Python实现对FNL数据的处理

为了更好的工作，技术还是不能放弃，需要不断积累，记录也为了分享。

使用Python处理FNL数据有很多好处，便于对FNL数据的矢量化分析，同时方便使用成熟的算法快速进行数据挖掘。

Python3.6：安装了Anaconda3 5.2的Windows版本，工具使用PyCharm。

(1) FNL 数据介绍

FNL(（Final Operational Global Analysis)数据是美国国家环境预报中心（NECP）/美国国家大气研究中心（NCAR）提供的全球再分析资料，空间精度为1°×1°，通过FNL数据可以了解真实的全球区域气象状况。（详见https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/）。

（2）Python操作FNL数据示例

tips: FNL数据是grib2格式的，如果是linux系统建议用iris库，能够识别并处理NetCDF、GRIB等格式数据；如果Java，可以到NCAR官网下载jar包，也能够处理NetCDF、GRIB等格式数据。参考：

https://www.unidata.ucar.edu/software/decoders/gribjava.html

https://www.unidata.ucar.edu/software/thredds/current/netcdf-java/documentation.htm

现在用的是Windows系统，使用wgirb2工具读取grib2数据。参考：https://blog.csdn.net/m0_37600626/article/details/79311129

我下载的wgirb2工具目录：

先看看fnl数据，wgrib2有很多命令行参数选项，其中-V和-v参数，可以输出更多的内容。

import os
# 将当前目录转到wgrib2工具目录
os.chdir("C:/Users/Downloads")
# 执行cmd命令，查看各个每一条参数信息
os.system(r"wgrib2 E:/fnl_20180701_00_00.grib2 -v")

输出了353行数据，如下所示：

后面参数，例如mb是毫巴 1mb = 1hPa，anl表示analysis 分析数据，与fcst表示forecast预报数据相对应。

wgrib2可以直接读出为txt、csv文件，导出后可以导入到数据库中，便于后续分析处理。

import os
# 将当前目录转到wgrib工具目录
os.chdir("C:/Users/Downloads")
# 执行cmd命令，查看各个每一条参数信息
os.system(r"wgrib2 E:/fnl_20180701_00_00.grib2 -v")
#导出2hPa的温度数据
os.system(r"wgrib2 E:/fnl_20180701_00_00.grib2 -match ':TMP:2 mb' -csv 2mb_tmp.csv")

导出的csv数据，如下所示：