统计数值天气预报模式产品生成时间
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本文属于介绍 NWPC 消息平台 系列文章
前一篇文章《统计数值天气预报模式积分运行时间》比较不同日期中模式积分的运行时间,本文则对比逐时效产品的生成时间。
声明:本文仅代表作者个人观点,用于说明NWPC消息分析工具的应用场景,所用数据无法代表真实情况,严禁转载。关于模式系统的相关信息,请以官方发布的信息及经过同行评议的论文为准。
统计方法
统计每个时效的GRIB2数据完成上传二级存储的时间。
时间数据来自向NWPC消息平台发送的产品消息,类似之前文章《适用于NMC监控平台的数值预报产品消息》中介绍的消息。
{
"app": "nwpc-message-client",
"type": "production",
"time": "2020-03-26T04:32:52.154795231Z",
"data": {
"system": "model_D",
"stream": "oper",
"type": "grib2",
"name": "orig",
"start_time": "2020-03-26T00:00:00Z",
"forecast_time": "000h",
"event": "storage",
"status": 1
}
}
统计工具
产品消息发送和存储使用nwpc-oper/nwpc-message-client。消息数据保存到ElasticSearch中。
数据汇总和可视化使用nwpc-oper/nwpc-message-tool。 使用Bokeh实现可视化。
统计数据
统计以下模式2020年3月19日至3月25日00时次的产品生成情况:
- Model A
- Model B
- Model C
- Model D
统计结果
Model A
Model B
Model C
Model D
结果分析
除了两次特殊情况外,最后一个产品的生成时间相差在10分钟左右。
Model B 和 Model D 的产品生成时间已接近北京时间14:00的时限,所以生成时间的波动会显著影响产品的可用性。
后续将会结合来自ecFlow日志的模式积分时间进一步分析。