Noah-MP陆面过程模型建模方法与站点、区域模拟实践技术应用

了解陆表过程的主要研究内容以及陆面模型在生态水文研究中的地位和作用熟悉模型的发展历程常见模型及各自特点理解Noah-MP模型的原理掌握Noah-MP模型所需的系统环境与编译环境的搭建方法熟悉linux系统操作环境掌握单站和区域的模拟、模拟结果的输出和后续分析及可视化等方法。背景介绍陆面过程的主要研究内容陆表能量平衡、水循环、碳循环等介绍陆面过程研究的重要性。介绍陆面过程模型的发展历程、基本原理、常用陆面过程模型等。Noah-MP模型Noah-MP模型的发展历史、模型结构及主要模块。模型运行环境配置、下载与安装模型以及配套软件的下载模型需要在Linux下运行需提前预装Linux系统推荐使用CentOS系统下载地址为https://www.centos.org/download/安装教程可参考https://www.runoob.com/w3cnote/vmware-install-centos7.html。运行模型需要提前确定模型运行环境如系统使用的fortran及C编译器类型等为之后运行解压缩包下的./configure及Makefile做准备。模型下载地址https://github.com/NCAR/hrldas/tree/master/hrldas。模型以及配套软件的安装从虚拟机出发逐步讲解Noah-MP模型运行所需的linux环境的搭建、intel编译器的安装与配置、必要软件的下载与安装、模型构建与编译等内容细化步骤、逐指令讲解。上机实操跟随课程完成相关软件和linux系统的配置逐行运行指令直至hrldas模型搭建编译完成。熟悉linux系统环境掌握终端指令行下进行文件操作的技能为后续运行模型打下基础。Noah-MP模型站点模拟Noah-MP模型单站运行大气驱动数据的准备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。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。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。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。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。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。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 netCDFhttps://github.com/Unidata/netcdf4-python或xarrayhttp://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。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。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。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。Noah-MP模型区域模拟Noah-MP模型区域运行Noah-MP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准备大气驱动数据Noah-MP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。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?keywordsGLDAS。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。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。初始状态变量的提取与时间转换风速的分解、降水数据的整合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。准备研究区静态数据制作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。准备数字高程数据hrldas (Noah-MP)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。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。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。运行hrldas (Noah-MP)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。上机实操练习设置namelist.hrldas选择一套参数化方案运行模型。数据的分析与可视化区域模拟结果亦为netCDF格式文件借助xarraypandas等工具进一步进行变量提取、可视化等工作。上机实操基于提供的python脚本提取模拟结果中的相关变量并可视化熟悉xarray的使用方法。区域模拟作业1基于完整的区域模拟流程选择课程示例区域之外的一个区域完成数据下载、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。区域模拟作业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。