NetCDF4性能分析與調(diào)優(yōu)研究

楊玉紅，寇媛媛，喬文文

(廣東省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心，廣東 廣州 510000)

0 引 言

近年來(lái)，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各行各業(yè)信息化建設(shè)呈現(xiàn)出日新月異的發(fā)展景象，氣象行業(yè)更是如此[1-6]。信息化帶來(lái)海量數(shù)據(jù)，既是一種機(jī)遇，也是一種挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)據(jù)有長(zhǎng)期保存的價(jià)值，必須存儲(chǔ)很多歷史數(shù)據(jù)，另一方面實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)也在不斷激增。如何提高資料的存儲(chǔ)與應(yīng)用效率已是當(dāng)前一個(gè)熱門(mén)話題與研究重點(diǎn)[7-10]。

NetCDF是一種可以對(duì)網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)、管理、獲取和分發(fā)等操作的數(shù)據(jù)格式。由于其靈活性，能夠傳輸海量的面向陣列(array-oriented)數(shù)據(jù)，目前廣泛應(yīng)用于大氣科學(xué)等諸多領(lǐng)域。例如，NCEP(美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心)發(fā)布的再分析資料，NOAA的CDC(氣候數(shù)據(jù)中心)發(fā)布的海洋與大氣綜合數(shù)據(jù)集(COADS)均采用NetCDF作為標(biāo)準(zhǔn)。鑒于此，廣東省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心近年來(lái)建立了“廣東省氣象格點(diǎn)資料服務(wù)平臺(tái)”，服務(wù)內(nèi)容之一即快速生成便于存儲(chǔ)、查詢、展示的NetCDF格式的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品，形成完整、有序、規(guī)范、高效的NetCDF產(chǎn)品庫(kù)，并提供給省內(nèi)外的用戶使用。

1 NetCDF4格式分析

NetCDF數(shù)據(jù)集(文件名后綴為.nc)的格式不是固定的，是使用者根據(jù)需求自己定義的。一個(gè)NetCDF數(shù)據(jù)集包含維(dimensions)、變量(variables)和屬性(attributes)三種描述類型，每種類型都會(huì)被分配一個(gè)名字和一個(gè)ID，這些類型共同描述了一個(gè)數(shù)據(jù)集，NetCDF庫(kù)可以同時(shí)訪問(wèn)多個(gè)數(shù)據(jù)集，用ID來(lái)識(shí)別不同數(shù)據(jù)集。變量存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)，維給出了變量維度信息，屬性則給出了變量或數(shù)據(jù)集本身的輔助信息屬性，又可以分為適用于整個(gè)文件的全局屬性和適用于特定變量的局部屬性，全局屬性則描述了數(shù)據(jù)集的基本屬性以及數(shù)據(jù)集的來(lái)源。

在傳統(tǒng)的NetCDF3.5或更早期版本中，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)使用默認(rèn)經(jīng)典格式(32位)，這種只有32位的默認(rèn)經(jīng)典格式只能寫(xiě)入小于4 GB大小的文件，于是在NetCDF3.6中增加了一種采用64位的存儲(chǔ)格式，理論上文件大小的上限擴(kuò)展到8 EB(260Bytes，1 GB=230Bytes)。在NetCDF4版本，第三種對(duì)性能顯著改進(jìn)的二進(jìn)制格式被引進(jìn)，那就是HDF5。默認(rèn)條件下，NetCDF4因向下兼容性需要，默認(rèn)條件下使用32位經(jīng)典模式，如需使用64位模式以及HDF5格式，需要在創(chuàng)建文件時(shí)候進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。作為氣象數(shù)據(jù)主流存儲(chǔ)格式的NetCDF4[11-13]，是Unidata和HDF Group合作的產(chǎn)物[14]。面對(duì)三種不同的文件格式，創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件時(shí)候需仔細(xì)考慮選擇合適的數(shù)據(jù)格式。由于NetCDF4項(xiàng)目使用HDF5的存儲(chǔ)格式[15-16]，使數(shù)據(jù)文件占用的空間大幅度降低。

文件一旦創(chuàng)建，其格式即固定。當(dāng)打開(kāi)存在的NetCDF文件，NetCDF庫(kù)透明檢測(cè)格式，并適應(yīng)。然而，NetCDF數(shù)據(jù)庫(kù)在3.6版本以前不能識(shí)別64位模式，4.0版本之前不能讀取NetCDF4-HDF5文件。

2 省級(jí)氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)

近年來(lái)，廣東省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心逐步建立氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包含了數(shù)據(jù)解碼轉(zhuǎn)換子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理子系統(tǒng)、圖形產(chǎn)品生成子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)服務(wù)子系統(tǒng)四大部分。其中數(shù)據(jù)解碼轉(zhuǎn)換子系統(tǒng)以氣象業(yè)務(wù)實(shí)際需要為出發(fā)點(diǎn)，在多途徑全面收集全序列的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品原始格式的數(shù)據(jù)文件的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)全序列氣象數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品原始格式解碼，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換，生成符合各類數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品特征的NetCDF格式產(chǎn)品；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理子系統(tǒng)將數(shù)據(jù)解碼轉(zhuǎn)換子系統(tǒng)生成的NetCDF產(chǎn)品重新組織實(shí)時(shí)存儲(chǔ)到相應(yīng)的NetCDF產(chǎn)品庫(kù)中，形成統(tǒng)一規(guī)范的實(shí)時(shí)、歷史一體化NetCDF產(chǎn)品庫(kù)。圖形產(chǎn)品生成子系統(tǒng)則使用基于NCL(the NCAR command language) 編程語(yǔ)言，讀取NetCDF庫(kù)文件中的數(shù)據(jù)，生成精度高、內(nèi)容展現(xiàn)豐富的數(shù)值預(yù)報(bào)圖形產(chǎn)品。數(shù)據(jù)服務(wù)子系統(tǒng)通過(guò)“廣東省實(shí)時(shí)歷史一體化數(shù)據(jù)接口服務(wù)平臺(tái)”將實(shí)時(shí)歷史數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)外提供服務(wù)，或通過(guò)文件調(diào)度方式對(duì)外提供服務(wù)。

目前氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)完成，接入數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的原始格式有二進(jìn)制數(shù)據(jù)格式、GRIB1格式、GRIB2格式，GRIB1與GRIB2混合編碼格式，以及中國(guó)氣象局下發(fā)的各種復(fù)雜壓縮格式等。接入的數(shù)值預(yù)報(bào)模式有歐洲大氣模式集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品、歐洲大氣模式確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品、NCEP_GFS模式產(chǎn)品、GRAPES_TYM區(qū)域臺(tái)風(fēng)數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品、中國(guó)南海臺(tái)風(fēng)精細(xì)模式、華南中尺度模式等。最高分辨率為1 km*1 km。對(duì)外服務(wù)的單位有廣東省氣象局各單位、廣東省各區(qū)縣氣象局、廣州民航、珠海民航等。實(shí)時(shí)對(duì)外提供服務(wù)的模式有30余個(gè)，每日生成的圖片數(shù)量30萬(wàn)張，年生成NetCDF數(shù)據(jù)量為30 T左右。

隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用逐步深入以及數(shù)據(jù)量的逐年積累，系統(tǒng)計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源面臨業(yè)務(wù)瓶頸。為了更好地適應(yīng)業(yè)務(wù)的實(shí)際需求，希望借助NetCDF4的分塊與壓縮特性，提高系統(tǒng)的計(jì)算與存儲(chǔ)能力，優(yōu)化數(shù)值預(yù)報(bào)格點(diǎn)轉(zhuǎn)換平臺(tái)，使得平臺(tái)能夠更快更穩(wěn)定地對(duì)外提供服務(wù)。

3 NetCDF4性能分析

“廣東省氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)”始建于2012年，系統(tǒng)建設(shè)選擇的NetCDF版本為3.6。為了提升系統(tǒng)的服務(wù)能力，2018年開(kāi)始將系統(tǒng)的NetCDF版本逐步升級(jí)為4.5，全面提升系統(tǒng)的存儲(chǔ)能力與服務(wù)效率。

3.1 性能分析策略

為了更好地研究NetCDF4的性能，選取了三個(gè)數(shù)據(jù)量較小、中等、較大的有代表性的模式進(jìn)行分析，分別是在NetCDF4連續(xù)存儲(chǔ)的情況下月數(shù)據(jù)量為20.3 GB的歐洲中心32天數(shù)值預(yù)報(bào)(簡(jiǎn)稱ECMWF_S4F)、525 GB的NCEP_GFS模式和958 GB的歐洲中心46天集合預(yù)報(bào)(簡(jiǎn)稱ECMWF_ENSEXT)。三個(gè)模式在虛擬機(jī)平臺(tái)中的三臺(tái)不同的服務(wù)器中，且每個(gè)模式的連續(xù)、分塊以及壓縮程序均在同一服務(wù)器內(nèi)進(jìn)行，模式參數(shù)如表1所示。

值得注意的是，文中所有的NetCDF月數(shù)據(jù)量在未特殊說(shuō)明的前提下均為模式在NetCDF4連續(xù)存儲(chǔ)的情況下獲得的數(shù)據(jù)量，同時(shí)NetCDF4均指版本4.5。并且，GRIB格式至NetCDF格式的轉(zhuǎn)換指的是，將一個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)模式單時(shí)次所有GRIB數(shù)據(jù)，根據(jù)要素進(jìn)行分類存儲(chǔ)，得到的NetCDF文件個(gè)數(shù)為模式中要素的個(gè)數(shù)，且為了數(shù)據(jù)的高效讀取使用，將一個(gè)月的單要素?cái)?shù)據(jù)存在一個(gè)數(shù)據(jù)文件中。即ECMWF_S4F模式，一個(gè)月只生成7個(gè)NetCDF數(shù)據(jù)文件，NCEP_GFS模式一個(gè)月生成25個(gè)NetCDF數(shù)據(jù)文件，ECMWF_ENSEXT模式一個(gè)月生成24個(gè)NetCDF數(shù)據(jù)文件。這里一個(gè)月指的是自然月。

表1 三個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)模式信息

文中主要對(duì)NetCDF文件的創(chuàng)建與更新兩個(gè)核心過(guò)程做時(shí)間測(cè)算，關(guān)注NetCDF文件的寫(xiě)入操作。其中對(duì)NetCDF文件創(chuàng)建的時(shí)間測(cè)量是使用C函數(shù)gettimeofday分別獲取NetCDF的API函數(shù)nc_create之前、nc_close之后的時(shí)間，取兩者差值，是指在NetCDF文件不存在的情況下，生成文件的耗時(shí)；其中對(duì)NetCDF文件寫(xiě)數(shù)據(jù)的更新操作是使用gettimeofday分別獲取nc_open之前、nc_close之后的時(shí)間，取兩者差值，是指NetCDF文件已存在，將新的數(shù)據(jù)插入或者覆蓋原有數(shù)據(jù)文件的耗時(shí)。

為了對(duì)比模式在不同存儲(chǔ)方式下的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間，所有分析程序均在相同配置服務(wù)器上運(yùn)行。服務(wù)器使用Linux虛擬機(jī)，內(nèi)核版本為Centos Linux release 7.1.1503，CPU為4個(gè)Intel(R) Xeon(R) CPU E7-4809，每個(gè)4核，共16核，主頻2.0 GHz，32 GB內(nèi)存，gcc版本為4.8.2。相同模式的不同分塊、壓縮策略，均在同一服務(wù)器上運(yùn)行。

3.2 分塊存儲(chǔ)性能分析

分塊存儲(chǔ)策略是針對(duì)連續(xù)存儲(chǔ)模式提出的非連續(xù)存儲(chǔ)模式。傳統(tǒng)的NetCDF模式采用連續(xù)的存儲(chǔ)模式，無(wú)論是在內(nèi)存還是外部存儲(chǔ)器上。比如某個(gè)數(shù)據(jù)只有data[5,7]兩個(gè)維度35個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)，傳統(tǒng)模式在寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)采用連續(xù)存儲(chǔ)，先存儲(chǔ)前7個(gè)數(shù)據(jù)(data[0,])，第8個(gè)數(shù)據(jù)在data[1,0],第15個(gè)數(shù)據(jù)在data[2,0],第22個(gè)與第29個(gè)數(shù)據(jù)分別為data[3,0]與data[4,0]，從外部設(shè)備的角度來(lái)看這35個(gè)數(shù)據(jù)是串行存儲(chǔ)的。如果選擇將第1、第8、第15、第22與第29個(gè)數(shù)據(jù)分成一個(gè)組來(lái)存儲(chǔ)，則與第1個(gè)數(shù)據(jù)相鄰的數(shù)據(jù)不是第2個(gè)而是第8個(gè)，這就是非連續(xù)性存儲(chǔ)。舉例用的就是被稱為[5*1]的分塊策略，使用非連續(xù)存儲(chǔ)模式，必須引入一個(gè)分塊管理器去管理數(shù)據(jù)，對(duì)用戶是透明的，這種額外開(kāi)銷在不同業(yè)務(wù)中會(huì)呈現(xiàn)出不同的性能，同時(shí)也會(huì)帶來(lái)一個(gè)好處，可以使用多個(gè)并發(fā)線程去做IO操作。傳統(tǒng)的連續(xù)存儲(chǔ)在多線程并發(fā)時(shí)IO必須通過(guò)資源鎖機(jī)制來(lái)保證數(shù)據(jù)的完整性，一旦某個(gè)數(shù)據(jù)被鎖定，其他線程就不得不進(jìn)行等待，直至該鎖解除為止，這就是傳統(tǒng)連續(xù)存儲(chǔ)的IO瓶頸。這就意味著如果某個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的IO不是瓶頸，使用分塊策略或者不合適的分塊策略反而會(huì)大大增加業(yè)務(wù)的操作時(shí)長(zhǎng)。因?yàn)榉謮K管理器要做好數(shù)據(jù)的切割與訪問(wèn)控制，所以數(shù)據(jù)切得太細(xì)，訪問(wèn)過(guò)于頻繁，都會(huì)使得分塊管理器無(wú)法發(fā)揮最大效用。選擇合適的分塊大小，就是為了更好地切割數(shù)據(jù)，使得寫(xiě)數(shù)據(jù)與讀數(shù)據(jù)的操作能夠最大限度地分離，這樣效率最高。

在NetCDF4的HDF5，選擇合適的分塊策略與壓縮系數(shù)會(huì)對(duì)程序的運(yùn)行時(shí)間與數(shù)據(jù)文件大小有顯著的影響，這是傳統(tǒng)模式與64位模式不具備的。當(dāng)業(yè)務(wù)處理的數(shù)據(jù)量變大，尤其在接近1 TB的時(shí)候，合適的分塊策略會(huì)讓程序運(yùn)行的時(shí)長(zhǎng)縮減為之前的約四十分之一1/40，但分塊策略也不總是會(huì)提升程序運(yùn)行速度，在某些分塊策略下，程序運(yùn)行的時(shí)長(zhǎng)會(huì)變得難以容忍。對(duì)于某些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特別大且對(duì)程序運(yùn)行的時(shí)長(zhǎng)寬容度比較高時(shí)，通過(guò)調(diào)整數(shù)據(jù)的壓縮系數(shù)可以使用時(shí)間換空間的原則，增加程序運(yùn)行的時(shí)間，從而壓縮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，使得占用空間變成原來(lái)的約五百六十分之一1/560。因此針對(duì)業(yè)務(wù)的不同需求，通過(guò)調(diào)整NetCDF4的分塊策略與壓縮系數(shù)獲得最高的性能。

當(dāng)NetCDF4程序啟用了HDF5模式后，可以通過(guò)調(diào)整chunk_size參數(shù)來(lái)設(shè)置分塊存儲(chǔ)策略。本節(jié)使用表1中三個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)模式，分析不同分塊策略創(chuàng)建與更新文件所需的時(shí)間。

對(duì)于ECMWF_S4F模式，文中共驗(yàn)證了6種不同分塊策略創(chuàng)建文件和更新文件使用的時(shí)間，當(dāng)經(jīng)度維度和緯度維度分塊數(shù)分別為1時(shí)，創(chuàng)建文件和更新文件速度非常慢，耗時(shí)非常長(zhǎng)。圖1為ECMWF_S4F模式使用5種不同分塊策略創(chuàng)建文件使用的時(shí)間。

圖1 ECMWF_S4F模式不同分塊策略 創(chuàng)建文件時(shí)間對(duì)比

對(duì)于NCEP_GFS模式，文中共驗(yàn)證了5種不同分塊策略創(chuàng)建文件和更新文件使用的時(shí)間。圖2為其中4種較慢分塊策略創(chuàng)建文件使用的時(shí)間。

對(duì)于ECMWF_ENSEXT模式，文中共驗(yàn)證了4種不同分塊策略創(chuàng)建文件和更新文件使用的時(shí)間。圖3為4種不同分塊策略創(chuàng)建文件使用的時(shí)間。

圖3 ECMWF_ENSEXT模式不同分塊 策略創(chuàng)建文件時(shí)間對(duì)比

3.3 壓縮方法性能分析

NetCDF4可通過(guò)HDF5庫(kù)選取不同的壓縮算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)損壓縮，壓縮系數(shù)為1至9。常見(jiàn)的無(wú)損壓縮算法有GZIP、LZF等，其中GZIP算法具有中等速度高壓縮率，LZF算法具有快速但中等的壓縮率。

因?yàn)镹etCDF4使用的是無(wú)損壓縮，不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)精度產(chǎn)生影響，更容易被用戶接受使用。使用數(shù)據(jù)壓縮的特性，可縮小文件大小，并縮短壓縮數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間。壓縮是在創(chuàng)建數(shù)組變量(數(shù)據(jù)集)時(shí)指定的。所有壓縮/解壓縮操作都由HDF5庫(kù)自動(dòng)處理，對(duì)應(yīng)用程序透明。

圖4～圖6為三種模式在壓縮系數(shù)為1至9時(shí)創(chuàng)建文件用時(shí)與文件大小。由圖5和圖6可見(jiàn)，在壓縮系數(shù)為1至3時(shí)，各模式創(chuàng)建文件用時(shí)相差不大，壓縮后的文件大小較為接近；壓縮系數(shù)為4至9時(shí)，創(chuàng)建文件用時(shí)基本不變，文件大小的變化也不明顯；而在壓縮系數(shù)為3、4之間，壓縮后的文件大小急劇減少，創(chuàng)建文件用時(shí)也急劇增加。。

圖4 ECMWF_S4F模式不同壓縮系數(shù) 創(chuàng)建文件用時(shí)與文件大小

圖5 NCEP_GFS模式不同壓縮系數(shù) 創(chuàng)建文件用時(shí)與文件大小

圖6 ECMWF_ENSEXT模式不同壓縮 系數(shù)創(chuàng)建文件用時(shí)與文件大小

3.4 NetCDF4調(diào)優(yōu)策略

綜上，結(jié)合表2可知，集合預(yù)報(bào)成員維度在數(shù)據(jù)量較大的模式ECMWF_ENSEXT中選取越大，耗時(shí)越長(zhǎng)，在數(shù)據(jù)量較小的ECMWF_S4F模式中相反；預(yù)報(bào)時(shí)效維度在所有模式中顯示的規(guī)律是數(shù)值越大耗時(shí)越長(zhǎng)；第三維度以及之后的維度顯示的規(guī)律是數(shù)值越小，耗時(shí)越長(zhǎng)。因此，如果數(shù)據(jù)產(chǎn)品擁有多個(gè)維度(尤其是4個(gè)或4個(gè)以上的維度)，對(duì)前三個(gè)維度選取合適的分塊參數(shù)，會(huì)顯著提升程序的性能，在非前三個(gè)維度設(shè)置細(xì)粒度的分塊參數(shù)(尤其是選擇分塊參數(shù)為1的時(shí)候)，程序的性能會(huì)顯著變差。

從研究結(jié)果可以看出，調(diào)整數(shù)據(jù)產(chǎn)品的前三個(gè)維度對(duì)程序的整體運(yùn)行速度影響很大，但在參數(shù)的選擇上并未出現(xiàn)線性規(guī)律，需要使用者通過(guò)選取不同參數(shù)的分塊策略進(jìn)行對(duì)比，獲得針對(duì)某個(gè)業(yè)務(wù)最合適的分塊策略。

表2 三個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)模式不同存儲(chǔ)策略創(chuàng)建、更新文件時(shí)間

表3 三個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)模式不同壓縮系數(shù)月文件數(shù)據(jù)量對(duì)比

由表3可知，壓縮系數(shù)1至3時(shí)，各模式壓縮后的文件大小基本一致，ECMWF_S4F模式的壓縮率最高，約為連續(xù)存儲(chǔ)方式的二千三百分之一1/2300，ECMWF_ENSEXT模式的壓縮率最小，約為連續(xù)存儲(chǔ)方式的一百六十分之一1/160；各模式在壓縮系數(shù)1至3時(shí)，程序用時(shí)差異不大；當(dāng)壓縮系數(shù)選取4至9時(shí)，各模式壓縮后的文件大小也基本一致，ECMWF_S4F模式的壓縮率最高，約為連續(xù)存儲(chǔ)方式的八千二百分之一1/8200，ECMWF_ENSEXT模式的壓縮率最小，約為連續(xù)存儲(chǔ)方式的四百八十分之一1/480；各模式在壓縮系數(shù)4至9時(shí)，程序用時(shí)差異不大。而在壓縮系數(shù)3、4之間，壓縮后的文件大小急劇減小，程序用時(shí)急劇上升。

因此，在時(shí)間要求嚴(yán)格的環(huán)境下，建議選擇3或3以下的壓縮系數(shù)，在空間要求嚴(yán)格的環(huán)境下，選擇4或4以上的壓縮系數(shù)。

4 結(jié)束語(yǔ)

從“廣東省氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)”出發(fā)，介紹了NetCDF4在氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用，對(duì)比了同種數(shù)值預(yù)報(bào)模式使用不同分塊策略時(shí)創(chuàng)建與更新文件時(shí)間，對(duì)比了NetCDF4在不同壓縮系數(shù)時(shí)的性能，通過(guò)性能分析了解了NetCDF4的新特性，進(jìn)行了性能調(diào)校，并在此基礎(chǔ)上總結(jié)出了NetCDF4的調(diào)優(yōu)策略。合適的調(diào)優(yōu)策略會(huì)顯著減少文件的創(chuàng)建(更新)時(shí)間，或提高文件的壓縮率，節(jié)省系統(tǒng)的存儲(chǔ)空間。

該研究結(jié)果為NetCDF4在數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的全面使用奠定了基礎(chǔ)，為提高數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)存儲(chǔ)效率提供了可靠的實(shí)踐依據(jù)。NetCDF4合理適當(dāng)?shù)氖褂脤?huì)顯著提高氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)效率，也是未來(lái)幾年“廣東省氣象格點(diǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)”的主要工作方向。