【WRF工具】cmip6-to-wrfinterm工具概述：生成WRF中间文件

最新推荐文章于 2025-01-08 15:28:10 发布
最新推荐文章于 2025-01-08 15:28:10 发布
阅读量1.7k 收藏 15
点赞数 10
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： WRF模型原理及应用 文章标签： WRF
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44246618/article/details/142645492

cmip6-to-wrfinterm工具概述

cmip6-to-wrfinterm工具介绍及下载可参见GitHub-cmip6-to-wrfinterm
在这里插入图片描述
CMIP6-to-WRFInterim 使用纯 Python 实现将 CMIP6 亚日尺度输出转换为 WRF 中间文件，这些中间文件用于驱动 WRF 模型进行区域动力降尺度应用。目前支持的模型如下：
在这里插入图片描述

如果您希望使用其他模型，需要进行相应的修改。

cmip6-to-wrfinterm工具安装

请使用Anaconda3发行版安装Python3。已经对Anaconda3中包含的Python3.8和3.9进行了深入测试，较低版本的Python3也可能可以使用（未经测试）。如果NumPy、Pandas、SciPy、XArray和NetCDF4已正确安装，可以跳过安装步骤。

建议在Anaconda中创建一个新的环境并安装requirements.txt文件。
安装代码如下：


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                

                

                了解本专栏
                
                
                  
                订阅专栏 解锁全文
                 
                
                    
                    超级会员免费看
                
            

            
            
            
        


    



                



	

		

			

				
					
未来大气污染，CMIP6数据驱动WRF和WRF-Chem模式

				
			

			

				

					m0_73569316的博客
				

				

					01-09
					
					539
					
				

			

		

		

			
				
第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）基于不同的共享社会经济路径（SSP）及最新的人为排放趋势，预估了不同社会共享路径和温室气体排放情景下的未来气候变化趋势，这些结果为模拟预估未来气候变化背景下大气污染的演变趋势提供了可能。对模式比较计划的全球气候预估数据进行动力降尺度，结合预估的未来气候变化，运用区域气候模式和气候-化学耦合模式，实现对未来大气污染时空演变趋势的预估模拟。该模式比较计划涉及数据的格式转换和降尺度处理、区域模式涉及复杂的动力和化学过程，在数据运用和模式运行方面难度较大。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
基于全球模式比较计划CMIP6与区域气候-化学耦合模式WRF-Chem的未来大气污染变化模拟

				
			

			

				

					weixin_60784949的博客
				

				

					01-06
					
					278
					
				

			

		

		

			
				
国家碳达峰碳中和（双碳）目标对未来大气污染控制提出了新的要求，也为未来气候变化背景下，大气环境演变趋势和空间格局的模拟和预估提出了不确定性和挑战。第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）基于不同的共享社会经济路径（SSP）及最新的人为排放趋势，预估了不同社会共享路径和温室气体排放情景下的未来气候变化趋势，这些结果为模拟预估未来气候变化背景下大气污染的演变趋势提供了可能。对模式比较计划的全球气候预估数据进行动力降尺度，结合预估的未来气候变化，运用区域气候模式和气候-化学耦合模式，实现对未来大气污染时空演变趋势

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【数据分享】全国历史及未来预估径流和蒸散数据集（免费获取）

				
			

			

				

					weixin_63042008的博客
				

				

					03-25
					
					2932
					
				

			

		

		

			
				
【数据分享】全国历史及未来预估径流和蒸散数据集（免费获取\无需转发）

			
		

	





	

		

			

				
					
IDL CMIP6 NC格式数据处理

				
			

			

				

					XinemaChen的博客
				

				

					06-19
					
					4164
					
				

			

		

		

			
				
利用IDL读取CMIP6的NC文件数据，如果想要投影转换，把数据进行地理投影转换可以看另一篇文章

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Python语言在地球科学领域中的应用实践技术

				
			

			

				

					weixin_xiao5kou4chang6kai4的博客
				

				

					04-29
					
					1791
					
				

			

		

		

			
				
Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，Python能够运行在Linux、Windows、Macintosh、AIX操作系统上及不同平台（x86和arm），Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。Python具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。除了Python标准库，几乎所有行业领域都有相应的Python软件库，随着NumPy

			
		

	





	

		

			

				
					
双碳目标下基于全球模式比较计划CMIP6与区域气候-化学耦合模式WRF-Chem的未来大气污染变化模拟技术

				
			

			

				

					weixin_xiao5kou4chang6kai4的博客
				

				

					05-07
					
					780
					
				

			

		

		

			
				
国家碳达峰碳中和（双碳）目标对未来大气污染控制提出了新的要求，也为未来气候变化背景下，大气环境演变趋势和空间格局的模拟和预估提出了不确定性和挑战。第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）基于不同的共享社会经济路径（SSP）及最新的人为排放趋势，预估了不同社会共享路径和温室气体排放情景下的未来气候变化趋势，这些结果为模拟预估未来气候变化背景下大气污染的演变趋势提供了可能。对模式比较计划的全球气候预估数据进行动力降尺度，结合预估的未来气候变化，运用区域气候模式和气候-化学耦合模式，实现对未来大气污染...

			
		

	





	

		

			

				
					
CMIP6数据驱动WRF和WRF-Chem模式、WRF-Chem的未来大气污染变化模拟

				
			

			

				

					weixin_46747075的博客
				

				

					01-26
					
					1581
					
				

			

		

		

			
				
对模式比较计划的全球气候预估数据进行动力降尺度，结合预估的未来气候变化，运用区域气候模式和气候-化学耦合模式，实现对未来大气污染时空演变趋势的预估模拟。该模式比较计划涉及数据的格式转换和降尺度处理、区域模式涉及复杂的动力和化学过程，在数据运用和模式运行方面难度较大。

			
		

	





	

		

			

				
					
WRF-Chem的未来大气污染变化模拟

				
			

			

				

					weixin_60784949的博客
				

				

					01-08
					
					334
					
				

			

		

		

			
				
国家碳达峰碳中和（双碳）目标对未来大气污染控制提出了新的要求，也为未来气候变化背景下，大气环境演变趋势和空间格局的模拟和预估提出了不确定性和挑战。第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）基于不同的共享社会经济路径（SSP）及最新的人为排放趋势，预估了不同社会共享路径和温室气体排放情景下的未来气候变化趋势，这些结果为模拟预估未来气候变化背景下大气污染的演变趋势提供了可能。对模式比较计划的全球气候预估数据进行动力降尺度，结合预估的未来气候变化，运用区域气候模式和气候-化学耦合模式，实现对未来大气污染时空演变趋势

			
		

	





	

		

			

				
					
CMIP6数据应用实践：驱动WRF-Chem模型进行大气污染预测

				
			

			

				

					weixin_48230888的博客
				

				

					01-08
					
					181
					
				

			

		

		

			
				
2.CMIP6情景数据用于提供WRF-Chem模式的气象驱动场代码解译。1.基于CMIP6和未来情景排放清单，驱动WRF-Chem模式。1.CMIP模式比较计划介绍：背景、意义、情景讲解。CMIP6数据驱动WRF和WRF-Chem模式。1）气候变化和排放变化对未来大气污染的影响趋势。4.数据转换工具讲解与实践（CDO/NCO）3.未来情景排放清单（SSP、DPEC）讲解。3.数据格式讲解与实践（NETCDF）WRF-Chem的未来情景模拟。2.CMIP数据下载方法。1.WRF数据格式讲解。

			
		

	





	

		

			

				
					
WRF模式、WRF-SOLAR、WRF-UCM、人工智能气象、FLEXPART、CMIP6数据处理

				
			

			

				

					weixin_49857990的博客
				

				

					12-06
					
					597
					
				

			

		

		

			
				
WRF模式、WRF-SOLAR、WRF-UCM、人工智能气象、FLEXPART、CMIP6数据处理

			
		

	





	

		

			

				
					
气象模型软件：WRF、CMAQ、SMOKE、WRF-chem、WRF-DA、CAMx、PMF、OBM-MCM、CMIP

				
			

			

				

					weixin_49857990的博客
				

				

					12-27
					
					1504
					
				

			

		

		

			
				
给大家整理了一些常用的气象软件，可根据自己的研究方向来对比软件应用，包含大气污染、大气物理、空气质量等

			
		

	





	

		

			

				
					
假装情侣匿名聊天室：体验即刻式浪漫

				
			

			

				

					08-05
				

			

		

		

			
				
资源下载链接为：
https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a
用户端：无需注册，用户进入后随机匹配异性进入聊天室。系统会随机分配房间、情侣头像及聊天话题，用户可发送自定义图片，还能通过输入法键盘输入并发送 emoji。当聊天室倒计时快结束时，用户可选择延长房间时间。聊天内容会经过过滤处理。
后台管理端：登录后台管理地址，账号为 admin，密码为 admin。后台可实时监控聊天情况，上传情侣头像和创建聊天话题，查看各房间的聊天记录。
安装步骤：将 anonymous_chat.sql 文件导入到 mysql 数据库中。修改 Application/chat/config.php 文件。
运行方式：
Windows 服务器：只需双击 .bat 文件即可启动。
Linux 服务器：进入项目根目录，在终端输入命令以 debug（调试）方式启动，命令为 php start.php s。
注意事项：服务端可放置在服务器的任意位置，只要能成功运行即可。该系统同时支持 Windows 服务器和 Linux 服务器，但两者的运行方法有所不同。


			
		

	





	

		

			

				
					
装修公司网络营销推广方案.pdf

					
最新发布

				
			

			

				

					08-06
				

			

		

		

			
				
装修公司网络营销推广方案.pdf

			
		

	





	

		

			

				
					
夏色四叶草安卓版.apk

				
			

			

				

					08-05
				

			

		

		

			
				
夏色四叶草安卓版.apk

			
		

	





	

		

			

				
					
软件工程9大核心开发模型对比与应用指南：全面解析软件工程中各开发模型的特点与选型策略

				
			

			

				

					08-05
				

			

		

		

			
				
内容概要：本文档详细解析了软件开发中的9大核心模型，包括瀑布模型、V模型、迭代模型、增量模型、螺旋模型、敏捷模型、快速原型模型、喷泉模型和演进型原型模型。通过对每个模型的核心特点、优点、缺点及适用场景的分析，结合对比表格、案例详解和决策树，为开发者提供了完整的选型指南。文中还列举了多个典型行业应用案例，如金融核心系统的瀑布+V模型、游戏开发的喷泉+敏捷模型以及智能硬件的演进型原型模型，展示了不同模型在实际项目中的应用效果。最后总结指出，传统模型适用于高可靠领域，而敏捷与原型模型则更适合互联网快速试错的环境，混合模型如“瀑布+敏捷”的应用趋势逐渐显现。
适合人群：具备一定软件工程基础知识的开发人员、项目经理及软件工程师，尤其是有1-3年工作经验的技术人员。
使用场景及目标：①帮助开发者理解不同开发模型的特点与差异；②为项目选型提供参考依据，确保选择最适合项目的开发模型；③通过案例分析提升实际应用能力，提高项目成功率。
其他说明：本文不仅介绍了各个模型的理论知识，还结合实际案例进行详细剖析，建议读者结合自身项目需求进行深入研究，并在实践中不断探索和优化，以找到最适合自己项目的开发模型。

			
		

	





	

		

			

				
					
词袋模型算法库，用于识别相似图像

				
			

			

				

					08-05
				

			

		

		

			
				
资源下载链接为：
https://pan.quark.cn/s/64d9b3521fcd
词袋模型算法库，用于识别相似图像（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

			
		

	





	

		

			

				
					
人脸识别CNN模型 matlab源码

				
			

			

				

					08-05
				

			

		

		

			
				
人脸识别技术是一种通过分析和比较人脸图像特征来识别或验证个体身份的计算机视觉方法，其中基于卷积神经网络（CNN）的实现尤为关键。CNN是一种深度学习模型，适用于处理图像等二维结构数据，由卷积层、池化层、全连接层等组成，能够自动学习图像的局部特征并进行层次化抽象。常见的人脸识别CNN模型包括VGGFace、FaceNet、OpenFace等，通常包含预处理步骤和多层卷积及全连接层，最终通过分类器完成识别。MATLAB提供了深度学习工具箱，支持创建、训练和评估CNN模型，通过`convnet`、`trainNetwork`、`classify`等函数实现模型构建、数据预处理、训练和测试。人脸识别技术已广泛应用于安全系统、社交媒体和监控执法等领域。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

			
		

	





	

		

			

				
					
中国地级市CO2排放数据（2000至2023年）

				
			

			

				

					08-05
				

			

		

		

			
				
碳排放数据是衡量地方经济发展与环境可持续性的重要指标，通常包括二氧化碳排放量，来源涵盖能源消耗及工业、交通、建筑等领域。中国地域广阔、经济发展不均，各地碳排放水平差异较大。本次分享的数据为根据EDGAR资源提取的中国地级市CO2排放数据，时间范围为2000-2023年。数据名称：中国地级市CO2排放数据；数据年份：2000-2023年；数据范围：300个地级以上城市；样本数量：7200条；数据来源：EDGAR_2024_GHG；数据说明：根据EDGAR提取的城市碳排放数据。数据指标包括：年份、省份、城市、城市代码、所属地域、胡焕庸线、CO2排放总量。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

			
		

	





	

		

			

				
					
eNSP Pro 数通模拟器软件压缩包

				
			

			

				

					08-05
				

			

		

		

			
				
资源下载链接为：
https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14
eNSP Pro 数通模拟器软件压缩包

			
		

	





	

		

			

				
					
CMIP6数据驱动WRF进行温度模拟方法

				
			

			

				

					06-07
				

			

		

		

			
				
对于CMIP6数据驱动WRF进行温度模拟的方法，可以分为以下几个步骤：  1. 获取CMIP6数据：首先需要从CMIP6数据集中获取需要的气象数据，如温度、湿度、风速等。  2. 数据预处理：将获取到的气象数据进行预处理，如插值...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  
	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  





	
打赏作者

	

		

		
			
		
		

		

			
WW、forever

			
你的鼓励将是我创作的最大动力

		

	

	

			

	

	

    ¥1
    ¥2
    ¥4
    ¥6
    ¥10
    ¥20
	

	

		

			

				

					扫码支付：¥1
				

				

					

					
					获取中
					

				

				

					
					
					扫码支付
				

			

		

		

			
您的余额不足，请更换扫码支付或充值

			
打赏作者

		

	



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
        钱包余额
          0
          

            
            

              

                
抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值