伏羲天气预报快速上手：Gradio界面导出CSV/JSON格式预报结果操作指南

伏羲天气预报快速上手：Gradio界面导出CSV/JSON格式预报结果操作指南

1. 伏羲天气预报系统简介

伏羲(FuXi)是复旦大学开发的15天全球天气预报级联机器学习系统，基于发表在Nature npj Climate and Atmospheric Science的论文实现。这个先进的天气预报系统能够提供从短期(0-36小时)到中期(36-144小时)再到长期(144-360小时)的全球天气预报。

核心特点：

• 采用级联机器学习架构，分阶段处理不同时间尺度的预报
• 支持CPU和GPU两种运行模式
• 提供直观的Gradio网页界面和命令行两种使用方式
• 能够导出CSV/JSON格式的预报结果，方便后续分析和应用

论文链接: FuXi: a cascade machine learning forecasting system for 15-day global weather forecast

2. 系统快速部署指南

2.1 环境准备

在开始使用伏羲天气预报系统前，需要确保满足以下系统要求：

硬件要求：

• CPU：建议多核处理器（系统已优化为4线程并行）
• 内存：建议16GB以上
• 存储空间：至少10GB可用空间

软件依赖：

pip install gradio xarray pandas netcdf4 numpy pip install onnxruntime-gpu # 如需GPU加速

2.2 启动服务

1. 进入伏羲项目目录：

cd /root/fuxi2

2. 启动Gradio界面服务：

python3 app.py

3. 服务启动后，默认会在端口7860监听，在浏览器中访问：

http://localhost:7860

3. 使用Gradio界面导出预报结果

3.1 准备输入数据

伏羲系统接受NetCDF(.nc)格式的输入数据，数据形状应为(2, 70, 721, 1440)。系统提供了示例数据供测试使用：

/root/fuxi2/Sample_Data/sample_input.nc

3.2 配置预报参数

在Gradio界面中，可以设置以下预报参数：

• Short-range Steps：短期预报步数（每步6小时，默认2步）
• Medium-range Steps：中期预报步数（默认2步）
• Long-range Steps：长期预报步数（默认2步）

3.3 运行预报并导出结果

1. 点击"Run Forecast 运行预报"按钮开始预报
2. 观察实时进度条和日志输出
3. 预报完成后，界面会显示预报结果图表
4. 在结果展示区域下方，找到"Export Results"部分
5. 选择导出格式（CSV或JSON）
6. 点击"Download"按钮下载预报结果文件

CSV格式特点：

• 表格形式，适合用Excel等工具打开
• 包含时间序列和各气象要素值
• 便于进行统计分析和可视化

JSON格式特点：

• 结构化数据，适合程序处理
• 保留完整的数据层次结构
• 方便集成到Web应用或API中

4. 命令行方式使用

除了Gradio界面，伏羲系统也支持命令行方式运行预报并导出结果：

python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input /root/fuxi2/Sample_Data/sample_input.nc \ --num_steps 20 20 20 \ --output_format csv # 可选csv或json

命令行参数说明：

• --model：指定模型路径
• --input：输入数据文件路径
• --num_steps：设置短/中/长期预报步数
• --output_format：指定输出格式(csv/json)

5. 数据格式详解

5.1 输入数据变量

伏羲系统处理的输入数据包含70个气象变量：

大气变量（65个）：

• Z：位势高度（13层：50-1000 hPa）
• T：温度（13层）
• U：U风（13层）
• V：V风（13层）
• R：相对湿度（13层）

地表变量（5个）：

• T2M：2米温度
• U10：10米U风
• V10：10米V风
• MSL：海平面气压
• TP：6小时累积降水量

5.2 输出数据结构

导出的CSV/JSON文件包含以下内容：

• 时间序列（按预报步长）
• 各气象要素的最小值/最大值/平均值
• 空间分布数据（按经纬度网格）

JSON示例结构：

{ "forecast": [ { "time": "2023-01-01T00:00:00", "variables": { "T2M": { "min": 283.15, "max": 293.15, "mean": 288.25 }, "TP": { "min": 0.0, "max": 5.2, "mean": 1.8 } } } ] }

6. 常见问题解答

Q：导出的CSV/JSON文件不包含所有变量数据？A：默认只导出关键变量，如需完整数据，可以修改代码中的输出配置。

Q：预报速度太慢怎么办？A：可以尝试以下方法：

• 减少预报步数
• 使用GPU加速（需安装onnxruntime-gpu）
• 只运行特定阶段的预报（短期/中期/长期）

Q：如何处理自己的气象数据？A：系统提供了数据预处理脚本：

• make_hres_input.py：处理高分辨率数据
• make_era5_input.py：处理ERA5再分析数据
• make_gfs_input.py：处理GFS预报数据

7. 总结

伏羲天气预报系统通过Gradio界面提供了便捷的天气预报功能，并支持将预报结果导出为CSV或JSON格式，极大方便了气象数据的后续分析和应用。本指南详细介绍了从系统部署、数据准备到结果导出的完整流程，帮助用户快速上手使用这一先进的天气预报工具。

通过掌握伏羲系统的使用，您可以：

• 获取15天全球天气预报数据
• 灵活配置不同时间尺度的预报
• 导出结构化数据用于专业分析
• 将预报结果集成到自己的应用中

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