meteorological service;statistical analysis;visualization

    氣象災(zāi)害占自然災(zāi)害的比重約為70%,因此氣象工作中一個(gè)重要的任務(wù)就是向各級黨政領(lǐng)導(dǎo)及相關(guān)防災(zāi)減災(zāi)決策指揮機(jī)構(gòu)提供決策氣象服務(wù),努力發(fā)揮氣象工作的參謀和助手作用[1]。決策氣象服務(wù)的目的是在第一時(shí)間讓黨政領(lǐng)導(dǎo)和決策部門獲得科學(xué)、準(zhǔn)確、及時(shí)和有決策參考價(jià)值的氣象信息[2]。其內(nèi)容主要包括天氣、氣候及其影響等信息,也可以針對某一特定天氣氣候事件進(jìn)行因果分析、歷史極值對比、未來趨勢預(yù)測和對策建議等綜合評價(jià)。這些內(nèi)容對氣象業(yè)務(wù)人員如何快速統(tǒng)計(jì)分析海量歷史數(shù)據(jù)以及對統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行可視化處理提出了較高的要求。

    雖然先進(jìn)的業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺的建立為歷史數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析提供了便捷,但由于其封閉性強(qiáng)并需要專門的研發(fā)人員進(jìn)行管理的特點(diǎn),造成這些平臺不具備快速及時(shí)的優(yōu)勢,因此不能勝任緊急情況下決策氣象服務(wù)的應(yīng)用。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,大量的計(jì)算機(jī)語言和軟件工具為各類氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及可視化提供了便利。許多專家學(xué)者曾對這些工具在數(shù)據(jù)處理上的應(yīng)用開展過專門的研究,劉培寧等[3]使用R語言對NetCDF數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并對分析結(jié)果進(jìn)行可視化處理;王 赟等[4]使用MATLAB實(shí)現(xiàn)了對雷達(dá)回波的三維顯示。

    NCL是美國大氣研究中心(NCAR)開發(fā)的一款專門用于大氣科學(xué)數(shù)據(jù)處理的高級語言[5],它對各類數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大的處理能力,十分適合在各類緊急情況下決策氣象服務(wù)的應(yīng)用。本文將以2015年和2016年梅雨期暴雨的氣象服務(wù)為實(shí)例,具體介紹如何使用NCL對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理,并探討其在決策氣象服務(wù)中的應(yīng)用。

    1 NCL簡介

    NCAR Command Language(NCL)是由美國大氣研究中心(NCAR)開發(fā)的一款用于大氣科學(xué)數(shù)據(jù)計(jì)算和可視化的高級語言。NCL具有強(qiáng)大的文件輸入和輸出能力,可讀寫NetCDF、HDF4、Binary、ASCⅡ等格式的數(shù)據(jù),基本實(shí)現(xiàn)了各類氣象數(shù)據(jù)和模式數(shù)據(jù)的無縫對接[6]。

    在數(shù)據(jù)處理上,NCL囊括了大氣科學(xué)研究中幾乎所有的計(jì)算方法,并內(nèi)置了大量如EOF分解、SVD分解、功率譜分析及數(shù)據(jù)插值等數(shù)理統(tǒng)計(jì)函數(shù)供調(diào)用。此外,NCL還支持外部C和Fortran程序的調(diào)用,使得對數(shù)據(jù)的處理和計(jì)算更加便捷高效。在數(shù)據(jù)的可視化方面,NCL提供了豐富的圖形接口,可快速繪制各類美觀簡潔的圖表。因此,NCL十分適合在決策氣象服務(wù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和圖形圖表繪制的運(yùn)用[7-8]。

    2 應(yīng)用實(shí)例

    2015年和2016年梅雨期間南京地區(qū)遭遇多場持續(xù)性暴雨過程,造成秦淮河?xùn)|山水位持續(xù)上漲,分別于2015年和2016年達(dá)11.15 m和11.41 m,連續(xù)突破歷史最高水位極值記錄,給防洪搶險(xiǎn)工作帶來了巨大的壓力。在整個(gè)梅雨期的氣象服務(wù)過程中,黨政領(lǐng)導(dǎo)和決策部門對入梅、出梅時(shí)間、梅雨期長短、梅雨量及各類常規(guī)和非常規(guī)的歷史極值統(tǒng)計(jì)十分關(guān)心,常常需要給出任意滑動幾日的降水累計(jì)量和歷史極值排名。這些指標(biāo)無法在常規(guī)的氣象歷史資料記錄和氣象業(yè)務(wù)平臺中查得,但這些關(guān)鍵指標(biāo)對于他們作出準(zhǔn)確有效的決策部署十分關(guān)鍵。因此,就需要?dú)庀髽I(yè)務(wù)人員采用其他方法對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

    在實(shí)際服務(wù)過程中,NCL極其強(qiáng)大的功能為統(tǒng)計(jì)這些梅雨相關(guān)指標(biāo)提供便利,并能夠快速地進(jìn)行圖表的繪制。在處理梅雨期降水?dāng)?shù)據(jù)時(shí),首先對歷史地面觀測月報(bào)表進(jìn)行預(yù)處理,然后再使用NCL分別進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)截取、統(tǒng)計(jì)分析和結(jié)果輸出等操作(圖1)[9-10]。

    讀取數(shù)據(jù)和截取數(shù)據(jù)的NCL代碼如下:

    通過使用函數(shù)str_get_field(str_val,field_number,delim-iter)對ASCⅡ格式數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取,此時(shí)得到的數(shù)據(jù)為字符串,再使用tointeger(val)或tofloat(val)函數(shù)將讀取到的字符串轉(zhuǎn)換為整型或?qū)嵭蛿?shù)據(jù)。

    在對入梅和出梅時(shí)間進(jìn)行相對時(shí)間轉(zhuǎn)換(代碼第8—9行)時(shí),使用的函數(shù)為cd_inv_calendar(yr,mn,dy,hr,min,sec,units,option),通過指定單位units便可將給定的時(shí)間轉(zhuǎn)換為相對單位units的相對時(shí)間,轉(zhuǎn)換后的入梅和出梅的相對時(shí)間可用于計(jì)算梅雨期持續(xù)的時(shí)間(代碼第10行),以及處理和統(tǒng)計(jì)梅雨期間降水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)的循環(huán)變量。

    對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的代碼如下:

    在得到入梅和出梅的相對時(shí)間后,通過使用函數(shù)sum(value)和max(value)分別求得梅雨期總降水量和最大單日雨強(qiáng)(代碼第1—2行)。使用ind(larray)函數(shù)確定最大單日雨強(qiáng)發(fā)生日的相對時(shí)間(代碼第3行),最后利用cd_calendar(time,option)函數(shù)將相對時(shí)間轉(zhuǎn)換為常規(guī)時(shí)間(代碼第5—7行)。

    結(jié)果輸出的代碼如下:

    完成對梅雨期各個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)和要素的統(tǒng)計(jì)后,可以使用NCL的文本輸出功能進(jìn)行輸出,此處使用write_table(filename,option,alist,format)函數(shù)將統(tǒng)計(jì)結(jié)果輸出到ASCⅡ格式文檔中(代碼第1—2行)。本例中,輸出的數(shù)據(jù)依次為年份、入梅和出梅日期、梅雨持續(xù)時(shí)間、梅雨期總降水量、最大單日雨強(qiáng)和最大單日雨強(qiáng)發(fā)生的日期,最終以csv格式文檔保存(圖2),為后續(xù)的Excel統(tǒng)計(jì)分析、圖表繪制和決策服務(wù)材料撰寫提供了便利。

    通過上述簡單的步驟可以在較短時(shí)間內(nèi)統(tǒng)計(jì)分析得到歷年梅雨的各類統(tǒng)計(jì)值和歷史極值的排序。表1給出的是1961年以來入梅、出梅時(shí)間和梅雨持續(xù)時(shí)間的統(tǒng)計(jì),分別給出了入梅和出梅最早、最晚以及梅雨持續(xù)最長、最短的排序。南京平均入梅時(shí)間6月18日,入梅最早年份為1972年,當(dāng)年6月2日即入梅;1965年和1969年入梅時(shí)間最晚,6月30日才進(jìn)入梅雨季。南京平均出梅時(shí)間7月11日,其中1961年6月17日出梅,為1961年以來最早,甚至早于平均入梅時(shí)間;1987年入梅最晚,7月27日才出梅。由平均入梅、出梅時(shí)間計(jì)算知,南京梅雨期平均持續(xù)24~25 d,其中1982年梅雨持續(xù)時(shí)間最長,達(dá)到了45 d,而1978年梅雨持續(xù)時(shí)間最短,僅為3 d。

    表2給出的是梅雨期降水的統(tǒng)計(jì),分別給出了總降水量和最大單日雨強(qiáng)的最大、最小的排序。南京梅雨期平均降水269.1 mm,其中1991年降水量最大達(dá)1 038.4 mm,約為平均梅雨量的4倍,而2016年梅雨期總降水量達(dá)到了597.3 mm,約為平均梅雨量的2倍,為1961年以來第四多值;1978年為歷史上最枯梅雨季,梅雨總降水量僅為19.9 mm,而這一年的梅雨持續(xù)時(shí)間也最短,僅為3 d。從梅雨期最大單日雨強(qiáng)看,1961年以來單日最大雨強(qiáng)多為暴雨量級(≥50 mm),而歷史排名前5位的年份,日最大雨強(qiáng)均達(dá)到了大暴雨量級(≥100 mm),其中2015年6月27日單日雨強(qiáng)最大,為204.1 mm。

    3 結(jié)語

    本文以2015年和2016年梅雨期暴雨的氣象服務(wù)為實(shí)例,對如何使用NCL對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行了介紹和討論。NCL內(nèi)置豐富的各類函數(shù),為統(tǒng)計(jì)分析提供了便捷,例如日期轉(zhuǎn)換函數(shù)(cd_inv_calendar和cd_calendar)可以實(shí)現(xiàn)常規(guī)時(shí)間與相對時(shí)間的轉(zhuǎn)換,方便定位給定時(shí)間的數(shù)據(jù)位置。從整個(gè)實(shí)際操作過程中看,NCL代碼十分簡潔,使用內(nèi)置函數(shù)基本可實(shí)現(xiàn)常規(guī)的統(tǒng)計(jì)分析功能。

    從2015年和2016年梅雨期暴雨的氣象服務(wù)經(jīng)驗(yàn)分析,決策氣象服務(wù)更應(yīng)注重提供決策部門關(guān)注的重點(diǎn)信息,而這些信息往往需要詳實(shí)的數(shù)據(jù)作為支撐。在對大量甚至海量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí),不僅要保證準(zhǔn)確性,更要注重快速及時(shí)性。NCL代碼簡單且包含豐富的函數(shù),可實(shí)現(xiàn)對歷史數(shù)據(jù)的快速統(tǒng)計(jì)分析。同時(shí),NCL代碼還具有移植性強(qiáng)的特點(diǎn),即稍作改動便可實(shí)現(xiàn)其他的統(tǒng)計(jì)分析功能,例如在梅汛期,決策部門常需要提供任意滾動幾日的降水統(tǒng)計(jì)和歷史排名,此時(shí)僅需要通過改動統(tǒng)計(jì)梅汛期降水代碼中的年、月、日等變量即可實(shí)現(xiàn)上述需求。

    本文僅對計(jì)算總降水量和確定最大單日雨強(qiáng)進(jìn)行了討論,但NCL的統(tǒng)計(jì)分析功能遠(yuǎn)不止這些,還需要在今后的工作中去發(fā)掘NCL其他更多的功能,并運(yùn)用到實(shí)際業(yè)務(wù)工作中,以確保決策氣象服務(wù)中數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)的及時(shí)準(zhǔn)確性。

    4 參考文獻(xiàn)

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