网站建设 维护 运营情况报告,专业做物业网站的公司,威海市网站建设,网站开发前端跟后端的区别专题一 CMIP6中的模式比较计划 1.1 GCM介绍全球气候模型#xff08;Global Climate Model, GCM#xff09;#xff0c;也被称为全球环流模型或全球大气模型#xff0c;是一种用于模拟地球的气候系统的数值模型。这种模型使用一系列的数学公式来描述气候系统的主要组成部分…专题一 CMIP6中的模式比较计划 1.1 GCM介绍全球气候模型Global Climate Model, GCM也被称为全球环流模型或全球大气模型是一种用于模拟地球的气候系统的数值模型。这种模型使用一系列的数学公式来描述气候系统的主要组成部分包括大气、海洋、冰冻土壤以及地表和海洋表面的生物地理过程。 GCM在空间和时间上的精度可以根据需求进行调整通常的分辨率可以从几百公里到几公里时间步长可以从几分钟到几小时。 阅读原文 1.2 CMIP介绍 CMIP全称为气候模型比较计划Climate Model Intercomparison Project是由世界气候研究计划World Climate Research ProgrammeWCRP发起的一个国际合作项目。其目的是通过收集和比较各种全球气候模型GCMs的模拟结果以理解过去的、现在的和未来的气候变化。 1.3相关比较计划介绍 专题二 数据下载 2.1方法一手动人工 利用官方网站 2.2方法二自动利用Python的命令行工具 2.3方法三半自动购物车 利用官方网站 2.4 裁剪netCDF文件 基于QGIS和CDO实现对netCDF格式裁剪 QGIS中的操作 裁剪效果 2.5 处理日期非365天的GCM以BCC为例处理 专题三 基础知识 3.1 Python基础 Python 是一种高级的、解释型的编程语言其语法简洁明了适合快速开发。在大气科学中Python 以其丰富的科学计算和数据分析库备受青睐。这些库如 NumpyScipyPandas 和 Xarray 等为处理大气科学数据提供了强大的支持。 ●NumpyNumpy 是 Python 中用于科学计算的核心库提供了高性能的多维数组对象及相关工具。对于大气科学数据的处理例如温度、压力、风速等通常都会使用到多维数组。Numpy 提供了丰富的函数库来处理这些数组包括数学运算、逻辑运算、形状操作、排序、选择等操作。 ●ScipyScipy 是基于 Python 的开源软件用于科学计算中的数值积分和微分方程数值求解线性代数优化信号处理等。在大气科学中例如对气温、气压等数据进行傅立叶分析求解大气动力学中的偏微分方程等都可以使用 Scipy 来实现。 ●PandasPandas 是基于 Numpy 构建的使数据清洗和分析工作变得更快更简单。Pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的而 Numpy 更适合处理统一的数值数组数据。在大气科学中例如对气象站的观测数据进行时间序列分析处理混合类型的气象数据以及对数据进行清洗、筛选和统计等操作Pandas 都是非常有用的工具。 3.2 CDO基本操作 CDOClimate Data Operator是大气科学领域常用的一款气候和气象数据处理工具。它是一个功能强大的命令行工具可以处理和分析格网和无格网数据支持多种数据格式包括netCDF、GRIB、SERVICE, EXTRA和IEG。CDO提供了一套丰富的函数库可以用来进行各种常见的数据操作 包括●基础操作如选择、提取和修改变量、维度、属性等。 ●数值操作如四则运算、统计运算、函数运算等。例如可以计算数据的平均值、最大值、最小值、标准差等。●空间操作如重新格网、插值、汇总、选择和提取地理区域等。 ●时间操作如选择和提取时间周期、计算时间平均或累积等。 3.3 Xarray的基本操作 Xarray 是一个用于处理多维数组数据的 Python 库它在 numpy 的基础上提供了一系列用于数据操作和分析的高级接口并能很好地支持 netCDF 这类基于网络的自描述数据格式因此在大气科学和气候科学中被广泛使用。 Xarray 的主要特点包括 ●基于标签的数据操作Xarray 使用维度名称而不是轴编号进行数据选择和操作极大地增强了代码的可读性和可维护性。 ●自动对齐数据在进行运算时Xarray 可以自动对齐不同数据集的变量variables和坐标coordinates。●分组运算和数据透视Xarray 支持类似于 pandas 的分组运算group-by和数据透视pivot功能。 ●l/O操作Xarray 对多种数据格式提供了非常好的支持尤其是对 netCDF 数据的读取和写入。 专题四 单点降尺度 4.1 Delta方法 Delta方法Delta Change Method也称为增量方法或差值方法是气候模型降尺度的一种简单而常用的方法。该方法假设气候变化的幅度在未来相对于历史期间将保持恒定。因此对于某一具体的未来时段可以通过计算过去和现在气候的差值即 delta并将其应用到未来的气候预测上来预估未来的气候状态。该方法可以应用于温度和降水等气候变量的预测。 4.2统计订正 概率分布函数Probability Density Function, PDF的订正。 这种方法的基本思想是通过修改大尺度模型输出的PDF使其更符合观测数据的PDF从而获得更准确的小尺度气候变量。 4.3机器学习方法 降尺度是将粗尺度的全球气候模型GCM输出数据转换为地面更精细尺度的过程。机器学习方法因其在处理复杂模式识别和高维数据问题的强大能力已经被成功应用于降尺度技术。在气候学领域机器学习已被成功用于将粗尺度的气候模型输出例如温度和降水与其他环境变量例如地形和土壤类型关联以获得更高分辨率的气候预测。 实现步骤 ●建立特征 ● 建立模型 ●模型评估 4.4多算法集成方法多算法的集成 贝叶斯模型平均 (Bayesian Model Averaging, BMA) 贝叶斯模型平均是一种统计方法用于根据观察数据确定各种模型的后验概率。与选择一个最好的模型相反贝叶斯模型平均考虑了所有可能的模型然后根据每个模型的后验概率进行加权平均。Pythonpymc3实现 专题五 统计方法的区域降尺度 5.1 Delta方法 5.2 基于概率订正方法的 专题六 基于WRF模式的动力降尺度 动态降尺度通常使用更高分辨率的区域气候模型RCM这些模型在更大尺度的全球气候模型驱动下运行。其中WRFWeather Research and Forecasting模型是目前使用最广泛的区域气候模型之一。 WRF模型是一个灵活的、大气环流模型适合用于各种尺度的气候和气象研究。它的主要特点是具有高分辨率可达到几公里并且可以考虑到许多重要的地球物理过程如云的形成、降水、陆面过程、海洋过程、边界层过程、辐射、化学过程等。 6.1制备CMIP6的WRF驱动数据 利用cdo工具对gcm的输出文件进行重新编码制备wrf的驱动数据 6.1.1针对压力坐标系的数据制备 6.1.2针对sigma坐标系GCM数据制备 6.1.3 WPS处理 6.2 WRF模式运行 6.3 模式的后处理 ● 提取变量 ●变量的统计 ●变量的可视化 专题七 典型应用案例-气候变化1 7.1针对风速进行降尺度 7.2针对短波辐射降尺度 专题八 典型应用案例-气候变化2ECA极端气候指数计算 ECA (European Climate Assessment) 是欧洲的一个气候评估项目其在全球范围内发布了一系列的极端气候事件指数。这些指数被广泛用于气候变化研究特别是在研究极端天气和气候事件方面。 ECA 的极端气候指数主要包括以下几类 温度指数这些指数主要用于度量温度的极端情况例如热日数TX90p年中最高气温超过90百分位数的天数、冷日数TN10p年中最低气温低于10百分位数的天数、热夜数TN90p年中最低气温超过90百分位数的天数、冷夜数TN10p年中最低气温低于10百分位数的天数等。 降水指数这些指数主要用于度量降水的极端情况例如最大连续5日降水量RX5day、大于或等于10mm的降水日数R10mm、大于或等于20mm的降水日数R20mm、降水强度SDII等。这些指数对于理解和预测极端气候事件的影响非常重要因为极端气候事件如热浪、干旱、洪水等往往比平均气候变化带来更大的影响。因此对这些指数的研究有助于我们更好地理解和适应气候变化。 lConsecutive dry days index lConsecutive frost days index per time period lConsecutive summer days index per time period lConsecutive wet days index per time period 专题九 典型应用案例-生态领域预估生长季开始和结束时间 1、建立气象数据与VIPPHEN遥感物候数据中生长季开始和结束 2、在未来气候情景下预估生长季长季开始、结束和长度 专题十 典型应用案例-水文、生态模式数据 ● SWAT数据制备 ●Biome-BGC数据 Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数模拟日尺度碳、水和氮通量的模型其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。案例中以单点模拟方式制备CMIP6的气象数据。