本节介绍如何使用 reki 内置的配置文件查找 CMADAAS 挂载目录 上的 CEMC 业务系统数据文件路径。
首先加载需要使用的模块
import pandas as pd
import numpy as np
import xarray as xr
from reki.data_finder import find_local_file# 数据环境配置，用户可按实际环境修改
DATA_CLASS = "cmadaas"
STORAGE_BASE = "/CMADAAS"
生成起报时次和预报时效
start_time = pd.Timestamp.now('UTC').floor(freq='D') - pd.Timedelta(days=2)
start_time_label = start_time.strftime("%Y%m%d%H")
forecast_time_label = "24h"
forecast_time = pd.to_timedelta(forecast_time_label)
print("start_time:", start_time)
print("start_time_label:", start_time_label)
print("forecast_time:", forecast_time)
print("forecast_time_label:", forecast_time_label)start_time: 2026-08-15 00:00:00+00:00
start_time_label: 2026081500
forecast_time: 1 days 00:00:00
forecast_time_label: 24h
基本用法¶
reki.data_finder.find_local_file 函数根据内置的配置文件查找CMADAAS 数据文件。
查找 CMA-GFS GRIB2 数据文件路径，使用如下参数
data_type: 数据类型，用于定位配置文件路径，这里使用内置的数据类型
"cma_gfs_gmf/grib2/orig"start_time: 起报时次，格式 YYYYMMDDHH
forecast_time: 预报时效，通常为小时，理论上也支持分钟级别输出
file_path = find_local_file(
"cma_gfs_gmf/grib2/orig",
start_time=start_time,
forecast_time=forecast_time,
data_class=DATA_CLASS,
storage_base=STORAGE_BASE
)
file_path查找 CMA-GEPS GRIB2 数据文件路径，在上述参数基础上需要使用 number 参数指定集合成员编号。
其中 0 表示控制预报，1-31 表示 31 个集合成员。
file_path = find_local_file(
"cma_geps/grib2/orig",
start_time=start_time,
forecast_time="24h",
number=0,
data_class=DATA_CLASS,
storage_base=STORAGE_BASE
)
file_pathfile_path = find_local_file(
"cma_geps/grib2/orig",
start_time=start_time,
forecast_time="24h",
number=14,
data_class=DATA_CLASS,
storage_base=STORAGE_BASE
)
file_path如果想要查看 find_local_file 函数的具体查找文件过程，可以使用 debug=True 参数。
更多函数¶
reki.data_finder.get_local_file_name() 函数返回文件名，但不实际查找文件是否存在。
from reki.data_finder import get_local_file_name
file_name = get_local_file_name(
"cma_meso_3km/grib2/orig",
start_time=start_time,
forecast_time=forecast_time,
data_class=DATA_CLASS,
storage_base=STORAGE_BASE,
)
file_name'Z_NAFP_C_BABJ_20260815000000_P_NWPC-GRAPES-3KM-ORIG-02400.grb2'