之前在介绍高维数据可视化时说过后面会说WRF模式后处理的高维可视化,这跳票一跳就是差不多一年半,今天从其Vis5d的角度说一下WRF模式的高维可视化。
仅掌握之前提到的最常用命令是不够的,比如就编译WRF模式来说,其中可能涉及到解压缩,权限修改,文件链接,环境变量。当然,如果编译之前不确定空间是否足够,就需要查看磁盘空间。而在编译的时候又会有一些需求,比如想后台编译,为了便于查错需要将编译输出信息保存,而不是输出到屏幕等等。
cf-plot 是面向气候研究者的数据可视化工具,可以绘制常见的等值线、矢量和折线图等,比如投影地图、多子图图形、Hovmuller图、轨迹图。cf-plot 也可以直接处理WRF模式结果,可以非常方便的进行可视化。
WRFChem 是一个区域大气化学传输模式,实现了化学模块和 WRF 气象动力的在线耦合,充分考虑了污染物的平流输送、湍流扩散、干湿沉降 、辐射传输等大气物理过程,以及较为详细的多相化学过程,被广泛应用于区域环境污染研究。
大气海洋的特点,决定了我们无法做一些真实的实验,因此开展数值模拟,是其重要手段。业务预报中,现在气象预报员基本离不开模式的结果,甚至许多预报员毫不避讳,直言预报结论基本照搬模式结果。科研中,众多领域也是要需要使用数值模式,哪怕不使用数值模式,也需用到模式运行得到的再分析资料。因此对于大气和海洋科学领域的人而言,数值模式是一个绕不开的话题。
有人因喜好而使用Linux,有人因需要而学习Linux。无论出于什么原因,当你刚接触它时就像你刚接触Windows时一样。
By HKL, on Saturday 2022-10-15 08:48, tagged: 🏷️Linux 🏷️Operating
就多节点功能而言,c6g(n)可用于AWS 100Gbs EFA,而c7g目前仅可用于30Gbs网络。对于WRF,有两个众所周知的测试案例:Conus12km,可以在单个节点上运行;以及更大的Conus2.5km,更适合多节点运行。在这里,我们保持单节点Conus12km运行,以保持围绕实例之间的共同特征的讨论。实际上,互连速度对可伸缩性的影响取决于感兴趣的WRF案例的大小和使用的实例数量。在某些情况下,这可能是16个以上的实例[2].
WPS只是WRF运用实际数据模拟的准备过程,这就好比开车要先上车。讲完前处理过程之后 WRF模式之WPS的配置运行,就要开始模拟了。
使用“open(‘文件名’,’w’)”语句,以写模式打开文件,然后使用write函数写文件
https://gitee.com/jinfan0931/meic2wrf (推荐国内仓库√)
1.使用os库循环读取文件夹下的wrf数据,并用nc库的dataset读取,可使用wrf_list = [Dataset(f) for f in wrf_files] ,wrf_files是os读取形成的文件列表
本项目旨在通过Python实现经典相当位温的计算方法,帮助大家更好理解位温概念。无论你是从事气象科研,还是从事天气预报,掌握相当位温,能帮助你更好地了解大气状态。
最近需要针对对WRF应用做一些性能优化;下面简单记录WRF model 的安装过程:
近几年,python在气象领域的发展也越来越快,同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
Dask、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块,各有其特点和应用场景:
距离上次xarray的更新已经过去两个多星期了...,关于xarray插值方法的介绍官方文档已经给的比较详细了,也有公众号推送过相关文章 xarray指南:插值 基于xarray的气象场站点和格点插值,所以xarray的插值部分就不单独说了。
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动画在公众号中不太好放,感兴趣的大家可以去和鲸社区上手玩儿一下。代码获取在好奇心Log公众号后台回复wrf绘图
Basemap 特别擅长绘制数值天气模式输出数据,比如 WRF。WRF [注1] 模式是广泛使用的数值预报模式,只要变量名合适,大部分情况下都可以使用其它模式的输出来运行。
版本:python3.7 数据:wrfout模拟数据 核心代码:metpy.calc.vorticity
2012 年 7 月写这篇文章,我已经有大约一年没有运行 WRF了。或许我在本文中所写的内容已过时,它只包含当 WRF 不运行时可以尝试的方法。我感觉到你的痛苦,但我无法让它消失。对不起,我希望我能知道更多,以便我可以给你提供帮助。
最近在做一些WRF-Chem的开发工作,对源码里面的一些东西似懂非懂,借助Chatgpt增加了一些直观的认识,分享一下。
WRF中地形数据(海拔高度)分辨率最高为30s,差不多就是900m,当模型空间分辨率较高时,比如在低于1km的情况下,经常会考虑增加地形高度的分辨率,这里使用美国的SRTM( Shuttle Radar Topography Mission)的DEM数据,这个数据覆盖了全球陆地,在美国本地分辨率为1s,其他地区为3s(约90m),因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。
本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例,介绍在实际应用WRF-ARW中涉及到的重启动、海温更新、以及网格嵌套等操作流程(基于北京超算中心云服务器平台)。
数据准备是机器学习的基础,俗话说巧妇难为无米之炊,没有数据的机器学习就是耍流氓。
这些年随着GPU算力的不断发展,不少机构在尝试利用GPU加速当前的数值天气预报模式。至少到目前为止还没看到官方发布的完整支持GPU版本的数值预报模式。
很多时候我们需要拿模拟数据和站点图作对比,那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一:xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点 方法二:proj+scipy重插值后使用meteva进行最临近插值到站点
Hello!大家好,今天给大家分享一个解决跑ungrib时遇到“End-of-record mark (7777) not found”报错的小方法。
大气视热源是常用于表征大气热力作用的概念,本项目会尝试使用metpy库计算大气视热源并可视化,希望能给你们一些微小的帮助。
在本文中,我们将利用WRFOUT数据进行处理和分析,并生成直观明了的时间剖面图。你将能够清楚地看到水汽通量散度随着时间和高度的变化趋势,从而更好地理解大气中水汽的传播与运动机制
本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例,介绍WRF-ARW在北京超算中心上的基础运行操作。
本文旨在实现WRFOUT的单层水汽通量散度和整层水汽通量散度计算方法。WRF(Weather Research and Forecasting)模式是一种广泛应用于天气和气候预测研究的数值模式。水汽通量散度在天气和气候研究中具有重要作用。本项目将针对WRF模式的输出数据(WRFOUT)进行处理和分析,实现单层水汽通量散度和整层水汽通量散度的计算。
利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道,wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便,但又太笨重了,经常需要编写很多代码。xarray是目前地球科学领域使用非常多的库,集成度非常高,使用非常方便。
在工作业务中,有些函数的调用要尽量傻瓜,能够让其他人能够方便地调用,毕竟甲方是爸爸。
我们经常需要对大量的模型输出数据进行处理和分析。在气象学中,WRF(Weather Research and Forecasting Model)是一个常用的数值天气预报模型,它可以提供丰富的气象变量数据来帮助我们理解和预测天气现象。 为了更好地处理WRF模型输出数据(当然因为wrfout文件太大了!),我们经常需要批量提取其中的变量,并将提取的数据保存为NetCDF格式(.nc文件),这样可以方便我们后续的分析和可视化操作。
目前,有很多工具可以进行WRF模式后处理,比如NCL,Grads,Python,MATLAB等等,而且每一种语言都有其优势。NCL中有WRF模式后处理的包,可以非常方便的处理WRF模式结果,而近些年Python在气象上的应用也越来越广泛,各种气象相关包也日渐完善。MATLAB在WRF模式后处理方面就显得捉襟见肘了,倒不是MATLAB不适合做WRF模式后处理,而是关于这方面的开源包不多。
有读者问如何使用wrfout绘制雷达组合反射率,其实当初刚接触wrf时小编也找了很久。既然你诚心诚意地问了
https://forum.mmm.ucar.edu/threads/error-warning-too-many-input-landuse-types-during-wrf-model-execution.15299/
WRF (Weather Research and Forecasting Model) 是一种广泛用于天气预报和气候模拟的数值大气模式。通过分析WRF模型的输出数据,我们可以获得各种天气变量的空间分布及其随时间的演变情况。
正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里,正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本,比如爬虫工程师可以用正则表达式来匹配网页上的文本数据,自然语言工程师可以用正则表达式匹配出含有敏感词的语句,作为气象工程师,我们可以用正则表达式来处理我们服务器内的日志文件,也可以用来匹配特定规律的模式输出文件名。
ABoVE: Level-4 WRF-STILT Footprint Files for Circumpolar Receptors, 2016-2019
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API,如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求,你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。当然,大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数,可能都不会使用到这些API。
每个转数值模式的都逃不了查看源代码的命运。每当看源代码时,总是理不清那复杂的亲属关系。为了在查阅源代码时更好的理清思路,我们可以使用 f90tohtml 构建模式代码调用流程图。
读者来信说:风电场分析需要看两个时次的风向差。同时从“wrfout中提取变量,然后用08:10的风向wdir【ncl函数wind_direction(u,v,0)】减去08:00时刻的风向, 做上循环语句do,就会出现差一个数值对不上的情况。 笔者对ncl不太熟悉。但是以上功能实现Python不需要循环。因为wrfout的变量是xarray格式,想必大家知道要用哪个函数了。 没错,就是xarray.diff() 废话半天了,开始写代码吧。
https://www.heywhale.com/mw/notebook/655ec29e998f42fde5818d35
ABoVE: Level-4 WRF-STILT Particle Trajectories for Circumpolar Receptors, 2016-2019
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