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MICAPS第四类数据格式Python处理库的实现和应用

更新时间：2019-12-26 22:13:56 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

本文基于Python语言设计和实现了MICAPS第四类数据格式的通用接口库Diamond4,包含数据读写,格点到站点的插值,数据格式转换等功能。Diamond4库简洁高效,可有效支持对MICAPS数据的本地开发。最后展示了Diamond4库结合其他Python第三方库在新乡市气象台本地业务应用的两个实例:结合Bokeh库的多模式站点两米温度的自动提取和结合Arcpy库的多模式降水对比邮票图的自动生成。


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总625期第十二期  
2017年12月  
河南科技  
地球与环境  
Henan Science and Technology  
MICAPS第四类数据格式Python处理库的实现和应用  
朱 枫1 袁鹏艳2 段中夏1  
（1.新乡市气象局，河南 新乡 453003；2.延津县气象局，河南 延津 453200）  
摘
要：本文基于Python语言设计和实现了MICAPS第四类数据格式的通用接口库Diamond4，包含数据读写，  
格点到站点的插值，数据格式转换等功能。Diamond4 库简洁高效，可有效支持对 MICAPS 数据的本地开发。  
最后展示了 Diamond4库结合其他 Python 第三方库在新乡市气象台本地业务应用的两个实例：结合 Bokeh 库  
的多模式站点两米温度的自动提取和结合Arcpy库的多模式降水对比邮票图的自动生成。  
关键词：MICAPS；第四类数据；Diamond4库  
中图分类号：P451  
文献标识码：A  
文章编号：1003-5168（2017）12-0152-03  
The Implementation and Application of a Python Library  
for MICAPS Fourth Format Data  
Zhu Feng1 Yuan Pengyan2 Duan Zhongxia1  
（1.Xinxiang Meteorological Bureau，Xinxiang Henan 453003；2.Yanjin Meteorological Bureau，Yanjin Henan 453200）  
Abstract: We designed and implemented a Python library named Diamond4 for processing the MICAPS  
fourth format data. The library consists the utilities of data writing and reading, grid-to-station data extrac⁃  
tion, format conversion et al. which will efficiently support the native development on the MICAPS data.  
The last showed Diamond4 library combined with other Python third party libraries in two instances of lo⁃  
cal meteorological station business application in Xinxiang city: Combining site of multi mode Bokeh base  
two meters temperature automatic extraction and combination of Arcpy library multi mode contrast stamp  
for automatic generation of precipitation.  
Keywords: MICAPS；fourth format data；Diamod4 library  
分气象信息综合分析和处理系统 MICAPS（Meteo⁃  
rology Information Comprehensive Analysis Process Sys⁃  
tem）是我国气象业务的基础软件［1］，其中第四类数据  
是 MICAPS 系统自定义的格点数据格式。国家气象信  
息中心通过 CMACast 卫星系统下发的多种气象实况数  
据和数值预报模式结果通常最终被解码成第四类格  
式，供 MICAPS 系统可视化呈现或处理。因此，基层预  
报员接触最多的气象数据通常以 MICAPS 第四类格式  
呈现。这种格式都是单个的文本文件，相对于 Grib1、  
Grib2、HDF 或者 NetCDF 等高级格式要简单明了许多。  
鉴于 MICAPS 第四类数据使用的简单性和普遍性，如何  
开发一个通用的、简洁高效的针对 MICAPS 第四类数据  
格式的程序接口库，以便基层预报员在这类格式的数  
据基础上定制开发本地化应用，是本文要解决的主要  
问题。  
1
设计背景和思路  
Python 是一门简洁且功能强大的开源编程语言，因  
其活跃的社区支持，涌现了大量优秀的第三方库，涵盖了  
［2］  
网络编程、数据库、嵌入式、游戏等多个领域 ，尤其在科  
学计算和机器学习领域，Python 变得越来越受欢迎。此  
外，Python 语言还被应用于气象领域，主要用于开发、绘  
［3］  
图 。Python简明易学，且易快速上手。考虑到需要开发  
的程序接口库主要供基层预报员使用，因此，选择Python  
作为开发语言不仅可以减少开发成本，也能减少学习和  
使用的难度。本文设计开发的库是纯 Python 库，除 Py⁃  
thon内置的库外，不依赖其他第三方库，包括在科学计算  
领域使用较多的 Numpy、Pandas 等，以保证其简洁易用。  
收稿日期：2017-11-01  
作者简介：朱枫（1988-），男，硕士，助理工程师，研究方向：短期短时天气预报预警。  
第12期  
MICAPS第四类数据格式Python处理库的实现和应用  
·153·  
因为 MICAPS 数据格式的头文件大都以英文 Diamond 开  
头，因此将处理MICAPS第四类数据格式的库命名为Dia⁃  
mond4。  
(month, day, hour, interval) = data_raw［4:8］  
year = data_raw［3］  
if len(year) == 2:  
MICAPS第四类数据具有统一的定义方式（具体定义  
说明请参见官方论坛网站或 MICAPS 自带的帮助文档）， year)  
每个第四类数据文件的文件头都对特定的属性进行了明  
确规定，各个属性以空格分割，只是具体数据不一样。因  
此，可以将 MICAPS 第四类数据看做一个类，将一个 MI⁃  
CAPS第四类文件视为一个对象。很自然地，采用面向对  
象的设计方式，更容易保障代码的结构性和逻辑性。Dia⁃  
year = ('20' + year) if int(year) ＜ 49 else ('19' +  
elif len(year) == 4:  
pass  
else:  
raise Exception('year parameter error!')  
# 注意start_time和valid_time没有统一规定，要看具  
mond4类根据MICAPS第四类数据的格式，定义了相应属  
性，每个属性作为对象的一个字段，实际格点数据也是对  
象的一个字段，以一维列表的方式保存数据部分。格点  
数据是二维数据，用一维列表保存，是为了减少内存消  
耗，为了更容易获取格点值，可以定义取值方法Value，根  
据行列号直接获取对应值，从而在逻辑上屏蔽数据实际  
存储的组织方式。在此基础上，可以很方便地再设计定  
义其他方法。  
体情况  
self.start_time = datetime.datetime(int(year),int(month),  
int(day), int(hour))  
self.valid_time = self.start_time + datetime.timedelta  
(hours=int(interval))  
# 数据部分，以一维数组表示  
self.data = ［float(i) for i in data_raw［22:］］  
del data_raw  
def value(self, row, col):  
2
Diamond4库的主要实现  
'''根据行列号获取格点值，将格点数据看成 self.  
cols*self.nums_lat 的二维数组，返回第 row 行，第 col 列的  
值，row和col必须为整数，从0开始计数，坐标原点在左上  
角'''  
下面的代码给出了 Diamond4实现的主要部分，即初  
始化方法和取值方法。Diamond4类库的具体实现代码托  
管 在 GitHub 上 ，网 址 为
MeteoPlot/blob/master/pyMicaps.py。  
class Diamond4(object):  
if row ＜ 0 or row ＞= self.rows or col ＜ 0 or col ＞  
= self.cols:  
diamond = 4  
raise Exception('out of data spatial range')  
return self.data［row * self.cols + col］  
#构造函数  
def __init__(self, file_path):  
3
Diamond4库在本地业务中的应用  
with open(file_path, 'r') as f:  
#读入原始数据  
开发 Diamond4 的主要目的就是方便有开发经验的  
基层预报员直接在 MICAPS 数据基础上进行开发。现在  
将展示两个应用了Diamond4库的两个实例，分别是多模  
式2m站点温度的提取和多模式降水对比邮票图绘制，这  
两个应用每天定期自动化运行，已经在新乡市气象台的  
实际业务中使用，并显著提升了预报员的工作效率。  
3.1 多模式2m站点温度的自动提取  
data_raw = ［word for line in f.readlines() if line［:-  
1］.strip() for word in  
line.split()］  
#定义相关属性  
self.doc = data_raw［2］.decode('gbk') # 说明字符串  
(self.size_lon, # 经度（x方向）格距, 一般为正  
self.size_lat, # 纬度（y方向）格距，有正负号  
self.lon_start, # 起始经度  
Diamond4 在多模式 2m 站点温度的自动提取中的应  
用主要是利用Diamond4类的IDW方法，将格点数据插值  
到特定站点。IDW 的以站点位置经纬度为输入参数，可  
以是多个站点，且必须以［(lon1,lat1）,(lon2,lat2),…(lonN,  
latN)］形式的一系列站点位置，经纬度必须是弧度形式，  
返回值是对应各个站点值的列表。具体是利用反距离加  
权的方法，根据站点距离周围四个格点值的距离进行加  
权计算，各个点的权重与距离的平方成反比（平方是IDW  
方法的默认值，也可以用其他幂次）。  
self.lon_end, # 终止经度  
self.lat_start, # 起始纬度  
self.lat_end) = (float(i) for i in data_raw［9:15］)  
终止纬度  
(self.cols, # 纬向格点数目，即列数  
#
self.rows) = (int(i) for i in data_raw［15:17］) # 经  
向格点数目，即行数  
［4］  
# 日期时间处理  
Bokeh库 是基于网页绘图的Python第三方库，其绘  

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