气象集成技术研究成果
概述
云雨等气象因素对卫星数据的拍摄起着至关重要的作用，能够直接影响拍摄区域的质量甚至拍摄可用性。需结合云量、雨雪、温度、湿度等气象因素综合考虑，制定最优的拍摄计划。为实现这一目标，结合 Meteoearth、VentuSky、中国天气网等主流气象网数据开展技术研究，从数据发现、数据挖掘、数据下载、数据解析、数据展示等几方面展开可研性分析。最终确定依赖美国国家海洋和大气管理局（NOAA）开发的全球模型（Model GFS）作为气象数据源，重点展开数据解译工作。
数据发现
经研究所有的气象数据的展示都是基于一定的数值模型，目前比较常见的数值类型包括:
1)Model ICON：这是由德国国家气象服务机构（DWD）开发的全球模型。模型的分辨率大约为 13 km。它每 6 小时运行一次。区域模型 ICON-EU 使用 7 公里的网格。此外，它每 3 小时更新一次。这使它成为现有的最有用的模型，覆盖整个欧洲。
2）Model GFS：这是由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）开发的全球模型。模型的分辨率大约为 22 km。计算以 3 小时为增量进行 10 天。模型每 6 小时更新一次。
3）Model GEM：这是加拿大气象中心（CMC）开发的全球模型。模型的分辨率大约为 25 km。计算以 3 小时为增量进行 10 天。模型每 12 小时更新一次。
4）Model HRRR：这是由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）开发的区域模型。模型的分辨率大约为 2 km。计算以 1 小时为增量进行 16 小时。模型每小时更新一次。
数据挖掘
通过对 Meteoearth、VentuSky、中国天气网等目前相关气象软件的研究对比，从气象数据的时间维度、支持分辨率、预测准确度等多方面综合考究。确定采用 VentuSky 中的 Model GFS 气象数据模型。
1、 中国气象网（放弃）：经研究，中国气象网只能展示截止当前时间的卫星云图，暂时不能预测未来结果，而规划会商系统主要是拍摄未来时间段内的区域数据，所以暂时不在研究范围内；
2、 VentuSky**（选中）：**VentuSky 是可以基于全球模式（ICON、GFS、GEM）各种模型进行切换展示云量、温度、江水、风速等多种气象信息，能够直观以网格点方式查看个区域的信息，并做到按数值以颜色渲染。能够预测未来 16 天的气象信息，复合我们规划需求，作为重点考研对象。
3、MeteoEarth与 WeatherPro：
MeteoEarth 仅提供基于 ECMWF 的计算全球数据。淋浴或雷暴等当地天气事件无法以最佳方式进行预测，因为网格模式不够精细。建议使用 WeatherPro。（来自于 meteo 帮助中心）
WeatherPro 的数据模型包括来自 UKMO，GFS 等主要全球天气模型的数据。
数据下载
以 GFS 数据模型作为重点考研对象后，研发人员经过多种渠道查找与研究，已确认数据下载地址以及数据过滤地址，经测试，可以依据云雨等参数条件、空间范围、时间生成数据下载地址。
数据介绍
数据编目网址：https://www.nco.ncep.noaa.gov/pmb/products/gfs/
此网址包含
GFS-全球经度-纬度网格 0.25 度、0.5 度、1 度分辨率的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
GFS-0.50 DEG 组合全球纬度-经度网格的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
GFS-T 1534 半拉格朗日网格的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
GFS-MOS 航空产品的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
GFS-MDL 温带风暴潮的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
WAFS/民航组织/国际交流/自由操作系统网格的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
GFS-32 公里 Lambert 共形网格的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
GFS-世界区域预报系统的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
高空预报(1.25 度分辨率) 的编目介绍以及 ftp、http 获取地址。
等等，详细参考网站
下图为各种分辨率的数据的数据描述。具体全部数据类型请参考：
编目介绍
访问地址:
https://www.nco.ncep.noaa.gov/pmb/products/gfs/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f000.shtml
数据过滤
GFS 模型数据的下载，通过 NOAA 网站筛选数据，选择 GFS 0.25 Degree 的筛选
访问地址为https://nomads.ncep.noaa.gov/
选择数据日期
进入下面的筛选界面，会显示截止当前时间 10 天的数据目录，选择最近日期，会显示每隔六个小时的数据数据目录，选择时间最晚的数据
选择数据目录
选择文件参数
进入数据筛选，可以选择未来 384 小时（16 天）的筛选，
4、选择时间：例如下图数据表示为 7 月 15 日 18 点以后一小时的数据
生成下载地址
选择字段，下图只截取部分字段说明，例如云量覆盖为 TCDC，生成的访问地址有规律可循。
下载数据，点击 startdown；生产数据的下载链接为
数据下载
8、用下载工具下载即可。如后期需要自动定时下载，只需要日期跟时间参数即可。下图为下载后的数据。
数据解析
目前有两种数据解析方式
转 NC 解析（wgrib+netcdf 不推荐）
用 wgrib 转 netcdf 命令如下.\wgrib2.exe gfs.t18z.sfluxgrbf321.grib2 -netcdf 321.nc；
然后利用 java 的 netcdf.jar 多数据进行解析,下午为 netcdf 文件解析的结果，即以经纬度网格展示的的数据。
wgrib+mysql 通过命令可以把 grib2 文件转换成 mysql 数据表（目前只支持 mysql）；
Ecods 解析（推荐）
eccodes（仅限 linux 使用）可以用命令转换，也可以用在 linux 上编译后用 c++或 python 进行开发。访问地址为https://confluence.ecmwf.int/display/ECC/grib_get，里面包含相关相关命令以及 api。
下图为用 grib_get_data 命令解析的数据，每个网格的云量值。
数据展示
数据解析
气象数据每间隔 6 小时下载一次，下载当前时间后面 48 小时的数据 wgrib 进行数据，通过 wgrib 或 ecodes 对 grib2 气象数据的解析。
数据入库
通过 wgrib 或 ecodes 解析的气象数据可以直接存入 postgres 库，如果转成 mysql 可以进行数据同步到 postgres 数据库中.
服务发布
最后通过 geoserver、mapserver 等将数据渲染发布服务
数据展示
依赖 leaflets 将云量、温度、风向、雨雪等数据直观的展示在地图上。
由于全球数据量偏大，可以进行星下点与卫星云图的重叠计算，只显示覆盖范围内的云盖百分比。这样可以提升显示效率。
