
气象
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“AI大语言模型+”助力大气科学相关交叉领域实践技术应用
GPT生成转化代码,将数据转化为WPS可读取的二进制格式。4.2模型堆叠:使用mlxtend库或自定义方法实现模型堆叠,结合不同模型的预测结果作为新的特征,训练一个新的模型。2.3交叉验证分割:采用交叉验证的方法来进行更可靠的模型评估,如K折交叉验证,保证每个样本被用于训练和验证。2.4时间序列分割:对于时间序列数据,使用时间顺序分割数据,确保训练集中的数据点时间上早于测试集中的数据点。1.2数据探索:通过统计摘要、可视化方法(如直方图、箱线图)来理解数据的分布、异常值情况和变量之间的关系。原创 2024-09-14 09:37:12 · 1581 阅读 · 0 评论 -
地球系统模式(CESM)实践技术应用
计算二次有机气溶胶(SOA)的VBS(volatility basis set)方案中耦合了对流化学方案,并一直在持续改进,到目前的CESM2.2.0中,实现了区域加密的MUSICA-V0,并增加了能直接配置运行MOZART-TS2 化学模块以及进行nudging等的compset(配置)。近年升级的CESM2.0在大气、陆地、海洋、海冰、陆冰、径流等几大模块以及一个中央耦合器(CIME)中都有较大更新,可以在不同的硬件平台上移植使用,尤其可以用于CMIP6的研究。CAM+CLM 实例的创建及运行。原创 2024-09-03 10:20:07 · 1278 阅读 · 0 评论 -
全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用
为了让更多的科研人员和农业工作者能够深入理解SWAP模型的原理,有效地运用这一工具,将详细讲解SWAP模型的各个组成部分,包括气象、土壤、作物和管理措施等数据的准备和输入。通过模型的实践操作和结果分析,让参与者能够不仅理解模型背后的科学原理,同时掌握如何在实际工作中应用模型来解决问题。此外,还将深入探讨如何通过修改模型代码来定制和优化模型,以适应特定的研究需求或解决特定的农业问题。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。原创 2024-09-02 11:22:59 · 767 阅读 · 0 评论 -
WRF-LES与PALM微尺度气象大涡模拟实践技术应用
微尺度气象学涉及对小范围内的大气过程进行精确模拟,这些过程往往与天气模式、地形影响和人为因素如城市布局紧密相关。大涡模拟通过直接解析大尺度湍流涡旋,而将较小尺度的湍流效应通过亚格子模型来参数化,从而在保持计算可行性的同时,提供了对这些复杂动态的深入理解。1、NumPy基础:数组操作与科学计算。3、WRF-LES模拟:90m模拟。3、裁剪、转投影和重分类操作。1、WRF-LES原理及介绍。4、PALM模拟:10m模拟。2、大涡模拟(LES)原理。1、WRF中尺度1km模拟。2、WRF模拟:1km模拟。原创 2024-08-20 08:47:59 · 580 阅读 · 0 评论 -
AquaCrop模型数据制备、优化方法、敏感性与气候变化影响分析及源码解析
为了让更多的科研人员和农业工作者能够深入理解AquaCrop模型的原理,有效地运用这一工具,将详细讲解AquaCrop模型的各个组成部分,包括气象、土壤、作物和管理措施等数据的准备和输入。通过模型的实践操作和结果分析,让参与者能够不仅理解模型背后的科学原理,同时掌握如何在实际工作中应用模型来解决问题。模型的核心优势在于其独特的水分管理能力,能够精确模拟作物生长过程中水分的需求与消耗,帮助农业工作者制定更为科学和高效的灌溉策略。3.对于(水环境、水文及农业)模型研究者在大语言模型上的发展方向建议。原创 2024-08-19 16:31:08 · 783 阅读 · 0 评论