Как pvlib-python может извлечь архивные прогнозы погоды на год от глобальной модели (GFS)?
Я видел, как легко pvlib-python может получать прогнозы погоды, как это представлено в этой ссылке: https://pvlib-python.readthedocs.io/en/latest/forecasts.html В этой ссылке пример приведен только для иллюстрации. Полученные данные о погоде, по-видимому, имеют ограниченную длину (не более месяца от прошлого). Итак, мне интересно, могут ли архивированные прогнозы погоды, полученные pvlib для практической реализации, быть длиннее.
Может ли pvlib-python получить архивированные прогнозы погоды GFS за год? Например, я ищу температуру и солнечное излучение (GHI) для всего 2018 года. Может ли pvlib-python сделать это, и если да, то как?
1 ответ
Я написал небольшой клиент для службы радиации CAMS: https://github.com/GiorgioBalestrieri/cams_radiation_python.
Он содержит записную книжку, показывающую, как совместить это с pvlib.
С веб-сайта:
Служба мониторинга атмосферы Коперника (CAMS) предоставляет временные ряды глобального, прямого и диффузного излучения на горизонтальной поверхности и прямого излучения в нормальной плоскости (DNI) для реальных погодных условий, а также для условий ясного неба. Географический охват - это поле зрения спутника Meteosat, грубо говоря, Европа, Африка, Атлантический океан, Ближний Восток (от -66° до 66° как по широте, так и по долготе). Временной охват - 2004-02-01 до 2 дней назад. Данные доступны с временным шагом от 1 минуты до 1 месяца. Количество автоматических или ручных запросов ограничено 40 в день.
Дополнительную информацию см. В файле readme репо.
Это невозможно с pvlib-python. Я думаю, что это выходит за рамки, и я не ожидаю добавления этой функции в будущем.
Однако я написал скрипт на python для загрузки некоторых архивных данных о точечных прогнозах с сервера NOAA NOMADS: https://github.com/wholmgren/get_nomads/ Он эффективен в том, что загружает только те данные, которые вам нужны, но все еще довольно медленный и подвержен ошибкам.