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本页处理已有输出。准备发行包、编译、生成输入或人工适配模拟时，先阅读编译与运行。这些操作没有已注册的执行适配器。
在仓库根目录使用已安装项目的 Python 3.10+。按环境示例设置既有外部 AIRMOSAIC_ASSETS_DIR、AIRMOSAIC_CONFIG_DIR、AIRMOSAIC_AUTH_DIR。另将 GCAM_RELEASE_DIR 指向 Git 和上述三根目录之外的既有发行包。工具不会下载或构建模型。
| 操作 | 依赖及固定输入 |
|---|---|
| 结构 | Rscript、Java、data.table、rgcam；发行包下 output/database_basexdb、database_R/Prov_code_china.csv |
| 市场/技术提取 | pandas、Java、兼容的 libs/jars/BaseX-*.jar；output/<scenario>/database_basexdb/ |
| 汇总 | pandas；assets data/results 内的市场 CSV |
| 绘图 | Rscript、dplyr、ggplot2、readr、tidyr；市场 CSV，路径不能含逗号 |
R 使用 --vanilla 和所选安装的标准库，不传入个人库或启动配置。dry-run 不加载 R 包。另行检查所选发行包的 Java/BaseX/rgcam 兼容性。
结构参数为 max_memory（默认 1g）和 runner 提供的 output_dir；忽略调用者的 GCAM_BASEX_MAX_MEMORY。提取参数是平面 JSON，例如 {"scenarios":"example_scenario","regions":"AH,BJ","sectors":"cement","years":"2021,2035"}。在个人参数文件中替换为真实选定数据库名；AH/BJ 仅为子集。不存在 release_dir、action 或技术 method 参数。
公开示例展示语法，不证明本地数据可用。显式选 stage；以下示例用于社会经济输出分析。综合影响任务应在调用及源路径中一致选择 04_integrated_impacts。
python -m runtime.cli run-tool gcam_inspect_output_structure --project-id example_project --stage 01_socioeconomic_natural_change --params-file config/examples/run-tool/gcam-inspect.json --dry-run
python -m runtime.cli run-tool gcam_extract_market_sector --project-id example_project --stage 01_socioeconomic_natural_change --params-file config/examples/run-tool/gcam-market.json --dry-run
python -m runtime.cli run-tool gcam_extract_technology_components --project-id example_project --stage 01_socioeconomic_natural_change --params-file config/examples/run-tool/gcam-technology.json --dry-run
检查 can_execute、blockers。预检通过且任务已授权后，去掉 --dry-run 执行；结构检查可加 --timeout 600。runner 分配 results/<project_id>/<run_id>/<stage>/<tool_id>/，通常不传输出参数。
先检查提取结果，再做下游调用。将汇总或绘图参数复制到 CONFIG_DIR，替换 <source_project_id>、<source_run_id> 及情景值。input_csv 必须是成功提取的 market_sector_rows.csv，不能是回执、汇总或技术 CSV。JSON 路径仅展开 ${AIRMOSAIC_ASSETS_DIR}，尖括号标签需手动替换。
$gcamParams = Join-Path $env:AIRMOSAIC_CONFIG_DIR "gcam-aggregate.json"
python -m runtime.cli run-tool gcam_aggregate_provinces --project-id example_project --stage 01_socioeconomic_natural_change --params-file $gcamParams --dry-run
python -m runtime.cli run-tool gcam_aggregate_provinces --project-id example_project --stage 01_socioeconomic_natural_change --params-file $gcamParams
$gcamPlotParams = Join-Path $env:AIRMOSAIC_CONFIG_DIR "gcam-plot.json"
python -m runtime.cli run-tool gcam_plot_sector_change --project-id example_project --stage 01_socioeconomic_natural_change --params-file $gcamPlotParams --dry-run
python -m runtime.cli run-tool gcam_plot_sector_change --project-id example_project --stage 01_socioeconomic_natural_change --params-file $gcamPlotParams
每次调用有独立 run ID。绘图输出通过 UNIT_PRICE_OUT_DIR 注入，调用者设置被忽略。参数或路径被拒绝不授权绕过 runner。
| 工具 | 预期文件 |
|---|---|
| 结构 | inspect_scenarios.csv、inspect_province_top_level.csv、inspect_industrial_sector_tree.csv、inspect_industrial_cost_nodes.csv |
| 市场 | market_sector_rows.csv、market_sector_summary.csv |
| 技术 | technology_component_rows.csv、technology_component_summary.csv |
| 汇总 | province_aggregate.csv |
| 绘图 | sector_change_2021_2035.png、sector_change_weighted_mean.csv |
检查回执状态、非空预期产物，再读 CSV 字段、情景/年份/部门、重复、缺测、省份及单位。结构查询可逐项失败；runner 会拒绝缺少产物的任务，但内容仍需科学检查。
汇总按 scenario/source/sector/year 报告 weighted_price、quantity_sum、province_count，排除 China/Global。绘图保留 sector_cost 筛选、China/Global 排除、非负权重及零权重时均值回退，年份固定 2021/2035。独立核对分母及零权重，目视检查 PNG 的组别和轴单位。产物存在不证明单位兼容、全国覆盖或收入估计有效。见方法。