近期问题汇总(二)

2024-06-20 17:03:41 浏览数 (1)

问题11:请问大家如果我想知道格点的左下角坐标 wrfout的输出变量应该看哪个呢

wrfpython函数,xy_to_ll

问题12:请教WRF能模拟云的分布及云量吗?

有cloud fraction这个变量

问题13:有哥们擅长linux的没,循环修改一下met_em文件的名称,把下划线改成:

rename “_” “:” *

问题14:请问想获得2010-2100年的CMIP6的0.5*0.5度的温度栅格数据该从哪里找呢

https://www.nccs.nasa.gov/services/data-collections/land-based-products/nex-gddp-cmip6 https://blog.sciencenet.cn/blog-3459054-1305782.html

15. 请问有谁用过梯度距离平方反比法(GIDS)呢,哪里有参考代码呢,我是用Python语言的,不过没有找到有关这个插值方法的相关代码。

梯度距离平方反比法(Gradient Inverse Distance Squared,GIDS)是一种插值方法,用于估算未知点的值。相比于一些经典的插值方法,如克里金插值和逆距离插值等,GIDS在计算效率和结果精度上有一定的优势。

如果你想使用Python实现GIDS插值方法,可以参考一些开源的Python库和代码库,例如PyKrige、scikit-learn等。这些库都支持GIDS插值方法,并提供了相应的API和示例代码。以下是一个使用PyKrige库实现GIDS插值的示例代码:

代码语言:javascript复制
from pykrige import OrdinaryKriging    

# 定义输入数据点    
x = [1, 2, 3, 4, 5]    
y = [1, 2, 3, 4, 5]    
z = [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]    

# 定义GIDS插值方法    
OK = OrdinaryKriging(x, y, z, variogram_model='gaussian', verbose=False,    
                     enable_plotting=False, nlags=6, weight=True, method='gids')    

# 定义插值点坐标    
gridx = np.arange(0.5, 5.5, 1)    
gridy = np.arange(0.5, 5.5, 1)    

# 插值并输出结果    
z, ss = OK.execute('gids', gridx, gridy)    

print(z)

在上述代码中,首先定义了输入数据点的坐标和值,然后定义了一个OrdinaryKriging对象,并指定了插值方法为GIDS(method='gids')。接着定义了插值点的坐标,最后调用execute()方法进行插值,并输出结果。你也可以根据自己的需要调整参数设置,例如指定不同的变异函数、权重等。

from chatgpt

16. 请教各位,我现有一个全国的数据和d02区域的wrfout数据,现在想提取全国数据到d02区域有什么好的idea吗?

用wrfout的每个格点的经纬度定位到全国数据

17. 各位大佬,我wrf为啥输出HDF文件啊,请问如何改为输出nc文件呢

namelist 设置成输出 hdf 了,网上搜一下别人的 namelist

18. 请问群友们有知道GFS数据在同化方面的具体情况吗?譬如同化了哪些变量,具体是怎么同化的这些

https://psl.noaa.gov/forecasts/reforecast2/

19. 各位大佬我想问一下时间积分步长和输出的风速会有关系嘛 比如120s输出的是两分钟平均风速吗 还是10分钟平均风速 还是说只和输入数据有关

输出的是瞬时值的概念,和你输入啥背景场无关

20. 群里各位大佬 我想请问一下 FY-3D的过境时间是多会儿呢?四月份的时候可以扫到甘肃区域吗

过赤道地方时是14点,一般一天都能覆盖全国区域2次,相邻的轨道时间差在110分钟左右

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