TLDR:
警告
下述的数据已经不是 xue 最新的情况了，目前格点数据全部用 Zarr 格式存储 + STAC 进行管理，最新的技术栈见 Xue：云原生实时气象数据技术栈。
事情起因，是过去数年中，我一直想实现足够流畅、相对节省性能的模式预报变量的可视化动画。
目前气象圈子里展示模式预报的动画，大体有如下的路线：
- 直接处理成上色彩图，甚至地图底图也叠加处理好，直接轮播或者加工成 MP4 格式，一般各国气象部门都会提供这种方式的动画；
- 处理成 XYZ 瓦片，网页端按照时间序列访问加载叠加出动画效果，但是长时间的模式预报涉及海量的瓦片访问，并且已有的产品的动画效果并不是很丝滑；
- 直接处理成二进制格式（近年来一般再加上「云原生」的描述），网页端按照文件头的索引按需加载，例如：
- Zarr
- Cloud Optimized GeoTIFF (COG)
- Open Mete 使用的 om format
气象数据的动画可视化，实际上类似视频，所以可以参考流媒体已经大规模采用的思路，并尽量复用流媒体时代积累的基础设施，让一个特殊行业的可视化需求，尽量退化成流媒体的分发和渲染问题。所以开发了一个名为「雪」的项目，目前实际上并行跑着两套数据：
- 自定义的
.xue的文件，可以实现按需加载并且有前后帧的压缩机制； .h264的视频文件，在受支持的浏览器端使用 WebCodecs 进行解码渲染，文件体积会更小。
目前项目通过 Python 作为胶水调用 GDAL,eccodes,ffmpeg 等工具处理 GFS 和 IFS 的 GRIB 数据，制作成二进制文件。然后发布到 R2 中。网页端用 Rust 编写的 WebAssembly 进行解码渲染。