天擎大数据云平台 - cedarkit-notebook指南

天擎大数据云平台 CMADaaS 使用 MUSIC 接口用于检索数据，提供包括 Python 在内的多种编程语言 SDK，详情请访问天擎门户网站开发SDK 栏目。

因天擎 MUSIC SDK 仅内网使用，本文介绍仿照 MUSIC SDK 重新实现的 MUSIC Python 接口库 nuwe-cmadaas-python。

安装¶

nuwe-cmadaas-python 库尚未发布到 PYPI 中，请从 GitHub 项目库中下载最新代码并使用 pip 安装。仓库地址: https://github.com/perillaroc/nuwe-cmadaas-python

git clone https://github.com/perillaroc/nuwe-cmadaas-python.git
cd nuwe-cmadaas-python
pip install .

配置¶

天擎平台检索数据需要准备账户，并申请资料的访问权限。

创建配置文件 ~/.config/cedarkit.yaml，配置访问天擎的服务器信息、账户名和密码，类似：

cmadaas:
  auth:
    user: user name
    password: user password
  server:
    music_server: music server ip
    music_port: music server port
    music_connTimeout: 3  # connection time out, seconds
    music_readTimeout: 3000  # read time out, seconds
    music_ServiceId: music service id

详细配置参数信息请查看天擎 MUSIC SDK 示例文件。

准备¶

导入需要的包

import xarray as xr
import pandas as pd
from nuwe_cmadaas.model import retrieve_model_grid

设置绘图的数据参数，使用 CMA-MESO 最近可获取的时次 024 时效数据。

天擎数据条目使用“中国气象局区域模式CMA-MESO原始分辨率预报产品（0.03×0.03）”，数据编码“NAFP_GRAPES_MESO_FOR_3KM”。

system_name = "CMA-MESO"
start_time = pd.Timestamp.now().normalize() - pd.Timedelta(days=2)
forecast_time = pd.to_timedelta("24h")

CMADAAS_DATA_ID = "NAFP_GRAPES_MESO_FOR_3KM"

加载数据¶

加载 2 米温度场

参数解释：

paramter="TEM"：气温
level_type=103：特定高度层（地面以上），单位米
level=2：2 米

更详细的数据说明请访问天擎门户网站的数据条目。

t_2m_field = retrieve_model_grid(
    CMADAAS_DATA_ID,
    start_time=start_time,
    forecast_time=forecast_time,
    parameter="TEM",
    level_type=103,
    level=2,
) - 273.15
t_2m_field

2026-08-17 15:26:00.394 | INFO     | nuwe_cmadaas.model.grid:retrieve_model_grid:117 - interface_id: getNafpEleGridByTimeAndLevelAndValidtime

2026-08-17 15:26:00.396 | INFO     | nuwe_cmadaas.music.client:_do_request:480 - fetch url: http://music.babj.cmadaas.cma:80/music-ws/api?serviceNodeId=NMIC_MUSIC_CMADAAS&method=callAPI_to_gridArray2D&userId=NMC_WANGDP&interfaceId=getNafpEleGridByTimeAndLevelAndValidtime&language=Python&clientversion=V2.0.0&dataCode=NAFP_GRAPES_MESO_FOR_3KM&fcstEle=TEM&levelType=103&fcstLevel=2&time=20260815000000&validTime=24&timestamp=1786951560397&nonce=e56341d6-9a0c-11f1-aa54-f1225bd77b58&sign=707ED5F2BC65FE07AE0270866B8A64BE

绘图¶

使用 cedarkit-plots 绘制 2 米温度填充图

from cedarkit.plots.style import ContourStyle
from cedarkit.plots.chart import Panel
from cedarkit.plots.domains import EastAsiaMapTemplate
from cedarkit.plots.colormap import get_ncl_colormap

t_2m_level = [-24, -20, -16, -12, -8, -4, 0, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32]
color_index = [2, 12, 22, 32, 42, 52, 62, 72, 82, 92, 102, 112, 122, 132, 142, 152]
t_2m_color_map = get_ncl_colormap("BlAqGrYeOrReVi200", index=color_index)
t_2m_style = ContourStyle(
    colors=t_2m_color_map,
    levels=t_2m_level,
    fill=True,
)
domain = EastAsiaMapTemplate()
panel = Panel(domain=domain)
panel.plot(t_2m_field, style=t_2m_style)
domain.set_title(
    panel=panel,
    graph_name="2m Temperature (C)",
    system_name=system_name,
    start_time=start_time,
    forecast_time=forecast_time,
)
domain.add_colorbar(panel=panel, style=t_2m_style)
panel.show()