伏羲天气预报效果可视化：T2M/TP/U10/V10地表变量逐小时输出展示

伏羲天气预报效果可视化：T2M/TP/U10/V10地表变量逐小时输出展示

1. 引言

天气预报对我们的生活和工作有多重要，相信大家都有体会。无论是安排出行、规划农业生产，还是进行灾害预警，准确的天气预报都是关键。但传统的数值天气预报系统，计算成本高昂，需要庞大的超级计算机集群，而且预报时间越长，不确定性就越大。

今天要给大家介绍的，是一个能让你在普通电脑上就能跑起来的15天全球天气预报系统——伏羲（FuXi）。它由复旦大学团队开发，是一个基于机器学习的级联预报系统。最吸引人的是，它把原本需要超级计算机才能完成的任务，简化到了我们个人电脑也能处理的程度。

这篇文章，我们不谈复杂的算法原理，而是聚焦在最直观、最实用的部分：如何将伏羲系统生成的预报结果，特别是我们最关心的几个地表变量——2米温度（T2M）、6小时累积降水量（TP）、10米U风（U10）和10米V风（V10）——进行可视化展示，生成逐小时的动态效果图。

想象一下，你输入一组初始气象数据，系统就能预测未来15天全球任何地方的天气变化，并且你能清晰地看到温度如何升降、降水带如何移动、风场如何演变。这就是本文要带你实现的效果。

2. 伏羲系统快速上手

在开始可视化之前，我们得先把伏羲系统跑起来。别担心，整个过程比想象中简单。

2.1 一分钟启动服务

根据提供的镜像说明，启动伏羲预报服务只需要两步：

1. 进入项目目录并启动服务：

   cd /root/fuxi2 python3 app.py

   执行后，你会看到服务启动的日志，它会在本机的7860端口上运行。

2. 打开浏览器访问界面： 在你的浏览器地址栏输入：http://localhost:7860，就能看到伏羲系统的Web操作界面了。

这个界面非常直观，你不需要懂任何命令行，通过点击和选择就能完成一次天气预报。

2.2 理解核心：输入与输出

要让系统工作，我们需要给它“喂”数据，也就是初始时刻的全球气象状态。系统要求输入的数据是NetCDF格式（一种常用的科学数据格式），形状固定为(2, 70, 721, 1440)。

这70个变量里，就包含了我们关心的地表5变量：

• T2M: 2米高度处的气温（我们常说的“气温”就是指它）。
• TP: 过去6小时的累积降水量（用来预测未来会不会下雨、下多大）。
• U10: 10米高度处的经向风（东西方向的风）。
• V10: 10米高度处的纬向风（南北方向的风）。
• MSL: 平均海平面气压。

系统自带了样例数据（/root/fuxi2/Sample_Data/sample_input.nc），我们可以直接用这个来测试。在Web界面上传这个文件，设置好预报步数（比如短期、中期、长期各预报几步），点击“运行预报”，系统就会开始计算。

计算完成后，它会输出一个结果文件。我们的任务，就是把这个结果文件里枯燥的数字，变成一张张生动的地图动画。

3. 从数据到图表：地表变量可视化实战

预报结果文件通常也是一个NetCDF文件，里面包含了未来多个时间点的全球各层气象数据。我们需要从中提取出T2M、TP、U10、V10这四个地表变量，并按时间顺序把它们画出来。

下面，我将用一个完整的Python脚本来演示如何实现。你可以在运行伏羲系统的同一台机器上直接执行。

3.1 准备可视化环境

首先，确保安装了必要的Python库。除了伏羲系统需要的，我们还需要绘图库。

pip install matplotlib cartopy netcdf4 numpy xarray

• matplotlib: 画图的核心库。
• cartopy: 专门用来画地图的库，能轻松处理经纬度投影。
• netcdf4,xarray: 用来读取和处理NetCDF格式的数据文件。

3.2 核心可视化代码解析

我们来创建一个名为visualize_fuxi_surface.py的脚本。我会分段解释每一部分的作用。

第一部分：导入库和设置

import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from matplotlib.animation import FuncAnimation import os # 设置中文字体（可选，如果标签需要中文） # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False print("开始加载伏羲预报结果...")

这部分代码引入了所有需要的工具。xarray让我们像操作表格一样操作气象数据，cartopy负责画地图背景。

第二部分：加载数据并提取地表变量

# 假设你的预报结果文件路径 result_file_path = "/root/fuxi2/forecast_output.nc" # 请替换为你的实际文件路径 # 使用xarray打开NetCDF文件 ds = xr.open_dataset(result_file_path) # 提取我们关心的四个地表变量 # 注意：变量名需要根据实际输出文件中的名称调整，这里为示例 t2m_data = ds['t2m'] # 2米温度，单位可能是开尔文(K) tp_data = ds['tp'] # 总降水量，单位可能是米(m) u10_data = ds['u10'] # 10米U风分量，单位可能是米/秒(m/s) v10_data = ds['v10'] # 10米V风分量，单位可能是米/秒(m/s) # 获取经纬度坐标和时间坐标 lons = ds.longitude.values lats = ds.latitude.values times = ds.time.values print(f"数据加载成功！") print(f"时间维度：{len(times)} 个时次") print(f"空间范围：经度 {lons.min()} 到 {lons.max()}，纬度 {lats.min()} 到 {lats.max()}") print(f"T2M形状：{t2m_data.shape}") print(f"TP形状：{tp_data.shape}")

这段代码的核心是xr.open_dataset，它打开了预报结果文件。然后我们像字典一样，根据变量名取出T2M、TP等数据。xarray会自动关联这些数据对应的经纬度和时间信息，非常方便。

第三部分：创建单时刻的平面地图我们先画一个时间点的图，看看效果。

# 选择第一个预报时刻进行预览 time_idx = 0 current_time = times[time_idx] # 创建带地图投影的画布 fig = plt.figure(figsize=(15, 10)) # 使用PlateCarree投影（最常见的经纬度投影） ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 绘制2米温度填色图 # 将温度从开尔文转换为摄氏度（如果原始单位是K） t2m_plot = t2m_data[time_idx].values if np.nanmean(t2m_plot) > 100: # 粗略判断是否为开尔文单位 t2m_plot = t2m_plot - 273.15 units_t2m = '°C' else: units_t2m = 'K' contour = ax.contourf(lons, lats, t2m_plot, levels=60, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap='RdBu_r') # 红蓝渐变色，适合表示温度冷暖 # 添加风矢量箭头（U10和V10） # 每隔一定网格点取一个风矢量，避免过于密集 stride = 10 ax.quiver(lons[::stride], lats[::stride], u10_data[time_idx].values[::stride, ::stride], v10_data[time_idx].values[::stride, ::stride], transform=ccrs.PlateCarree(), color='black', scale=100) # 添加地理特征 ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.8) ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linewidth=0.5, linestyle=':') ax.add_feature(cfeature.LAKES, alpha=0.5) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, alpha=0.3) # 添加色标和标题 plt.colorbar(contour, ax=ax, orientation='horizontal', pad=0.05, label=f'2m Temperature ({units_t2m})') ax.set_title(f'FuXi Forecast - Surface Variables at {current_time}') print(f"单时刻预览图已生成。") plt.show()

这段代码做了几件事：

1. 创建了一个地图画布。
2. 用contourf画出了温度的颜色填充图，冷暖一目了然。
3. 用quiver画出了风场箭头，箭头方向代表风向，长度代表风速。
4. 添加了海岸线、国界等地理信息，让地图更易读。
5. 最后添加了色标、标题并显示图片。

运行到这里，你应该能看到一张静态的全球气象图了。

3.3 生成逐小时动画

静态图只能看一个瞬间，而天气是动态变化的。接下来，我们把所有预报时刻连起来，做成动画。

第四部分：制作动态变化动画

print("开始生成地表变量演变动画...") # 准备一个存放动画帧的目录 output_dir = "fuxi_animation_frames" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 为了演示，我们可能只取前24个时次（假设是逐小时输出） num_frames = min(24, len(times)) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12), subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()}) axs = axs.flatten() # 将2x2的子图数组展平为1维，方便循环 def update(frame): """更新函数，为每一帧绘制内容""" current_time = times[frame] print(f"正在处理第 {frame+1}/{num_frames} 帧: {current_time}") # 数据准备 t2m_frame = t2m_data[frame].values tp_frame = tp_data[frame].values * 1000 # 假设转换为毫米(mm) u10_frame = u10_data[frame].values v10_frame = v10_data[frame].values if np.nanmean(t2m_frame) > 100: t2m_frame = t2m_frame - 273.15 # 清空所有子图 for ax in axs: ax.clear() # 子图1: 2米温度 cf1 = axs[0].contourf(lons, lats, t2m_frame, levels=60, cmap='RdBu_r', transform=ccrs.PlateCarree()) axs[0].add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.6) axs[0].set_title(f'T2M at {current_time}') plt.colorbar(cf1, ax=axs[0], orientation='horizontal', pad=0.05) # 子图2: 降水量 # 使用对数刻度显示降水，因为降水分布极不均匀 tp_positive = np.where(tp_frame > 0, tp_frame, np.nan) cf2 = axs[1].contourf(lons, lats, tp_frame, levels=np.logspace(-1, 2, 20), norm=plt.matplotlib.colors.LogNorm(), cmap='Blues', transform=ccrs.PlateCarree()) axs[1].add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.6) axs[1].set_title(f'TP (6h Accum) at {current_time}') plt.colorbar(cf2, ax=axs[1], orientation='horizontal', pad=0.05) # 子图3: 10米风场 (矢量箭头) stride = 15 axs[2].quiver(lons[::stride], lats[::stride], u10_frame[::stride, ::stride], v10_frame[::stride, ::stride], transform=ccrs.PlateCarree(), scale=150, color='green') axs[2].add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.8) axs[2].add_feature(cfeature.BORDERS, linewidth=0.4, linestyle=':') axs[2].set_title(f'10m Wind Field at {current_time}') # 添加一个示例箭头作为图例 axs[2].quiverkey(axs[2].quiver, 0.85, 0.05, 10, '10 m/s', coordinates='axes', color='darkgreen') # 子图4: 风速大小 (标量) wind_speed = np.sqrt(u10_frame**2 + v10_frame**2) cf4 = axs[3].contourf(lons, lats, wind_speed, levels=40, cmap='YlOrRd', transform=ccrs.PlateCarree()) axs[3].add_feature(cfeature.COASTLINE, linewidth=0.6) axs[3].set_title(f'10m Wind Speed at {current_time}') plt.colorbar(cf4, ax=axs[3], orientation='horizontal', pad=0.05) # 为所有子图添加总标题 fig.suptitle(f'FuXi Surface Forecast - Step {frame}', fontsize=16, y=0.98) # 调整布局 plt.tight_layout(rect=[0, 0.03, 1, 0.95]) # 保存当前帧为图片（可选） frame_path = os.path.join(output_dir, f'frame_{frame:03d}.png') plt.savefig(frame_path, dpi=150) return axs # 创建动画对象 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=num_frames, interval=500, blit=False) # 保存为GIF动画 gif_path = "fuxi_surface_forecast.gif" print(f"正在合成GIF动画，保存至: {gif_path}") ani.save(gif_path, writer='pillow', fps=2) # fps控制播放速度 print("动画生成完成！") plt.close(fig)

这段代码是可视化的核心：

1. 多子图布局：我们创建了一个2行2列的子图，分别展示温度、降水、风矢量、风速。
2. update函数：这是动画的灵魂。系统会为每一个时间点（帧）调用这个函数。我们在函数里清空旧图，根据新数据重绘四个子图。
3. 绘图细节：
   • 温度图：用了红蓝对比色，一眼看出冷暖区。
   • 降水图：用了蓝色系，并且采用了对数刻度，能同时看清毛毛雨和暴雨。
   • 风矢量图：用箭头直观显示风向和风速。
   • 风速图：用颜色深浅显示风速大小，从黄色到红色，风速越大颜色越深。
4. 保存动画：FuncAnimation将每一帧串联起来，最后用save方法保存成一个GIF文件。你可以用任何图片查看器播放它。

运行完这个脚本，你就会得到一个名为fuxi_surface_forecast.gif的动态图。打开它，你就能看到未来一段时间内，全球温度、降水和风场的连续演变过程，就像看一段天气变化的快进电影。

4. 效果展示与实际应用解读

生成了动画，我们来看看能从这些动态图中读出什么信息。以下是一些典型的应用场景解读：

4.1 温度场（T2M）演变分析

在温度动画中，你可以清晰地看到：

• 冷暖锋面移动：红色（暖区）和蓝色（冷区）交界处的带状区域，就是锋面。观察它的移动速度和方向，可以判断冷空气或暖空气的侵袭过程。
• 日变化特征：如果预报包含逐小时数据，你能看到大陆上白天升温（变红）、夜间降温（变蓝）的循环，而海洋的温度变化则缓和得多。
• 极端温度预警：持续且范围扩大的深红色区域可能预示着热浪，深蓝色区域则可能对应寒潮。

4.2 降水场（TP）演变分析

降水动画是最实用的之一：

• 降水带预报：蓝色的云团状区域就是降水区。追踪它的移动，可以判断一场雨何时从海上登陆，何时影响到你的城市，何时减弱消散。
• 降水强度估计：颜色越深的蓝色，代表降水量越大。结合风场图，你可以分析是稳定的层状云降水（范围大、颜色均匀）还是对流的雷阵雨降水（范围小、颜色深）。
• 灾害预警提示：如果某地持续出现深蓝色，并且风场图显示有强烈的水汽输送（风向指向该地），就需要警惕持续性强降水可能引发的洪涝灾害。

4.3 风场（U10/V10）演变分析

风场动画展示了大气的“呼吸”：

• 天气系统识别：你可以看到气旋（低压系统，风呈逆时针旋转向内）和反气旋（高压系统，风呈顺时针旋转向外）的位置和移动。气旋中心往往对应着阴雨天气。
• 季风与海陆风：在大尺度上，可以看到季节性的风向；在沿海地区，可以观察到白天风从海洋吹向陆地、晚上相反的日变化风。
• 风暴路径预测：对于台风或温带气旋，追踪其中心附近密集的风矢量环流，可以直观预测其路径。

将这几张图结合起来看，威力更大。例如，你可以看到冷锋（温度梯度大）过境时，风向如何转变，以及锋面后方如何出现一条降水带。这种多变量联动分析，是理解天气过程的关键。

5. 总结

通过本文的步骤，我们完成了一次从“运行AI气象模型”到“生成专业级可视化动画”的完整旅程。伏羲（FuXi）系统降低了全球天气预报的技术门槛，而我们的可视化脚本则让深奥的预报数据变得人人可读、可用。

回顾一下关键收获：

1. 部署简单：伏羲系统提供了开箱即用的镜像和Web界面，让复杂的天气预报模型变得易于访问。
2. 数据核心：理解输入数据（70个变量）和输出数据（特别是T2M, TP, U10, V10地表变量）的结构，是进行任何分析的基础。
3. 可视化即洞察：使用xarray,cartopy,matplotlib这套Python工具链，我们可以轻松地将多维数据转化为静态地图和动态动画，直观揭示天气系统的演变规律。
4. 应用广泛：无论是用于教学演示、科研分析，还是作为更高级决策支持系统的一部分，这种动态可视化能力都极具价值。

下一步你可以尝试：

• 将动画与实况观测数据叠加，评估预报的准确性。
• 针对你关心的特定区域（如中国东部、北美等）进行放大和精细化可视化。
• 探索其他变量的可视化，如高空急流、位势高度场等，获得更全面的天气图景。

天气预报正在从一门依赖超级算力的“硬科学”，转变为结合AI与可视化技术的“可触达科学”。希望本文能成为你探索这个有趣领域的一块敲门砖。

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