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

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)為實例，對如何使用NCL對歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析進行了介紹，并對其在決策氣象服務(wù)中的運用進行了討論。利用NCL內(nèi)置函數(shù)可以實現(xiàn)決策氣象服務(wù)中對數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的各類需求。從實際的氣象服務(wù)經(jīng)驗分析，決策氣象服務(wù)過程中需要準確詳實的數(shù)據(jù)作為支撐。NCL功能強大，在對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的同時還能夠?qū)?shù)據(jù)進行圖表繪制，因此可以作為一個有效的工具來實現(xiàn)服務(wù)過程中對各類歷史及實況數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的需求。同時，NCL代碼具有簡單和可移植性強等特點，在對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析時，不僅可以保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的準確，還能夠提高數(shù)據(jù)處理速度，保證了決策氣象服務(wù)的及時性。

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

中圖分類號 P409 文獻標識碼 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)的目的是在第一時間讓黨政領(lǐng)導(dǎo)和決策部門獲得科學(xué)、準確、及時和有決策參考價值的氣象信息[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。這些內(nèi)容對氣象業(yè)務(wù)人員如何快速統(tǒng)計分析海量歷史數(shù)據(jù)以及對統(tǒng)計結(jié)果進行可視化處理提出了較高的要求。

雖然先進的業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺的建立為歷史數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析提供了便捷，但由于其封閉性強并需要專門的研發(fā)人員進行管理的特點，造成這些平臺不具備快速及時的優(yōu)勢，因此不能勝任緊急情況下決策氣象服務(wù)的應(yīng)用。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，大量的計算機語言和軟件工具為各類氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計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)進行統(tǒng)計分析并對分析結(jié)果進行可視化處理；王 赟等[4]使用MATLAB實現(xiàn)了對雷達回波的三維顯示。

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)為實例，具體介紹如何使用NCL對歷史數(shù)據(jù)進行快速處理，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)計算和可視化的高級語言。NCL具有強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)中進行數(shù)據(jù)分析和圖形圖表繪制的運用[7-8]。

2 應(yīng)用實例

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，給防洪搶險工作帶來了巨大的壓力。在整個梅雨期的氣象服務(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)計十分關(guān)心，常常需要給出任意滑動幾日的降水累計量和歷史極值排名。這些指標無法在常規(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)鍵指標對于他們作出準確有效的決策部署十分關(guān)鍵。因此，就需要氣象業(yè)務(wù)人員采用其他方法對歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。

在實際服務(wù)過程中，NCL極其強大的功能為統(tǒng)計這些梅雨相關(guān)指標提供便利，并能夠快速地進行圖表的繪制。在處理梅雨期降水數(shù)據(jù)時，首先對歷史地面觀測月報表進行預(yù)處理，然后再使用NCL分別進行數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)截取、統(tǒng)計分析和結(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)進行讀取，此時得到的數(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)。

在對入梅和出梅時間進行相對時間轉(zhuǎn)換（代碼第8—9行）時，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便可將給定的時間轉(zhuǎn)換為相對單位units的相對時間，轉(zhuǎn)換后的入梅和出梅的相對時間可用于計算梅雨期持續(xù)的時間（代碼第10行），以及處理和統(tǒng)計梅雨期間降水數(shù)據(jù)時的循環(huán)變量。

對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的代碼如下：

在得到入梅和出梅的相對時間后，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（代碼第1—2行）。使用ind（larray）函數(shù)確定最大單日雨強發(fā)生日的相對時間（代碼第3行），最后利用cd_calendar（time，option）函數(shù)將相對時間轉(zhuǎn)換為常規(guī)時間（代碼第5—7行）。

結(jié)果輸出的代碼如下：

完成對梅雨期各個關(guān)鍵指標和要素的統(tǒng)計后，可以使用NCL的文本輸出功能進行輸出，此處使用write_table（filename，option，alist，format）函數(shù)將統(tǒng)計結(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)時間、梅雨期總降水量、最大單日雨強和最大單日雨強發(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間內(nèi)統(tǒng)計分析得到歷年梅雨的各類統(tǒng)計值和歷史極值的排序。表1給出的是1961年以來入梅、出梅時間和梅雨持續(xù)時間的統(tǒng)計，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。南京平均入梅時間6月18日，入梅最早年份為1972年，當年6月2日即入梅；1965年和1969年入梅時間最晚，6月30日才進入梅雨季。南京平均出梅時間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間；1987年入梅最晚，7月27日才出梅。由平均入梅、出梅時間計算知，南京梅雨期平均持續(xù)24～25 d，其中1982年梅雨持續(xù)時間最長，達到了45 d，而1978年梅雨持續(xù)時間最短，僅為3 d。

表2給出的是梅雨期降水的統(tǒng)計，分別給出了總降水量和最大單日雨強的最大、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)時間也最短，僅為3 d。從梅雨期最大單日雨強看，1961年以來單日最大雨強多為暴雨量級（≥50 mm），而歷史排名前5位的年份，日最大雨強均達到了大暴雨量級（≥100 mm），其中2015年6月27日單日雨強最大，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)為實例，對如何使用NCL對歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析進行了介紹和討論。NCL內(nèi)置豐富的各類函數(shù)，為統(tǒng)計分析提供了便捷，例如日期轉(zhuǎn)換函數(shù)（cd_inv_calendar和cd_calendar）可以實現(xiàn)常規(guī)時間與相對時間的轉(zhuǎn)換，方便定位給定時間的數(shù)據(jù)位置。從整個實際操作過程中看，NCL代碼十分簡潔，使用內(nèi)置函數(shù)基本可實現(xiàn)常規(guī)的統(tǒng)計分析功能。

從2015年和2016年梅雨期暴雨的氣象服務(wù)經(jīng)驗分析，決策氣象服務(wù)更應(yīng)注重提供決策部門關(guān)注的重點信息，而這些信息往往需要詳實的數(shù)據(jù)作為支撐。在對大量甚至海量的歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析時，不僅要保證準確性，更要注重快速及時性。NCL代碼簡單且包含豐富的函數(shù)，可實現(xiàn)對歷史數(shù)據(jù)的快速統(tǒng)計分析。同時，NCL代碼還具有移植性強的特點，即稍作改動便可實現(xiàn)其他的統(tǒng)計分析功能，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)計和歷史排名，此時僅需要通過改動統(tǒng)計梅汛期降水代碼中的年、月、日等變量即可實現(xiàn)上述需求。

本文僅對計算總降水量和確定最大單日雨強進行了討論，但NCL的統(tǒng)計分析功能遠不止這些，還需要在今后的工作中去發(fā)掘NCL其他更多的功能，并運用到實際業(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)計的及時準確性。

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