常数场（Constant fields）

Constant fields

如果要素场的所有数值都相等，那么使用常规的 GRIB 消息会将同一个数值重复存储 N 次，效率非常低。

ecCodes 使用常数场保存这种类型的数据，该常数应该是唯一保存的数值，数据段应该为空，因此常数场非常小，并且被精确地编码。

使用如下命令可以创建一个常数场：

grib_set -d 1 in.grib out.grib

常数场中未定义打包参数（packing parameters），即 bitsPerValue=0。

常数场的问题

加载一个常数场：

codes_grib_new_from_file(infile, igrib)

设置一些非常数的数据值：

codes_set(igrib, 'values', values)

注意：此时还不知道打包参数

将消息写入到文件中：

codes_write(igrib, outfile)

我们会得到什么样的 packingError？

因为常数场未设置打包参数，因此 ecCodes 不知道我们需要什么样的小数精度。 一个安全的选择是设置 bitsPerValue = 24。

更好的实践是在设置数值前设置 decimalPrecision 或 bitsPerValue。

codes_grib_new_from_file(infile,igrib)
codes_set(igrib,’decimalPrecision’,4)
codes_set(igrib,’values’,values)
codes_write(igrib,outfile)

codes_grib_new_from_file(infile,igrib)
codes_set(igrib,’bitsPerValue’,16)
codes_set(igrib,’values’,values)
codes_write(igrib,outfile)

练习

  1. 创建一个常数 GRIB 文件。

    $ grib_set -d 1 t.grib2 c.grib2
$ grib_set -s packingType=grid_simple c.grib2 c1.grib2
$ grib_dump c1.grib2 
***** FILE: c1.grib2 
#==============   MESSAGE 1 ( length=179 )                 ==============
GRIB {
  # Meteorological products (grib2/tables/4/0.0.table)  
  discipline = 0;
  editionNumber = 2;
  ...
  values(1036800) =  {
  1, 1, 1, 1, 1, 
  1, 1, 1, 1, 1, 
  1, 1, 1, 1, 1, 
  ...
  } 
  #-READ ONLY- maximum = 1;
  #-READ ONLY- minimum = 1;
  #-READ ONLY- average = 1;
  #-READ ONLY- numberOfMissing = 0;
  #-READ ONLY- standardDeviation = 0;
  #-READ ONLY- skewness = 0;
  #-READ ONLY- kurtosis = 0;
  #-READ ONLY- isConstant = 1;
  #-READ ONLY- getNumberOfValues = 1036800;
}

  2. 设置 values={23.26, 42.51, 61.22, 45.95}，打印 packingError 和 bitsPerValue。

    创建一个 filter 规则文件 step02.filter。

    $ cat step02.filter 
set values={23.26, 42.51, 61.22, 45.95};
write;
print "packingError = [packingError]";
print "bitsPerValue = [bitsPerValue]";

    执行命令：

    $ grib_filter -o step02.grib2 step02.filter c1.grib2
packingError = 0.00500122070312
bitsPerValue = 12

译注：此处应该无法读取 packingError 值，但实际运行结果可以显示，可能我用的方式有问题。

  1. 设置 decimalPrecision=1，再设置相同的数据值，再一次打印 packingError 和 bitsPerValue。

    创建一个规则文件 step03.filter。

    $ cat step03.filter 
set decimalPrecision=1;
set values={23.26, 42.51, 61.22, 45.95};
write;
print "packingError = [packingError]";
print "bitsPerValue = [bitsPerValue]";

    执行命令：

    $ grib_filter -o step03.grib2 step03.filter c1.grib2
packingError = 0.0500007629395
bitsPerValue = 9

  2. 比较两个文件的大小和 packingError。

    两个文件大小相似，但 packingError 不同，见步骤 2 和 3 的输出。

    185 step02.grib2
184 step03.grib2