【学习教程】Python支持下最新Noah-MP陆面模式站点、区域模拟及可视化分析
- 2026-03-21 04:01:29
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全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群
前言
本课程以老师多年研究及案例为背景，重点讲解模型环境搭建、基于Python语言的站点和区域数据处理、站点模拟、区域模拟。区域模拟将针对全球、北美、中国等不同地区的特有数据集进行实战操作。在讲解过程中老师会把多年研究积累分享给学员。欢迎相关领域学者参加，具体内容如下：
主讲专家
徐教授：长期从事定量遥感、遥感数据同化、地表水热通量转化等相关领域的研究，发表多篇相关领域核心期刊论文，具有丰富的实践技术经验。
发票及证书
发票类别：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用
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；
导师随行
1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
2.不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；
培训费用
非会员费用：3180元
课程活动
1：报名人员转发海报，推荐好课程，集赞20枚，可获得100元现金回馈。
课程详情
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 5.0模型
Noah-MP5.0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。
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 5.0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）。
Ø 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。
Ø 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。
Ø 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。
Ø 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 netCDF（https://github.com/Unidata/netcdf4-python）或xarray（http://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。
Ø 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。
Ø 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。
Ø 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 5.0 模型区域运行
Noah-MP 5.0 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。
Ø 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?keywords=GLDAS。
Ø 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。
Ø 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。
Ø 初始状态变量的提取与时间转换
Ø 风速的分解、降水数据的整合
Ø 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。
2.1.2准备研究区静态数据
Ø 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。
报名方式
END
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