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 forecast2. 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 启动服务进入伏羲项目目录cd /root/fuxi2启动Gradio界面服务python3 app.py服务启动后默认会在端口7860监听在浏览器中访问http://localhost:78603. 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.nc3.2 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点击Run Forecast 运行预报按钮开始预报观察实时进度条和日志输出预报完成后界面会显示预报结果图表在结果展示区域下方找到Export Results部分选择导出格式CSV或JSON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 hPaT温度13层UU风13层VV风13层R相对湿度13层地表变量5个T2M2米温度U1010米U风V1010米V风MSL海平面气压TP6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获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。