Python在WRF模子自动化运行及前后处置惩罚中实践技能应用-包括数据处置惩罚 ...

1. 背景与目标

WRF（Weather Research and Forecasting）模子是中尺度景象数值模式的佼佼者，广泛应用于景象预告和天气研究。Python在WRF模子中的应用主要表现在前后处置惩罚、自动化运行和数据可视化等方面。本文将以风速猜测为例，具体阐明Python在WRF模子中的具体应用，包括数据处置惩罚、模子运行、结果可视化等步骤。
2. 数据预备

数据泉源包括WRF模子的输出数据和实际观测数据。这些数据须要进行预处置惩罚，包括数据清洗、归一化等步骤，以确保数据的质量和可用性。
3. WRF模子运行

首先，我们须要设置WRF模子的运行情况，包括定义模拟地区、前处置惩罚、积分运行等步骤。
3.1 设置模拟地区

使用WRFDomainWizard工具设置模拟地区，定义地理范围和分辨率。
3.2 前处置惩罚

使用WPS（WRF Preprocessing System）进行前处置惩罚，包括geogrid、ungrib和metgrid三个步骤，将GFS/FNL/ERA5等景象数据转换为WRF模子所需的格式。
3.3 积分运行

运行WRF模子的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前后处置惩罚中的应用

4.1 数据处置惩罚

使用Python的netCDF4库读取WRF输出的NetCDF文件，提取风速数据。
python

1. import netCDF4 as nc
3. # 读取WRF输出文件
4. wrf_file = 'wrfout_d01_2022-01-01_00:00:00'
5. ds = nc.Dataset(wrf_file)
7. # 提取风速数据
8. u = ds.variables['U'][:]  # 东向风速
9. v = ds.variables['V'][:]  # 北向风速

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4.2 数据可视化

使用matplotlib和cartopy库绘制风速场。
python

1. import matplotlib.pyplot as plt
2. import cartopy.crs as ccrs
3. import numpy as np
5. # 计算风速 magnitude
6. speed = np.sqrt(u**2 + v**2)
8. # 绘制风速场
9. fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
10. ax.coastlines()
11. ax.set_extent([110, 120, 20, 30], crs=ccrs.PlateCarree())
12. c = ax.contourf(ds.variables['XLONG'][:], ds.variables['XLAT'][:], speed[0, 0, :, :], transform=ccrs.PlateCarree(), cmap='viridis')
13. plt.colorbar(c, ax=ax, orientation='vertical')
14. plt.title('Wind Speed (m/s)')
15. plt.show()

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5. Python助力WRF自动化运行

5.1 自动下载景象数据

使用requests库自动下载GFS实时预告资料。
python

1. import requests
3. def download_gfs_data(date, hour):
4.     url = f'https://nomads.ncep.noaa.gov/cgi-bin/filter_gfs_0p25.pl?file=gfs.t{hour}z.pgrb2.0p25.f000.grib2&all_lev=on&all_var=on&subregion=&leftlon=110&rightlon=120&toplat=30&bottomlat=20&dir=.gfs.{date}'
5.     response = requests.get(url)
6.     with open(f'gfs_{date}_{hour}.grib2', 'wb') as f:
7.         f.write(response.content)
9. download_gfs_data('20220101', '00')

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5.2 自动运行WRF模子

使用subprocess库调用WRF模子的运行脚本。
python

1. import subprocess
3. def run_wrf():
4.     subprocess.run(['./real.exe'])
5.     subprocess.run(['./wrf.exe'])
7. run_wrf()

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5.3 自动发送邮件提示运行结果

使用smtplib库发送邮件，提示WRF模子运行结果。
python

1. import smtplib
2. from email.mime.text import MIMEText
3. from email.mime.multipart import MIMEMultipart
5. def send_email(subject, body, to_email):
6.     from_email = 'your_email@example.com'
7.     from_password = 'your_password'
8.    
9.     msg = MIMEMultipart()
10.     msg['From'] = from_email
11.     msg['To'] = to_email
12.     msg['Subject'] = subject
13.    
14.     msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))
15.    
16.     server = smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587)
17.     server.starttls()
18.     server.login(from_email, from_password)
19.     text = msg.as_string()
20.     server.sendmail(from_email, to_email, text)
21.     server.quit()
23. send_email('WRF Model Run Complete', 'The WRF model has finished running successfully.', 'recipient@example.com')

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6. 结论

通过上述步骤，我们可以看到Python在WRF模子中的具体应用，包括数据处置惩罚、模子运行、结果可视化和自动化运行。Python的强大功能和丰富的库使其成为景象数值模式中的重要工具，能够显著提升科研和业务工作的效率。希望本文对读者在景象范畴应用Python和WRF模子有所帮助。更多具体信息和案例可以参考相关文献和资料。
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