伏羲天气预报命令行教程：fuxi.py脚本调用与--num

伏羲天气预报命令行教程：fuxi.py脚本调用与--num_steps参数组合实战

1. 快速了解伏羲天气预报系统

伏羲（FuXi）是复旦大学开发的全球天气预报系统，能够提供长达15天的高精度气象预测。这个系统基于机器学习技术，将天气预报分为三个不同阶段：短期（0-36小时）、中期（36-144小时）和长期（144-360小时）预报。

为什么选择命令行方式？虽然伏羲系统提供了Web界面，但命令行方式更适合批量处理、自动化任务和集成到其他系统中。通过fuxi.py脚本，你可以灵活控制预报参数，特别是--num_steps参数，它决定了每个预报阶段的步数设置。

2. 环境准备与快速部署

2.1 系统要求检查

在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：

操作系统：Linux（推荐Ubuntu 18.04+）
CPU：多核处理器（4线程以上效果更佳）
内存：至少16GB
存储空间：10GB以上可用空间

2.2 安装必要依赖

打开终端，执行以下命令安装所需软件包：

# 安装基础依赖 pip install gradio xarray pandas netcdf4 numpy # 选择安装ONNX运行时（根据你的硬件选择） pip install onnxruntime # CPU版本 # 或者 pip install onnxruntime-gpu # GPU版本（需要CUDA环境）

2.3 验证模型文件

确保模型文件位于正确路径：

# 检查模型文件是否存在 ls -la /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC/ # 应该能看到以下文件： # short.onnx (39MB) + short (3GB) - 短期预报模型 # medium.onnx (2.2MB) + medium (3GB) - 中期预报模型 # long.onnx (2.2MB) + long (3GB) - 长期预报模型

3. 理解--num_steps参数的核心作用

3.1 参数含义解析

--num_steps参数是fuxi.py脚本中最重要的配置选项之一，它接受三个数字参数，分别对应三个预报阶段：

# 基本语法 --num_steps <短期步数> <中期步数> <长期步数> # 示例：每个阶段都设置20步 --num_steps 20 20 20

3.2 步数与预报时间的关系

每个步数代表6小时的预报时间，因此：

1步= 6小时预报
4步= 24小时预报（1天）
20步= 120小时预报（5天）
40步= 240小时预报（10天）

3.3 不同组合的实际效果

组合1：快速短期预报

--num_steps 4 0 0 # 只做24小时短期预报

适合快速查看近期天气变化，耗时最短。

组合2：完整中期预报

--num_steps 6 24 0 # 36小时短期 + 6天中期预报

平衡精度和效率，适合大多数应用场景。

组合3：超长期预报

--num_steps 6 24 36 # 36小时短期 + 6天中期 + 9天长期

最完整的预报，但计算时间最长。

4. 实战：fuxi.py脚本调用详解

4.1 基础调用命令

最基本的调用方式需要指定模型路径、输入数据和步数参数：

cd /root/fuxi2 # 基础命令结构 python fuxi.py --model <模型路径> \ --input <输入文件> \ --num_steps <短期> <中期> <长期>

4.2 实际应用示例

示例1：简单24小时预报

python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input /root/fuxi2/Sample_Data/sample_input.nc \ --num_steps 4 0 0

示例2：5天完整预报

python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input /root/fuxi2/Sample_Data/sample_input.nc \ --num_steps 6 14 0 # 36小时短期 + 84小时中期

示例3：最大化15天预报

python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input /root/fuxi2/Sample_Data/sample_input.nc \ --num_steps 6 18 36 # 36h + 108h + 216h = 360h（15天）

4.3 高级参数选项

除了--num_steps，还有其他实用参数：

# 指定输出目录 python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input input.nc \ --num_steps 4 4 4 \ --output /path/to/output_dir # 使用GPU加速（如果安装了onnxruntime-gpu） python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input input.nc \ --num_steps 4 4 4 \ --device gpu

5. 输入数据准备指南

5.1 数据格式要求

伏羲系统需要NetCDF格式的输入文件，具体规格：

格式：NetCDF (.nc)
数据形状：(2, 70, 721, 1440)
变量数量：70个气象变量

5.2 使用示例数据

系统提供了样例数据，可以直接使用：

# 使用内置示例数据 --input /root/fuxi2/Sample_Data/sample_input.nc

5.3 准备自己的数据

如果需要使用自己的气象数据，可以使用提供的预处理脚本：

# 处理ERA5数据 python make_era5_input.py --input your_era5_data.nc --output prepared_input.nc # 处理GFS数据 python make_gfs_input.py --input your_gfs_data.grib2 --output prepared_input.nc # 处理高分辨率数据 python make_hres_input.py --input your_hres_data.nc --output prepared_input.nc

6. 结果解读与输出处理

6.1 输出文件结构

运行完成后，系统会生成NetCDF格式的预报结果：

文件命名：基于输入文件名和时间戳
数据格式：与输入相同的NetCDF格式
包含信息：所有预报时间步的气象变量

6.2 结果解读示例

查看输出文件的基本信息：

# 使用ncdump查看文件信息 ncdump -h output_file.nc # 使用Python查看 import xarray as xr ds = xr.open_dataset('output_file.nc') print(ds)

6.3 结果可视化

你可以使用Python工具库来可视化预报结果：

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt # 加载预报结果 data = xr.open_dataset('forecast_output.nc') # 绘制温度预报图 data['t2m'].isel(time=0).plot() plt.title('2米温度预报') plt.show()

7. 性能优化与实用技巧

7.1 计算时间预估

根据不同的--num_steps设置，预报时间会有很大差异：

短期预报（4步）：约5-10分钟
中期预报（24步）：约30-60分钟
长期预报（36步）：约60-120分钟

7.2 内存使用优化

如果遇到内存不足的问题，可以尝试：

# 减少批处理大小（如果支持） python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input input.nc \ --num_steps 4 4 4 \ --batch_size 1 # 减小批处理大小

7.3 自动化脚本示例

创建自动化预报脚本：

#!/bin/bash # forecast_daily.sh DATE=$(date +%Y%m%d) INPUT_DATA="/path/to/daily_data_${DATE}.nc" OUTPUT_DIR="/path/to/forecasts/${DATE}" mkdir -p $OUTPUT_DIR python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input $INPUT_DATA \ --num_steps 6 18 12 \ --output $OUTPUT_DIR echo "预报完成：$OUTPUT_DIR"