由于WRF自带最高分辨地形数据是30s的,约900m。要使用更高分辨率的地形数据需要自己制作、添加。下面简要介绍一下下载、制作和使用流程,仅供参考。 1. 数据下载 这里使用srtm地形数据,下载地址为:http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp每个网格为一个文件,一个文件涵盖的区域为 。下载时选择tiff格式,...
WRF模型的静态地理数据主要包括地形、土地利用类型、土壤参数等,这些数据对于模拟大气过程至关重要。 WRF模型的静态地理数据主要通过WPS预处理系统中的geogrid程序进行处理。以下是关于WRF静态地理数据的详细解释: 数据来源: 静态地理数据通常来自各种地理信息系统(GIS)数据库、遥感数据、地形图等。 这些数据需要被格式化为...
今日项目来自和鲸社区优秀创作者:lqy,我们将利用 WRF 模拟数据学习WRF 模式模拟数据的后处理。 在ModelWhale 运行该项目,环境随需搭载,项目轻松复现,代码一键获取! (*部分代码已隐藏,Fork之后在ModelWhale中运行,即可看到完整代码~) 项目链接 工作台 - Heywhale.comwww.heywhale.com/mw/project/6065773e9b05eb001...
WRF模式是由美国国家大气研究中心(NCAR)、美国国家海洋和大气管理局(NOAA)以及天气预报系统实验室(FSL)等研究机构和大学联合开发的新一代高分辨率、非静力平衡的中尺度数值模式,简称WRF(Weather Research and Forecast)【18】。 WRF模式主要包括四个部分组成:WRF的标准初始化模块(WRF SI)、同化系统(包括三维变分同化)...
4)WRF结果数据存储 5)python可视化图层生成 二、WRF搭建环境说明 预计场景运行 1)3ghz(千兆赫兹)8个CPU并行运算,24小时天气要素预计8个小时 2)Amd处理器型号A6-3650+8G内存+1T硬盘,跑珠三角区域一周数据大致五天 总结: 1)CPU决定运算时间,内存大小决定网格domain的尺寸 ...
本教程理论与实践相结合,既有WRF模式理论讲解,从动力方程、参数化方案的介绍到模式应用场景,又有实操环节,从基础的Linux命令到WRF模式的安装和运行。另一大特点是将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。
如何利用Python对WRF模式模拟数据进行高效后处理? 导入模块 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np from netCDF4 import Dataset import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import cartopy.crs as ...
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...
确定WRF所需的气象变量，参考官方用户手册。从ERA5 hourly data on pressure levels 数据集中选择变量并获取API。访问Datasets页面，选择所需变量，通过Submit Form下载数据集。类似地，从ERA5 hourly data on single levels 数据集中下载所需数据。数据准备与链接：将下载的数据文件放入WRF的DATA文件夹中。
简介: wrf模式学习记录--使用ERA5数据驱动WRF模式三层嵌套:数据下载以及模式处理 下载ERA5数据 从官网上下载ERA5主要分为三步: 官网注册账号,获取CDS API key。 安装python相关的库。 复制粘贴代码,下载数据。 注册账户获取密钥 点击网址:ERA5注册网址,右上角点击注册账户,一般使用教育邮箱 注册完成后登录,然后还是...