进一步的,将python语言与WRF模式运行结合,让模式运行自动化,提升科研和业务的工作效率。同时,掌握python在WRF前后处理的常用场景,包括数据处理、可视化绘图等。 掌握WRF模式+Python语言的结合应用,可在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。 专题一、WRF基础与Linux...
比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。 wrf-python是用于WRF模式后处理的python模块,其中提供了很多有用的函数,下面就来详细说一下其用法: 基本用法 计算诊断变量 wrf.getvar 函数的主要作用是返回需要计算的诊断变量,因为WRF本身不会返回这些变量。比如:CAPE(对流有效位能),SRH(风暴螺旋度)等等。
使用WPS(WRF Preprocessing System)进行前处理,包括geogrid、ungrib和metgrid三个步骤,将GFS/FNL/ERA5等气象数据转换为WRF模型所需的格式。 3.3 积分运行 运行WRF模型的real.exe和wrf.exe,设置参数化方案,进行积分运行。常用参数包括物理过程参数化方案、时间步长等。 4. Python在WRF前后处理中的应用 4.1 数据处理 ...
旋转法:通过旋转风向量,使其与剖面方向对齐,从而得到沿剖面和垂直于剖面的风速分量。 我们将通过Python代码实现这三种方法,并使用Matplotlib绘制风矢量剖面图,直观比较不同方法的结果。 项目目标 理解风场投影的基本原理。 掌握三种风场投影方法的实现。 使用Python对WRF模型输出的风场数据进行处理和分析。 通过可视化对比...
第一步:安装必要的Python库 在开始之前,我们首先需要安装一些Python库,如numpy、matplotlib和netCDF4,以及xarray(如果需要进行了数据读取和处理)。可以通过以下命令安装所需的库: pipinstallnumpy matplotlib netCDF4 xarray 1. 第二步:读取WRF模拟结果 接下来,我们将使用xarray库来读取WRF模拟结果文件。示例代码如下:...
在Python中安装wrf-python包可以通过几种不同的方式来实现。以下是详细的安装步骤: 使用pip安装: 如果你的Python环境支持在线安装,并且你有访问PyPI(Python包索引)的权限,你可以直接使用pip来安装wrf-python。在命令行中运行以下命令: bash pip install wrf-python 如果你使用的是Python 3,并且系统同时存在Python ...
使用wrf python自动化绘制WRF模式输出的风场以及辐射 python wrfout,Python两种输出值的方式,表达式语句和print()函数。第三种方式是使用文件对象的write()方法,标准输出文件可以用sys.stdout的引用。如果你希望输出的形式更加多样,可以使用str.fomat()函数来格式化输出
专题十一 模式后处理(1)wrf-python库介绍(2)提取站点数据(3)500hPa形式场绘制(4)垂直剖面图——雷达反射率为例(1)xarray为例操作ROMS输出数据(2)垂直坐标转换,S坐标转深度坐标(3)垂直剖面绘制(4)水平填色图绘制 注:请提前自备电脑及安装所需软件
亮点是将Python语言与WRF模式运行紧密结合,通过编写自动化脚本,实现WRF模型的自动化运行,从而显著提升科研和业务工作的效率。学员将学习到如何使用Python进行WRF模型的前处理,包括自动下载气象数据、配置模型参数文件等;以及如何进行后处理,涵盖数据提取、计算、插值和可视化绘图等多个方面。通过这些实用的技能,学员能够将WRF...
专题一 WRF基础与Linux基础 专题二 WRF模式运行 专题三 Python基础 专题四 WRF应用案例介绍 专题五 python助力WRF自动化运行 专题六 WRF模式前后处理 WRF(Weather Research and Forecasting Model)作为中尺度气象数值模式中的佼佼者,凭借其功能齐全、高度可定制等优势,成为了众多气象科研人员和业务工作者的首选工具。然而...