El propósito es familiarizar a los participantes con el contenido principal de la investigación del proceso de la superficie terrestre y el estado y papel del modelo de superficie terrestre en el estudio de la ecohidrología; comprender profundamente el principio del modelo Noah-MP 5.0 y dominar el modelo Noah. -El modelo MP (la última versión 5.0 lanzada en 2023) requiere un entorno de sistema y un método de construcción del entorno de compilación y una operación de práctica del modelo, estar familiarizado con el entorno operativo del sistema Linux y la programación Python; dominar el uso del lenguaje Python para el procesamiento de datos de sitios y áreas, único Simulación de estación y área, salida de resultados de simulación y métodos de visualización y análisis posteriores.
Basado en los muchos años de investigación del profesor y los casos como antecedentes, se centra en la construcción de entornos modelo, procesamiento de datos de sitios y áreas basados en el lenguaje Python, simulación de sitios y simulación de áreas. La simulación regional llevará a cabo operaciones de combate reales con conjuntos de datos únicos en diferentes regiones, como el mundo, América del Norte y China. Durante el proceso de explicación, el docente compartirá con los estudiantes el acumulado de años de investigación. Los académicos en campos relacionados son bienvenidos a participar. Los detalles son los siguientes:
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Contenido de aprendizaje |
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fondo & Introducción al modelo Noah-MP 5.0 & La construcción del entorno requerido para el modelo. |
introducción de antecedentes El principal contenido de investigación de los procesos de la superficie terrestre (equilibrio energético de la superficie terrestre, ciclo del agua, ciclo del carbono, etc.) introduce la importancia de la investigación de los procesos de la superficie terrestre.
Fig. 1 Contenido principal de la investigación del proceso de superficie terrestre. Introducir la historia del desarrollo, los principios básicos, los modelos comunes de procesos de superficie terrestre, etc. de los modelos de procesos de superficie terrestre.
Fig. 2 Modelo de proceso de superficie terrestre Modelo Noah-MP 5.0 Historial de desarrollo del modelo Noah-MP 5.0, módulos principales, estructura del código del modelo, etc. n configuración, descarga e instalación del entorno operativo del modelo Descarga del modelo y software de soporte El modelo debe ejecutarse en Linux y el sistema Linux debe estar preinstalado con anticipación (se recomienda el sistema CentOS, la dirección de descarga es: https://www.centos.org/download/, el tutorial de instalación puede consultar : https://www.runoob.com/w3cnote/vmware-install-centos7.html。 Para ejecutar el modelo, es necesario determinar de antemano el entorno de ejecución del modelo, como los tipos de compilador Fortran y C utilizados por el sistema, etc., en preparación para ejecutar ./configure y Makefile en el paquete descomprimido más adelante. Dirección de descarga del modelo: https://github.com/NCAR/hrldas/tree/master/hrldas.
Figura 3 Interfaz de descarga Instalación del modelo y software de soporte. Partiendo de la máquina virtual, explicar paso a paso la construcción del entorno linux requerido para el funcionamiento del modelo Noah-MP 5.0, la instalación y configuración del compilador intel, la descarga e instalación del software necesario, la construcción y compilación del modelo, etc. ØFuncionamiento práctico de la máquina. Siga el curso, complete la configuración del software relacionado y el sistema Linux y ejecute las instrucciones línea por línea hasta que se construya y compile el modelo hrldas. Familiarizarse con el entorno del sistema Linux, dominar las habilidades de operación de archivos en la terminal (línea de comando) y sentar las bases para el modelo de operación posterior. |
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python _ tutorial |
n Configuración del entorno de programación Python El procesamiento de datos y la visualización del modelo de proceso de superficie terrestre requiere la ayuda del lenguaje Python.Antes de realizar la simulación del modelo de superficie terrestre, es necesario configurar el entorno de compilación de Python correspondiente y dominar la sintaxis y operación básica de Python. ØConfiguración del entorno Explica principalmente varias configuraciones de entorno diferentes, incluida la selección y el uso de compiladores, intérpretes y administradores de paquetes. Al mismo tiempo, también explica los conocimientos gramaticales básicos de Python.
ØProcesamiento de datos Formatear en un formato reconocido por la ejecución del modelo de superficie terrestre.
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Simulación del sitio del modelo Noah-MP 5.0 |
n Operación de estación única modelo Noah-MP 5.0 ØPreparación de datos de impulsión atmosférica 驱动数据主要包括站点的风速、气温、相对湿度、气压、长波辐射、短波辐射以及降水数据。对于Noah-MP 5.0模型而言，原始驱动数据需制作成模型可识别的标准格式，才能够进行下一步的驱动数据编译，将编译结果带入模型进行运算（python脚本）。
图 4 大气驱动数据的准备与格式转换 Ø 数据时间格式转换 完成驱动数据在世界时和当地时之间的转换。 Ø 上机实操 根据示例数据中的站点原始数据，基于python脚本，进行数据的提取合并以及时间转换，生成站点模拟所需的.dat格式文件。 Ø 准备静态数据 完成驱动数据的制作后，还需在生成的.dat文件中添加静态数据。此部分数据主要包括站点属性以及模型信息，如站点的海拔，经纬度，土壤类型，初始状态变量的设定和转换系数等。
Ø 驱动数据的编译运行 基于以上数据,生成指定时间步长的一系列.LDASIN_DOMAIN1文件，同时生成hrldas_setup_file.nc文件。 Ø 运行模型 根据研究区实际情况与模拟需求修改namelist.hrldas文件，./hrldas.exe即可启动模型，结果将以netCDF格式输出至指定文件夹内。
图 7 修改namelist文件 Ø 模型运行结果的可视化与分析 讲解可视化部分使用的python脚本结构和用法。 借助python netCDF（https://github.com/Unidata/netcdf4-python）或xarray（http://xarray.pydata.org/en/stable）等工具对模拟结果（netCDF格式）进行变量提取与可视化，以用于进一步分析。
图 8 模拟结果的提取与可视化 Ø 上机实操 基于示例代码中数据可视化部分的python脚本，对叶面积指数、感热通量以及潜热通量等模拟结果进行提取可视化，在熟悉代码结构的基础上，也可对其他变量进行筛选和提取。 Ø 单站模拟作业1 基于完整的单站模拟流程，选择课程示例站点之外的一个站点，完成数据下载、变量提取、格式转换、数据编译、模型参数设定、模型运行、结果提取与导出、结果可视化等操作。巩固学习成果，对疏漏点和易错点进行交流，老师全程答疑解惑。 Ø 单站模拟作业2 选择不同的模型参数化方案，分别运行模型并对结果进行提取与可视化，对比与其他参数化方案所得结果的差异。 |
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Noah-MP 5.0模型区域模拟 |
n Noah-MP 5.0模型区域运行 Noah-MP 5.0模型区域运行整体流程与站点模拟相似，大致也可分为数据下载、数据变量提取、制作驱动数据、设置参数化方案、模型模拟与模拟结果可视化分析等几个步骤。但区域模拟的数据准备过程相较于站点运行更为繁琐，使用的数据源也更为多样，如GLDAS、NLDAS以及CLDAS等。同时模拟结果以二维形式存储，提取与可视化的方法也不同于单站。 区域运行将会讲解基于GLDAS和NLDAS等数据源制作驱动数据的模拟方法，并介绍区域运行结果可视化工具xarray的使用方法。课程结构主要分为数据下载、数据处理、数据编译、模型运行与结果可视化几个部分，下面以GLDAS为例，详细介绍讲解流程与配套练习内容： Ø 准备大气驱动数据 Noah-MP 5.0模型的运行需要格式正确的驱动数据（气温、降水、气压、风速、辐射等）。因此用户需提前下载并处理好相关数据，以下为数据准备的简要步骤。 Ø 下载大气驱动数据-以GLDAS为例 区域驱动数据主要包括研究区的风速、气温、相对湿度、气压、长波辐射、短波辐射以及降水等。可从GLDAS官网下载相关数据： https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/GLDAS_NOAH025_3H_2.1/summary?keywords=GLDAS。
图 9 下载区域大气驱动数据 Ø 上机实操 讲解两种区域数据的获取方法，一种是基于downthemall的批量下载方法，操作简便；另一种是基于python脚本的数据抓取方式，自由化更高；学员可尝试不同的数据下载方法，获取区域驱动数据的源数据。 Ø 相关变量的提取与时间转换 对模型模拟所需变量进行提取，同时完成世界时和当地时之间的转换。
图 10 相关变量提取代码（部分） Ø 初始状态变量的提取与时间转换
图 11 初始状态变量提取代码（部分） Ø 风速的分解、降水数据的整合
图 12 风速分解代码（部分）
图 13 降水数据的提取整合（部分） Ø 上机实操 基于下载的netCDF4格式的源数据，分别编辑并运行以上python及perl脚本，生成变量分解后的一系列netCDF4格式文件，用于编译生成驱动数据。 Ø 准备研究区静态数据 Ø 制作geo_em_d0x.nc数据 基于WPS制作区域静态数据（包括研究区范围、研究区土地利用情况、植被覆盖度等信息）。此部分需安装WRF及WPS，并下载WPS_GEOG数据。详细流程可参考： https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/OnLineTutorial/compilation_tutorial.php。
观看WPS的安装编译视频，熟悉WPS的安装配置流程。 Ø 准备数字高程数据 hrldas (Noah-MP 5.0)自带的高程文件-GLDASGLDASp4_elevation_025d.nc4。一般情况下，将此文件作为模型的高程输入数据即可。 Ø 编译与运行-生成模型驱动数据 区域原始的气象驱动数据和静态数据准备完毕后，需编译运行生成符合模型要求的驱动数据-*.LDASIN_DOMAIN1。
图 14 设置namelist.input文件
图 15 驱动数据制作结果 Ø 上机实操 修改好相关目录的目录结构，在指定目录下，准备好必须的程序与文件，编译运行生成.LDASIN_DOMAIN1格式的驱动数据。 Ø 运行hrldas (Noah-MP 5.0)模型 根据研究区特点及用户模拟需求，修改namelist.hrldas文件，Namelist.hrldas文件编辑完成后，即可运行可执行程序/hrldas.exe。模型模拟结果将输出至指定文件夹下，若运行成功，在输出目录下应包含指定模拟时间段内的指定时间步长的模拟结果-*.LDASOUT_DOMAIN1。
图 16 输出结果文件 Ø 上机实操 练习设置namelist.hrldas，选择一套参数化方案，运行模型。 Análisis y visualización de datos. Los resultados de la simulación regional también están en formato netCDF y se pueden realizar trabajos adicionales, como la extracción y visualización de variables, con la ayuda de herramientas como xarray y pandas.
Figura 17 Resultados de la simulación ØFuncionamiento práctico de la máquina. Con base en el script de Python proporcionado, extraiga y visualice las variables relevantes en los resultados de la simulación y familiarícese con el uso de xarray. ØTrabajo de simulación regional 1 Con base en el proceso de simulación regional completo, seleccione un área distinta al área de muestra del curso para completar operaciones como descarga de datos, extracción de variables, conversión de formato, compilación de datos, configuración de parámetros del modelo, operación del modelo, extracción y exportación de resultados. y visualización de resultados. Consolida los resultados del aprendizaje, comunica las omisiones y puntos propensos a errores y el profesor responde dudas durante todo el proceso. ØTrabajo de simulación regional 2 Elija diferentes esquemas de parametrización de modelos, ejecute los modelos por separado, extraiga y visualice los resultados y compare los resultados con otros esquemas de parametrización. |
Enlace original: La última estación modelo de superficie terrestre Noah-MP, simulación regional y análisis de visualización compatible con Python