Noah-MP陆面过程模型建模

news2024/11/18 3:22:41

【方式】:直播+永久回放+长期答疑群辅助+全套资料

【目标】:了解陆表过程的主要研究内容以及陆面模型在生态水文研究中的地位和作用;熟悉模型的发展历程,常见模型及各自特点;理解Noah-MP模型的原理,掌握Noah-MP模型所需的系统环境与编译环境的搭建方法,熟悉linux系统操作环境;掌握单站和区域的模拟、模拟结果的输出和后续分析及可视化等方法。

本次内容主要分为原理与实践两大部分,重点讲解模型所需环境搭建、站点模拟和区域模拟,其中区域模拟又分为基于GLDAS、NLDAS等数据源的实践。

【试听】:

【内容介绍】:

专题一、Noah-MP模型介绍,型所需环境的搭建 :

背景介绍 :

陆面过程的主要研究内容(陆表能量平衡、水循环、碳循环等),介绍陆面过程研究的重要性。

介绍陆面过程模型的发展历程、基本原理、常用陆面过程模型等。

Noah-MP模型 :

Noah-MP模型的发展历史、模型结构及主要模块。

模型运行环境配置、下载与安装

模型以及配套软件的下载 :

模型需要在Linux下运行,需提前预装Linux系统(推荐使用CentOS系统,下载地址为:https://www.centos.org/download/,安装教程可参考:https://www.runoob.com/w3cnote/vmware-install-centos7.html

运行模型需要提前确定模型运行环境,如系统使用的fortran及C编译器类型等,为之后运行解压缩包下的./configure及Makefile做准备。模型下载地址:https://github.com/NCAR/hrldas/tree/master/hrldas

模型以及配套软件的安装 :

从虚拟机出发,逐步讲解Noah-MP模型运行所需的linux环境的搭建、intel编译器的安装与配置、必要软件的下载与安装、模型构建与编译等内容,细化步骤、逐指令讲解。

上机实操 :

跟随课程,完成相关软件和linux系统的配置,逐行运行指令,直至hrldas模型搭建编译完成。熟悉linux系统环境,掌握终端(指令行)下进行文件操作的技能,为后续运行模型打下基础。

《 专题二、Noah-MP模型站点模拟 》 :

Noah-MP模型单站运行

大气驱动数据的准备

驱动数据主要包括站点的风速、气温、相对湿度、气压、长波辐射、短波辐射以及降水数据。对于Noah-MP模型而言,原始驱动数据需制作成模型可识别的标准格式,才能够进行下一步的驱动数据编译,将编译结果带入模型进行运算(python脚本)。 数据时间格式转换

完成驱动数据在世界时和当地时之间的转换。

上机实操

根据示例数据中的站点原始数据,基于python脚本,进行数据的提取合并以及时间转换,生成站点模拟所需的.dat格式文件。

准备静态数据

完成驱动数据的制作后,还需在生成的.dat文件中添加静态数据。此部分数据主要包括站点属性以及模型信息,如站点的海拔,经纬度,土壤类型,初始状态变量的设定和转换系数等。

驱动数据的编译运行

基于以上数据,生成指定时间步长的一系列.LDASIN_DOMAIN1文件,同时生成hrldas_setup_file.nc文件。

运行模型

根据研究区实际情况与模拟需求修改namelist.hrldas文件,./hrldas.exe即可启动模型,结果将以netCDF格式输出至指定文件夹内。

模型运行结果的可视化与分析

讲解可视化部分使用的python脚本结构和用法。

借助python netCDF(https://github.com/Unidata/netcdf4-python)或xarray(http://xarray.pydata.org/en/stable)等工具对模拟结果(netCDF格式)进行变量提取与可视化,以用于进一步分析。

上机实操

基于示例代码中数据可视化部分的python脚本,对叶面积指数、感热通量以及潜热通量等模拟结果进行提取可视化,在熟悉代码结构的基础上,也可对其他变量进行筛选和提取。

单站模拟作业1

基于完整的单站模拟流程,选择课程示例站点之外的一个站点,完成数据下载、变量提取、格式转换、数据编译、模型参数设定、模型运行、结果提取与导出、结果可视化等操作。巩固学习成果,对疏漏点和易错点进行交流,老师全程答疑解惑。

单站模拟作业2

选择不同的模型参数化方案,分别运行模型并对结果进行提取与可视化,对比与其他参数化方案所得结果的差异。

专题三、Noah-MP模型区域模拟 》:

Noah-MP模型区域运行

Noah-MP模型区域运行整体流程与站点模拟相似,大致也可分为数据下载、数据变量提取、制作驱动数据、设置参数化方案、模型模拟与模拟结果可视化分析等几个步骤。但区域模拟的数据准备过程相较于站点运行更为繁琐,使用的数据源也更为多样,如GLDAS、NLDAS以及CLDAS等。同时模拟结果以二维形式存储,提取与可视化的方法也不同于单站。

区域运行将会讲解基于GLDAS和NLDAS等数据源制作驱动数据的模拟方法,并介绍区域运行结果可视化工具xarray的使用方法。课程结构主要分为数据下载、数据处理、数据编译、模型运行与结果可视化几个部分,下面以GLDAS为例,详细介绍讲解流程与配套练习内容:

准备大气驱动数据

Noah-MP模型的运行需要格式正确的驱动数据(气温、降水、气压、风速、辐射等)。因此用户需提前下载并处理好相关数据,以下为数据准备的简要步骤。

下载大气驱动数据-以GLDAS为例

区域驱动数据主要包括研究区的风速、气温、相对湿度、气压、长波辐射、短波辐射以及降水等。可从GLDAS官网下载相关数据:

https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/GLDAS_NOAH025_3H_2.1/summary?keywords=GLDAS

上机实操

讲解两种区域数据的获取方法,一种是基于downthemall的批量下载方法,操作简便;另一种是基于python脚本的数据抓取方式,自由化更高;学员可尝试不同的数据下载方法,获取区域驱动数据的源数据。

相关变量的提取与时间转换

对模型模拟所需变量进行提取,同时完成世界时和当地时之间的转换。

初始状态变量的提取与时间转换

风速的分解、降水数据的整合

上机实操

基于下载的netCDF4格式的源数据,分别编辑并运行以上python及perl脚本,生成变量分解后的一系列netCDF4格式文件,用于编译生成驱动数据。

准备研究区静态数据

制作geo_em_d0x.nc数据

基于WPS制作区域静态数据(包括研究区范围、研究区土地利用情况、植被覆盖度等信息)。此部分需安装WRF及WPS,并下载WPS_GEOG数据。详细流程可参考:

https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/OnLineTutorial/compilation_tutorial.php

观看WPS的安装编译视频,熟悉WPS的安装配置流程。

准备数字高程数据

hrldas (Noah-MP)自带的高程文件-GLDASGLDASp4_elevation_025d.nc4。一般情况下,将此文件作为模型的高程输入数据即可。

编译与运行-生成模型驱动数据

区域原始的气象驱动数据和静态数据准备完毕后,需编译运行生成符合模型要求的驱动数据-*.LDASIN_DOMAIN1。

上机实操

修改好相关目录的目录结构,在指定目录下,准备好必须的程序与文件,编译运行生成.LDASIN_DOMAIN1格式的驱动数据。

运行hrldas (Noah-MP)模型

根据研究区特点及用户模拟需求,修改namelist.hrldas文件,Namelist.hrldas文件编辑完成后,即可运行可执行程序/hrldas.exe。模型模拟结果将输出至指定文件夹下,若运行成功,在输出目录下应包含指定模拟时间段内的指定时间步长的模拟结果-*.LDASOUT_DOMAIN1。

上机实操

练习设置namelist.hrldas,选择一套参数化方案,运行模型。

数据的分析与可视化

区域模拟结果亦为netCDF格式文件,借助xarray,pandas等工具进一步进行变量提取、可视化等工作。

上机实操

基于提供的python脚本,提取模拟结果中的相关变量并可视化,熟悉xarray的使用方法。

区域模拟作业1

基于完整的区域模拟流程,选择课程示例区域之外的一个区域,完成数据下载、变量提取、格式转换、数据编译、模型参数设定、模型运行、结果提取与导出、结果可视化等操作。巩固学习成果,对疏漏点和易错点进行交流,老师全程答疑解惑。

区域模拟作业2

选择不同的模型参数化方案,分别运行模型并对结果进行提取与可视化,对比与其他参数化方案所得结果的差异。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/398482.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

用Python优雅地求解阿基米德分牛问题

文章目录题目大意sympy求解结果题目大意 问 太阳神有一牛群,由白、黑、花、棕四种颜色的公、母牛组成,其间关系如下,求每种牛的个数。 公牛中,白牛多于棕牛,二者之差为黑牛的1213\frac{1}{2}\frac{1}{3}21​31​&…

【Redis】搭建分片集群

目录 集群结构 准备实例和配置 启动 创建集群 测试 集群结构 分片集群需要的节点数量较多,这里我们搭建一个最小的分片集群,包含3个master节点,每个 master包含一个slave节点,结构如下: 这里我们会在同一台虚…

超详细CentOS7 NAT模式(无图形化界面即最小安装)网络配置

在此附上CentOS7(无图形化界面最小安装)安装教程 超详细VMware CentOS7(无图形化界面最小安装)安装教程 打开VMware—>点击编辑---->选择虚拟网络编辑器 打开虚拟网络编辑器后如下图所示: 从下图中我们看到标…

由Deep InfoMax开始对比学习

作者:KON 来源:投稿 编辑:学姐 作者介绍:Kon 擅长是自然语言处理、推荐系统,爱好是cv;著有cv相关专利一篇,西安交通大学软件专业本硕。 1.前言 本次给大家带来的是发表在「ICLR2019」上的一篇…

10Wqps评论中台,如何架构?B站是这么做的!!!

说在前面 在尼恩的(50)读者社群中,经常遇到一个 非常、非常高频的一个面试题,但是很不好回答,类似如下: 千万级数据,如何做系统架构?亿级数据,如何做系统架构&#xff1…

阿里云服务器使用教程:使用xshell、xFtp工具连接阿里云服务器(Centos7)并修改Centos7的yum源为阿里镜像源

目录 1、下载并安装xshell、xFtp 2、远程连接阿里云服务器 3、 修改Centos7的yum源为阿里镜像源 1、下载并安装xshell、xFtp XShell可以在Windows界面下来访问远端不同系统下的服务器,从而比较好的达到远程控制终端的目的。它支持 RLOGIN、SFTP、SERIAL、TELNET、…

STM32中断分组配置NVIC_PriorityGroup,移植操作系统需需注意NVIC_PriorityGroup_4

一、先说明中断分组的由来中断优先级分组表:优先级分组抢占优先级响应优先级bit[7:4] 分配情况备注NVIC_PriorityGroup_0取值:0取值:0~150:40bit抢占优先级、4bit响应优先级NVIC_PriorityGroup_1取值:0~1取值:0~71:31b…

关于热力图展示大量数据点耗时导致浏览器崩溃问题及解决方案

目录 问题描述 问题分析 解决方案 问题描述: Web前端在地图上加载空间数据库里存储的地块中心点时因为数据点太多从而导致页面崩溃。Mybatis查询大量数据时,耗时时间更长是主要原因。8万多条数据,数据库查询最慢0.6s, Mybatis查询结果需要…

【可信平台】开证问题汇总--1.无采购入库记录,2.箱码无产出记录

这里面的问题主要有两类, 批号无采购入库记录箱码无产出记录批号无采购入库记录 第一个问题,以批号 W200263242022100600018 为例。 MES里入库明细里能查到可信平台集成报错: 入库数量>采购数量 再看下入库明细里的情况: 可信平台集成提示物料库存不存在。(没有入库记…

【LeetCode】剑指 Offer(19)

目录 题目:剑指 Offer 36. 二叉搜索树与双向链表 - 力扣(Leetcode) 题目的接口: 解题思路: 代码: 过啦!!! 写在最后: 题目:剑指 Offer 36. …

JUC并发编程共享模型之管程(三)(上)

三 共享模型之管程&#xff08;上&#xff09; 4.1 共享问题 问题发现 Slf4j public class ShareTest01 {static int count 0;public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Thread t1 new Thread(() -> {for(int i 0; i < 5000; i){count…

jvm理解

1.堆栈 JVM运行字节码时&#xff0c;所有的操作基本都是围绕两种数据结构&#xff0c;一种是堆栈&#xff08;本质是栈结构&#xff09;&#xff0c;还有一种是队列&#xff0c;如果JVM执行某条指令时&#xff0c;该指令需要对数据进行操作&#xff0c;那么被操作的数据在指令…

macos ncnn 安装踩坑记录···

安装真麻烦踩了无数坑&#xff0c;官方给的安装教程&#xff1a;macos安装ncnn, 安装过程老是报错&#xff0c;记录一下卡的比较久的&#xff0c;网上也不好找资料的错. 我的电脑&#xff1a; 1. 使用homebrew 的时候失败fatal: not in a git directory Error: Command failed…

用Python帮老叔选出好基金,大赚一笔,老叔专门提着茅台登门道谢

我有个老叔很喜欢买基金&#xff0c;因为不想被割韭菜&#xff0c;所以啥群都没进&#xff0c;全部自己精挑细选。 看着他的一个本子密密麻麻地写了一大堆东西&#xff0c;全是基金的数据分析&#xff0c;一大把年纪了挺不容易的&#xff0c;于是就决定帮他一把。 在跟他详谈…

合作伙伴确定过程

下销售单的时候&#xff0c;会由Sold—to Party&#xff08;售达方&#xff09;来下单。定单会有不同的Ship—to Party&#xff08;送达方&#xff09;。发票会走到被称为Bill—to Party&#xff08;收票方&#xff09;的一方&#xff0c;还有一方Payer&#xff08;付款方&…

GDAL python教程基础篇(1)——用OGR写入矢量数据

上一篇博客介绍了如何使用OGR读取矢量数据&#xff0c;那么怎么用OGR写入呢&#xff0c;下面就让我们一起学习怎么写入数据吧。 1.创建新文件 在写入数据之前我们首先需要确定写入对象&#xff0c;也就是先创建一个可供写入数据的对象。 创建对象使用driver.CreateDataSource…

4. STM32 OLED及keil调试简介

常用程序调试方法•串口调试&#xff1a;通过串口通信&#xff0c;将调试信息发送到电脑端&#xff0c;电脑使用串口助手显示调试信息•显示屏调试&#xff1a;直接将显示屏连接到单片机&#xff0c;将调试信息打印在显示屏上•Keil调试模式&#xff1a;借助Keil软件的调试模式…

Java基础面试题(一)

Java基础面试题 一、面向对象和集合专题 1. 面向对象和面向过程的区别 面向过程&#xff1a;是分析解决问题的步骤&#xff0c;然后用函数把这些步骤一步一步地实现&#xff0c;然后在使用的时候一一调用则可。性能较高&#xff0c;所以单片机、嵌入式开发等一般采用面向过程…

项目执行差,你应该如何推进解决?(万千项目)

在日常工作中&#xff0c;项目成员可能存在以下问题&#xff1a;1、沟通能力不足。团队成员之间不主动反馈沟通导致问题堆积影响项目进度&#xff1b;2、执行力不足。成员推一下动一下&#xff0c;不主动积极执行工作任务&#xff1b;3、技术能力不不足。一写代码全是bug&#…

使用 Wall 搭建个人照片墙和视频墙

下载 Github:https://github.com/super-tongyao/wall 国内仓库&#xff08;不推荐&#xff0c;只做加速访问&#xff0c;无编译包和发行版&#xff0c;以github仓库为准&#xff09;&#xff1a;https://gitee.com/Super_TongYao/wall 推荐github仓库&#xff0c;下载最新版…