【视频教程】基于CALMET诊断模型的高时空分辨率精细化风场模拟技术应用

气象数据相关分析及使用系列课程一：基于CALMET诊断模型的高时空分辨率精细化风场模拟技术应用 

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前言   

在研究流场时，常用观测、模型风洞测试和数值模拟方法进行研究。但时常遇到研究区气象站点分布稀疏，不能代表周边复杂地形的风场。风洞模拟需要对地形进行实景的微缩，但实际过程中可能更关心近地表边界层的风场。风洞模拟一方面费用较高，另一方面风洞模拟近地表风场难度较大。因此，数值模式成为缺资料地区风场模拟的最佳手段。中尺度模式WRF模式，可以利用大涡模拟方法进行高分辨率的模拟，但是在地形复杂的研究区，WRF模式的Sigma地形追踪坐标系会导致数值模式的崩溃。这样地形复杂的研究区，对数值模式有较高的要求：1、能够进行高分辨率的模拟；2、能够稳定运行不受较大地形落差影响。作为诊断模式的CALMET模式能够不受复杂网格缺陷影响，进行过高分辨率模拟。在CALMET运行过程中，有大量的中间步骤（如图1）。这些步骤过于繁琐，可以直接使用计算机语言直接生成所需文件。对于气象数据，站点数据一般较难获得，尤其在偏远地区。在研究中可以使用中尺度数值模式提供CALMET的大气驱动数据。CALMET模式中有1km的全球高程数据和土地利用数据，但土地数据为1992年制作的数据，制作时间比较老，可能不适合中国地区，同时在中国地区有大量的土地利用分类错误。为了能够更好的刻画地表真实的地貌特征，可以使用本地化的数据，如清华大学LUCC 30m数据替换CALMAET模式的原有模式的粗分辨率静态数据。基于上述优化，可以实现CALMET模式在任意地区进行模拟。

教学特色  

1、原理深入浅出的讲解；    

2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；

3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；

5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑。

主讲专家  

白老师，长期从事地学领域数据挖掘、区域气候变化、数值模式、地学统计。主要研究领域为复杂数据分析和统计建模，长期从事python语言的教学与应用，有丰富的地学数据分析、建模、商务智能等项目实施与管理经验。

培训费用

本次课程费用：599元（购买视频课程，最高享受7.5折优惠）

课程详情

教学准备：

1、WRF模式结果    

2、Linux GCC/Intel/PGI    

3、anaconda3 5.0以上    

4、netCDF3.6.3及以上

5、Jupyter notebook或lab

6、Python库需求：

Xarray==0.13.0、netCDF4==1.4.3、pandas、numpy、proj、utm、windrose、rasterio或gdal.

备注：案例数据、代码、讲义会一起发放

一：静态数据制备

使用30m分辨率的遥感数据制作高分辨模拟所需的静态数据

二：calwrf和calmet编译

并利用WRF的模拟结果生成calmet的大气驱动数据

三：运行配置文件编写

针对calwrf和calmet运行配置文件进行编写

四：运行

五：后处理及可视化

5.1处理fortran结果转化为netCDF

l 读取fortran二进制文件

l 提取风场变量

l 添加投影和时间信息

l 生成netCDF文件   

5.2插值

使用临近点插值方法插值格点数据

5.3绘制风玫瑰

将插值的数据利用windrose绘制风玫瑰图

5.4风场绘制

利用模拟的U和V矢量风绘绘制特定高度风场

报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人

高涛：18330239209（微电）

QQ咨询：428204207

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6	基于R语言的现代贝叶斯统计学（INLA下的贝叶斯回归、多层贝叶斯回归、生存分析、随机游走模型、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析等）
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