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引子
理解 WebGL 根底之后，接着去看获取解析风场数据的逻辑，又遇到问题。
- 零碎：MacOS
- 版本：11.6
- Origin
- My GitHub
装置 ecCodes
在文章示例源库的阐明中，首先要装置 ecCodes，尝试应用 HomeBrew 但不行。于是就依照 ecCodes 源库的介绍本地进行编译装置。
在进行第 4 步的时候，碰到了问题：
No CMAKE_Fortran_COMPILER could be found.
查问材料说是短少 gfortran，能够应用命令查看是否已装置：
which gfortran有好几种装置形式，我抉择下载安装包。
解决这个问题后依照领导持续，编译装置胜利，版本是 2.23.0。
执行脚本
执行脚本的时候，呈现了谬误提醒：
grib_set: command not found grib_dump: command not found
但在后面装置的文件夹的 bin 目录下是找到了 grib_set 的执行文件。推断是没有注册到全局门路中。
查看 ecCodes 装置门路是否注册到全局门路中：
echo $PATH这里碰到的问题是没有注册到全局门路中，设置形式可参考这里。
批改示例：
vim ./.bash_profile进入到编辑模式后，增加上面的内容：
export ECCODE_HOME=/xx/xx/xx/xx/eccodesbuild/bin
export PATH=$PATH:$ECCODE_HOME保留后，使其失效
source ./.bash_profile 想晓得是否失效了，试试指令 grib_set -h，如果发现没有成果，有可能跟应用的 shell 端无关，可参看这里。
数据生成
脚本能够失常执行了，但生成的数据不对：
undefined:1
{“u”:,”v”:}
查看源库的 issues，外面也有人提这个问题，试了外面的一些办法，发现这个 pull 的批改能够失常的运行。于是就 fork 了一下把这个批改的内容弄过去了，改了些数据，见 XXHolic/webgl-wind。
数据含意
在 download.sh 脚本中，获取数据解析后，生成可读文件 tmp.json，来看看这个文件中次要构造和局部数据：
{
"u":{
"messages" : [
[
{
"key" : "name",
"value" : "U component of wind"
},
{
"key" : "Ni",
"value" : 360
},
{
"key" : "Nj",
"value" : 181
},
{
"key" : "values",
"value" : [5.51964, 5.71964, ...]
},
{
"key" : "maximum",
"value" : 103.02
},
{
"key" : "minimum",
"value" : -36.0804
}
]
]
},
"v":{
"messages" : [
[
{
"key" : "name",
"value" : "V component of wind"
},
{
"key" : "getNumberOfValues",
"value" : 65160
},
{
"key" : "values",
"value" : [14.9446, 14.8446, ...]
},
{
"key" : "maximum",
"value" : 80.3446
},
{
"key" : "minimum",
"value" : -66.4554
}
]
]
}
}看到这些可能会有些纳闷，大气中的气流既有速度也有方向，在数学上能够用一个向量示意。在气象学中，如果晓得风的方向和大小，就能够失去示意风的向量，u 重量和 v 重量：
// ws 风力大小 θ 风在数学上的方向形容
u = ws * cos(θ)
v = ws * sin(θ)
更加具体的介绍见 Wind: u and v Components。
接着在 prepare.js 中应用到风数据中的 key 有：
Ni示意在一条纬线上有多少个点，简略的说就是有多少列。Nj示意在一条经线上有多少个点，简略的说就是有多少行。values寄存重量所有的值。minimum示意重量的最小值。maximum示意重量的最大值。
其中 Ni 和 Nj 决定了生成图片的宽和高，风速大小映射对应色彩次要逻辑如下：
for (let y = 0; y < height; y++) {for (let x = 0; x < width; x++) {const i = (y * width + x) * 4;
const k = y * width + ((x + width / 2) % width);
png.data[i + 0] = Math.floor((255 * (u.values[k] - u.minimum)) / (u.maximum - u.minimum)
);
png.data[i + 1] = Math.floor((255 * (v.values[k] - v.minimum)) / (v.maximum - v.minimum)
);
png.data[i + 2] = 0;
png.data[i + 3] = 255;
}
}i：应用了 pngjs 插件，色彩应用 RGBA 模式，数组中每间断的 4 个地位存储的是一个点的色彩值，所以i变量要是 4 的倍数。k：用于获取风速大小的索引，先看看 y=0 时，k 的取值变动先从 180 -> 359 递增，而后从 0 -> 179 递增，这样从两头开始取值，猜想是因为这个展现地图是二维的世界地图，返回的数据就是这样的对应规定。- 映射形式：以
maximum - minimum作为基准，而后计算风速大小相对值values[k] - minimum，两个值的比例乘以色彩重量最大值 255。
参考资料
- How I built a wind map with WebGL
