这些NCEP FNL（最终）作战全球分析数据位于每六小时作战准备的1度乘1度网格上。该产品来自全球数据同化系统（GDAS），该系统持续收集来自全球电信系统（GTS）和其他来源的观测数据，用于许多分析。FNL是用NCEP在全球预报系统（GFS）中使用的相同模型制作的，但FNL是在GFS初始化后约一小时左右准备的。FNL被延迟，以便可以使用更多的观测数据。GFS运行较早，以支持时间关键型预测需求，并使用前6小时周期的FNL作为其初始化的一部分。
这些分析可在地表、从1000毫巴到10毫巴的26个强制性（和其他压力）水平、地表边界层和一些西格玛层、对流层顶和其他一些层进行。参数包括表面压力、海平面压力、位势高度、温度、海面温度、土壤值、冰盖、相对湿度、u风和v风、垂直运动、涡度和臭氧。
存档时间序列会持续扩展到接近当前的日期。它不是实时维护的
以上为官网机翻。
总之fnl数据是我们能接触到的较好的气象分析数据之一。也可以用作WRF运行的初始场。
最近发现下载FNL数据不用账号了 只需要点点点就能下载 懒得点，于是乎改了下官方的脚本 测试是可以用的
代码语言：javascript复制import sys
import os
import datetime
from urllib.request import build_opener
opener = build_opener()
# 指定起始和结束日期
start_date = datetime.datetime(2022, 8, 1)
end_date = datetime.datetime(2022, 8, 1)
# 构建文件列表
filelist = []
current_date = start_date
while current_date <= end_date:
for hour in ['00', '06', '12', '18']:
file_url = f'https://data.rda.ucar.edu/ds083.2/grib2/{current_date.year}/{current_date.year:02d}.{current_date.month:02d}/fnl_{current_date.year:04d}{current_date.month:02d}{current_date.day:02d}_{hour}_00.grib2'
filelist.append(file_url)
current_date = datetime.timedelta(days=1)
for file in filelist:
ofile = os.path.basename(file)
sys.stdout.write("downloading " ofile " ... ")
sys.stdout.flush()
infile = opener.open(file)
outfile = open(ofile, "wb")
outfile.write(infile.read())
outfile.close()
sys.stdout.write("donen")
有朋友说使用迅雷和idm更快也可自行测试
