【WRF数据准备】基于Python更新geo_em.d0.nc文件中Albedo/LAI等静态地理数据

在长时间模型时，LAI等静态地理数据每个月都不尽相同。此博客的主要目的是提供完整Python代码，以更新 WRF（Weather Research and Forecasting Model）地理文件中的土地利用、叶面积指数、绿度和反照率数据，并将特定的土地利用类型（13）改为类型 31。

根据每个月的数据文件（month*.nc）更新原始地理文件（geo_em.d0.nc）中的 LAI（叶面积指数）、GREENFRAC（绿色植被覆盖度）、ALBEDO（反照率）字段；同时将土地利用类别为 13 的区域改为 31。

Python实现代码：步骤解析

脚本操作的是 netCDF 格式的文件（典型的 WRF 输入/中间文件格式），通过使用 netCDF4 模块读取、修改并保存这些变量。

步骤	作用
读取 geo 文件	获取原始地理数据
读取每月数据	用高精度或更新的月度数据替换原始 LAI、绿度、反照率
修改 LU_INDEX	将类型 1