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為實例，對如何使用NCL對歷史數據進行統(tǒng)計分析進行了介紹，并對其在決策氣象服務中的運用進行了討論。利用NCL內置函數可以實現決策氣象服務中對數據統(tǒng)計分析的各類需求。從實際的氣象服務經驗分析，決策氣象服務過程中需要準確詳實的數據作為支撐。NCL功能強大，在對數據進行統(tǒng)計分析的同時還能夠對數據進行圖表繪制，因此可以作為一個有效的工具來實現服務過程中對各類歷史及實況數據統(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，在對數據進行統(tǒng)計分析時，不僅可以保證數據統(tǒng)計分析的準確，還能夠提高數據處理速度，保證了決策氣象服務的及時性。

關鍵詞 NCL；數據處理；決策氣象服務；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

氣象災害占自然災害的比重約為70%，因此氣象工作中一個重要的任務就是向各級黨政領導及相關防災減災決策指揮機構提供決策氣象服務，努力發(fā)揮氣象工作的參謀和助手作用[1]。決策氣象服務的目的是在第一時間讓黨政領導和決策部門獲得科學、準確、及時和有決策參考價值的氣象信息[2]。其內容主要包括天氣、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、未來趨勢預測和對策建議等綜合評價。這些內容對氣象業(yè)務人員如何快速統(tǒng)計分析海量歷史數據以及對統(tǒng)計結果進行可視化處理提出了較高的要求。

雖然先進的業(yè)務應用平臺的建立為歷史數據處理和統(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的應用。隨著計算機技術的發(fā)展，大量的計算機語言和軟件工具為各類氣象數據統(tǒng)計分析及可視化提供了便利。許多專家學者曾對這些工具在數據處理上的應用開展過專門的研究，劉培寧等[3]使用R語言對NetCDF數據進行統(tǒng)計分析并對分析結果進行可視化處理；王 赟等[4]使用MATLAB實現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數據處理的高級語言[5]，它對各類數據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的應用。本文將以2015年和2016年梅雨期暴雨的氣象服務為實例，具體介紹如何使用NCL對歷史數據進行快速處理，并探討其在決策氣象服務中的應用。

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數據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等格式的數據，基本實現了各類氣象數據和模式數據的無縫對接[6]。

在數據處理上，NCL囊括了大氣科學研究中幾乎所有的計算方法，并內置了大量如EOF分解、SVD分解、功率譜分析及數據插值等數理統(tǒng)計函數供調用。此外，NCL還支持外部C和Fortran程序的調用，使得對數據的處理和計算更加便捷高效。在數據的可視化方面，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中進行數據分析和圖形圖表繪制的運用[7-8]。

2 應用實例

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，造成秦淮河東山水位持續(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過程中，黨政領導和決策部門對入梅、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)務平臺中查得，但這些關鍵指標對于他們作出準確有效的決策部署十分關鍵。因此，就需要氣象業(yè)務人員采用其他方法對歷史數據進行統(tǒng)計分析。

在實際服務過程中，NCL極其強大的功能為統(tǒng)計這些梅雨相關指標提供便利，并能夠快速地進行圖表的繪制。在處理梅雨期降水數據時，首先對歷史地面觀測月報表進行預處理，然后再使用NCL分別進行數據讀取、數據截取、統(tǒng)計分析和結果輸出等操作（圖1）[9-10]。

讀取數據和截取數據的NCL代碼如下：

通過使用函數str_get_field（str_val，field_number，delim-iter）對ASCⅡ格式數據進行讀取，此時得到的數據為字符串，再使用tointeger（val）或tofloat（val）函數將讀取到的字符串轉換為整型或實型數據。

在對入梅和出梅時間進行相對時間轉換（代碼第8—9行）時，使用的函數為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換為相對單位units的相對時間，轉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)計梅雨期間降水數據時的循環(huán)變量。

對數據進行統(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）函數將相對時間轉換為常規(guī)時間（代碼第5—7行）。

結果輸出的代碼如下：

完成對梅雨期各個關鍵指標和要素的統(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）函數將統(tǒng)計結果輸出到ASCⅡ格式文檔中（代碼第1—2行）。本例中，輸出的數據依次為年份、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 結語

本文以2015年和2016年梅雨期暴雨的氣象服務為實例，對如何使用NCL對歷史數據進行統(tǒng)計分析進行了介紹和討論。NCL內置豐富的各類函數，為統(tǒng)計分析提供了便捷，例如日期轉換函數（cd_inv_calendar和cd_calendar）可以實現常規(guī)時間與相對時間的轉換，方便定位給定時間的數據位置。從整個實際操作過程中看，NCL代碼十分簡潔，使用內置函數基本可實現常規(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經驗分析，決策氣象服務更應注重提供決策部門關注的重點信息，而這些信息往往需要詳實的數據作為支撐。在對大量甚至海量的歷史數據進行統(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，可實現對歷史數據的快速統(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)務工作中，以確保決策氣象服務中數據分析統(tǒng)計的及時準確性。

4 參考文獻

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