CN110717252A - 一种基于wrf和sedris的虚拟大气环境数据生成方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法及系统,在Windows平台下,运行配置及运行控制模块,生成namelist配置文件和运行脚本,并传递给Linux平台下的WRF模型;在Linux平台下运行运行脚本,运行脚本控制WRF调用数据源和namelist文件夹下的配置文件,生成WRF模式输出文件;在Windows平台下,使用数据格式转化模块从WRF模式输出文件中提取大气环境数据,生成M3D格式的大气环境中间数据;在Windows平台下,使用SEDRIS转换模块,将M3D格式的大气环境中间数据转换为STF格式,实现了气温,气压,水平风向,水平风速,垂直风速,相对湿度,水汽混合比这7种三维大气环境数据的生成。此外,研究综合环境数据表示与交换规范,使转化为标准格式的大气环境数据可以被不同的数据使用者和平台使用,从而提高大气环境数据的规范性与交互性。
Description
技术领域
本发明涉及数字仿真应用技术领域,更具体的说是涉及一种基于WRF和 SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法及系统。
背景技术
目前,国内外广泛采用的大气环境建模方法主要有三种:(1)理想化模 型。根据大气的特点进行分析与数学简化,提出理想化模型;(2)统计特征 模型。对大量气象观测资料进行分析统计,进行统计特征建模;(3)数值模 型。根据流体力学和大气运动规律,建立大气环境数值模型。理想化的大气 模型有很多,较为常用的有NRLMSISE-00模型、HWM93模型、CIRA86模型等, 这些模型一般在武器系统的研究中使用,但是只能描述简单规律的大气环境 变化,准确性较差。统计特征模型拥有较好的真实性,但是由于观测数据样 本量的制约,统计建模的方法也有一定的局限性。在数值模型中,国际上应 用较为广泛的有MM5模式和WRF模式。
但是,由于理想化模型精度不高,统计特征模型构建困难的问题,本文 采用数值模型构建虚拟大气环境。而MM5模式与WRF模式对比,WRF模式有 以下优势:(1)WRF模式至今仍然在更新,MM5于2006年10月发布最后一 次补丁后,便停止更新;(2)WRF模式模拟区域广,选择方案多,模块化程 度高,输入输出数据通用,开发前景广泛。
因此,如何提供一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法及系 统是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生 成方法及系统。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成系统,包括:WRF模块、 与所述WRF模块依次连接的WRF模式配置及运行控制模块和SEDRIS转换模 块;
其中,所述WRF模块,包括输入数据单元、与所述输入数据单元依次连 接的模式预处理单元、主模式单元、模式后处理及可视化单元;
所述WRF模式配置及运行控制模块,包括与所述WRF模块分别连接的配 置及运行控制单元、四维数据同化单元、数据格式转化单元;
所述SEDRIS转换模块,与所述数据格式转化单元连接,用于表示和交换 环境数据。
优选的,所述输入数据单元用于准备模式运行所需的FNL网格数据和地 形数据,准备用于数据同化的观测数据;所述模式预处理单元用于实时数值 模拟;所述主模式单元用于数值计算、模拟区域气象场;所述模式后处理及 可视化单元用于数据处理、诊断并显示。优选的,所述配置及运行控制单元 用于生成namelist配置文件夹包含所有INPUT格式和WPS格式的配置文件和 OA格式的数据同化配置文件和计算脚本文件;所述四维数据同化单元将试验 人员提供的标准观测数据,转化为WRF模型FDDA能够识别的little_r数据格式,放入obs文件夹;所述数据格式转化单元调用CALWRF软件,将WRF模 式输出转换为M3D格式的大气环境中间数据。
一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法,包括如下步骤:
步骤一,配置时空范围和时空分辨率,生成namelist配置文件和运行脚 本;
步骤二,运行运行脚本,运行脚本控制WRF调用数据源和namelist配置 文件,生成WRF模式输出文件;
步骤三,从WRF模式输出文件中提取大气环境数据,通过数据格式转化 生成M3D格式的大气环境中间数据;
步骤四,通过SEDRIS转换,将M3D格式的大气环境中间数据转换为STF 格式的大气环境数据。
优选的,所述步骤一具体包括:
在Windows平台下,配置时空范围,时空分辨率,自动生成WRF模式的 namelist配置文件和运行脚本;运行配置及运行控制单元,将生成的namelist 配置文件夹和运行脚本传递给所述WRF模块;若要对局部地区进行数据同化, 试验人员需要将有效数据导入所述四维数据同化单元,软件自动把观测数据 转化为little_r格式放入obs文件夹,转化完成后,用户再将obs文件夹传递 给所述WRF模块。
优选的,所述步骤二具体包括:
采用WRF-ARW模式,准备模式运行FNL网格数据和地形数据,并模拟实 时数值,通过数值计算模拟区域气象场,对模式系统结果进行处理、诊断, 生成WRF模式输出文件并显示。
优选的,所述步骤三具体包括:
调用CALWRF软件,将WRF模式输出文件转换为M3D格式的大气环境中 间数据。
经由上述的技术方案可知,与现有技术相比,本发明公开提供了一种基 于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法及系统,采用数值模型构建虚 拟大气环境,生成温度场、风场、压力场等大气环境数据,给试验人员提供 了简单的配置界面,通过该界面试验人员可以在不熟悉WRF模式的情况下描 述对大气环境数据的需求,系统根据试验人员指定的时空范围、时空分辨率 自动生成WRF模式的配置文件namelist.xxx;当面临大尺度时空范围的虚拟环 境时,该系统能自动分解计算任务,控制WRF多次运行,并显示计算进度; 当需要提高局部大气数据的逼真度时,试验人员可加载多个观测站数据,系 统会将数据由中间格式转换WRF模型需要的数据格式,与WRF模式数据进行 四维数据同化;为了提高生成的大气环境数据规范性和重用性,本文设计 SEDRIS转换模块,将WRF模式输出的数据转为STF格式,提高大气环境数据 的通用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面 描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不 付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明提供的总体设计方案结构示意图。
图2附图为本发明提供的WRF模式计算流程图。
图3附图为本发明提供的WRF预处理模块程序的数据结构图。
图4附图为本发明提供的WRF-FDDA数据流细化流程图。
图5附图为本发明提供的配置及运行控制模块界面。
图6附图为本发明提供的配置及运行控制模块的水平面网格设计图。
图7附图为本发明提供的计算脚本文件的计算流程图。
图8附图为本发明提供的大气环境的DRM结构图。
图9附图为本发明提供的STF结构图。
图10(a)附图为本发明实施例提供的温度和水平风速对比图一。
图10(b)附图为本发明实施例提供的温度和水平风速对比图二。
图10(c)附图为本发明实施例提供的温度和水平风速对比图三。
图11附图为本发明提供的大气环境STF数据结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而 不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成系 统,包括:WRF模块1、与WRF模块1依次连接的WRF模式配置及运行控制 模块2和SEDRIS转换模块3;
其中,WRF模块1,包括输入数据单元11、与输入数据单元11依次连接 的模式预处理单元12、主模式单元13、模式后处理及可视化单元14;
WRF模式配置及运行控制模块2,包括与WRF模块1分别连接的配置及 运行控制单元21、四维数据同化单元22和数据格式转化单元23;
SEDRIS转换模块3,与数据格式转化单元23连接,用于表示和交换环境 数据。
为了进一步优化上述技术方案,输入数据单元11准备用于模式运行所需 的FNL网格数据和地形数据,准备用于数据同化的观测数据;模式预处理单 元12用于实时数值模拟;主模式单元13用于数值计算、模拟区域气象场; 模式后处理及可视化单元14用于数据处理、诊断并显示。
为了进一步优化上述技术方案,配置及运行控制单元21用于生成namelist 配置文件夹包含所有INPUT格式和WPS格式的配置文件和OA格式的数据同 化配置文件和计算脚本文件;四维数据同化单元22将试验人员提供的标准观 测数据,转化为WRF模型FDDA能够识别的little_r数据格式,放入obs文件 夹;数据格式转化单元23调用CALWRF软件,将WRF模式输出转换为M3D 格式的大气环境中间数据。
一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法,包括如下步骤:
步骤一,配置时空范围和时空分辨率,生成namelist配置文件和运行脚 本;
步骤二,运行运行脚本,运行脚本控制WRF调用数据源和namelist配置 文件,生成WRF模式输出文件;
步骤三,从WRF模式输出文件中提取大气环境数据,通过数据格式转化 生成M3D格式的大气环境中间数据;
步骤四,通过SEDRIS转换,将M3D格式的大气环境中间数据转换为STF 格式的大气环境数据。
为了进一步优化上述技术方案,步骤一具体包括:
在Windows平台下,配置时空范围,时空分辨率,自动生成WRF模式的 namelist配置文件和运行脚本;运行配置及运行控制单元21,将生成的namelist 配置文件夹和运行脚本传递给WRF模块1;若要对局部地区进行数据同化, 试验人员需要将有效数据导入四维数据同化单元22,软件自动把观测数据转 化为little_r格式放入obs文件夹,转化完成后,用户再将obs文件夹传递给 WRF模块1。
为了进一步优化上述技术方案,步骤二具体包括:
采用WRF-ARW模式,准备模式运行FNL网格数据和地形数据,并模拟实 时数值,通过数值计算模拟区域气象场,对模式系统结果进行处理、诊断, 生成WRF模式输出文件并显示。
为了进一步优化上述技术方案,步骤三具体包括:
调用CALWRF软件,将WRF模式输出文件转换为M3D格式的大气环境中 间数据。
WRF模式计算流程参见图2,WRF模式分为ARW和NMM两种,即研究 用和业务用两种形式。本文采用WRF-ARW模式,选用WRFV3.4为建模工具。 WRF是高度模块化的开源软件,主要包括输入数据单元11、模式预处理单元 12,主模式单元13和模式后处理及可视化单元14。
输入数据单元11主要是指准备模式运行FNL网格数据和地形数据。为了 提高特定地区的大气环境的逼真性,同时可以引入“大气观测数据”,用于 数据同化。
模式预处理单元12,主要用于实时数值模拟,由三个独立的程序组成: GEOGRID、UNGRIB和METGRID。WPS模式预处理程序的数据流动如图3所示。 WPS模式预处理的每个程序从一个namelist.wps文件中读取参数。GEOGRID 定义模拟域,并内插各种地面数据集到模型网格中,UNGRIB程序读取FNL数 据,“抽出”里面的数据,然后把它们用一个简单的“过渡”格式写出来, METGRID程序把UNGRIB程序提取出的气象要素场水平插值到METGRID确定 的模拟区域上,传送给REAL程序。
REAL初始化程序和WRF主程序组成模式的主体部分WRF-ARW,并由namelist.input控制。REAL程序主要负责处理WPS模式预处理生成的数据,基 本功能是将UNGRIB程序生成的中间格式气象数据垂直方向插值到模型的网 格点上。WRF主程序读取REAL程序生成的边界场、初值场条件,依据 namelist.input中选择的微物理过程方案、长波辐射方案、短波辐射方案、积 云对流方案、边界层方案及陆面方案,设定积分步长,进行数值计算,模拟 区域气象场。
模式后处理及可视化单元14包括了RIP4、NCL以及为使用其它作图软件 包如GrADS和Vis5D的转换程序,用以将模式系统结果进行处理、诊断并显 示出来。
WRF数据同化模块是一个可选模块,该模块可以用来将观测资料同化到 WPS模式预处理创建的内插的分析中,也可以用来更新WRF模型的初始条件。 标准观测数据的四维数据同化数据流流程如图4所示。
WRF模式配置及运行控制模块2参见图2,WRF模式配置及运行控制软 件由配置及运行控制单元21,四维数据同化单元22,数据格式转化单元23 这三部分组成。配置及运行控制模块界面如图5所示。用户配置完毕,点击 生成配置与计算脚本文件,生成namelist配置文件夹包含所有INPUT格式和 WPS格式的配置文件(若选择数据同化,namelist配置文件夹还包含OA格式 的数据同化配置文件)和计算脚本文件。
WRF模式配置及运行控制模块2的水平面网格设计如图6所示。探空层 数为等压层数,设网格分辨率为m米,当31层≤探空层数≤101层,每个网 格由300x300个m2平方米的小方格组成,当102层≤探空层数≤301层, 每个网格由70x70个m2平方米的小方格组成。当网格范围小于计算范围,网 格进行拆分,组合成一个大网格,直到大网格外圈中心点范围大于等于计算 范围。
由于使用FNL数据,WRF的起始时间的小时值只能为格林尼治时间的0、 6、12、18,若持续时间为n,则计算n+1个整时间点的大气环境数据,每一 段持续时间,生成一组INPUT文件和WPS文件(若选择数据同化,每一段持 续时间还生成一个OA文件)。每一个网格代表一个中心坐标文件夹,包含该 网格所有时间段的INPUT文件和WPS文件和OA文件,namelist配置文件夹包 含所有网格坐标文件夹。
在Linux平台运行计算脚本autoRun2018,WPS模式预处理会基于FNL进 行前期met数据计算,等待一段时间后,开始进入WRF模式计算,每一个中 心坐标文件夹代表一次WRF模式计算任务,实现大尺度时空范围的WRF模式 计算。autoRun2018计算脚本文件的计算流程如图7所示。
数据格式转化单元23调用CALWRF软件,将WRF模式输出转换为一个 M3D格式的大气环境中间数据。四维数据同化单元22将试验人员提供的标准 观测数据,转化为WRF模型FDDA能够识别的little_r数据格式,放入obs文 件夹。
本发明采用基于SEDRIS的大气环境数据表示和交换技术,其中,SEDRIS 规范是一套完整表示环境数据,提供无歧义、低丢失率和高效率的环境数据 的交互机制,解决以往点对点环境数据交互时,复杂且易产生歧义的问题。 SEDRIS由数据表示模型(DataRepresentation Model,DRM)、环境数据编码规 范(Environment Data CordingSpecification,EDCS)、空间参考模型(Spatial Reference Model,SRM)、SEDRIS传输格式(SEDRIS Transmittal Format,STF)以 及编程接口(Application ProgrammingInterface,API)这五种核心技术组成,前 三种用于环境数据表示,后两种用于环境数据交换。本文使用基于C++的QT Creator设计SEDRIS转换软件,将WRF模式运行配置及运行控制软件输出的 M3D格式的大气环境中间数据转换为STF格式,提高大气环境数据的重用性。
其中DRM结构参见图8,每个STF传输格式都必须以<Transmittal Root> 开始,在它的下面有五个节点,<Environment Root>是最重要的一个节点,表 示环境数据的内容及逻辑关系。<Spatial Extent>标识大气环境的空间范围,它 由两个<CD 3D Location>组成,分别用于标识大气环境的空间起点,空间终点 的经度、纬度、高度。<Time ConstrainsData>标识大气环境的时间属性,表示 大气环境的绝对时间和相对时间,<Property GridHook Point>用于表示空间范 围的大气环境数据,通常由一个<Property Grid>节点组成(若实现多分辨率, 也可有多个<Property Grid>节点)。<Classification Data>标识大气环境领域, <Regular Axis>来表示网格坐标轴的具体信息,在大气环境领域中<PropertyGrid>节点下通常有三个<Regular Axis>规则坐标轴节点,分别代表经度、纬度、 高度,<Table Property Description>标识每个具体的环境要素,WRF模式输出 的大气环境要素有7个,也就有7个<Table Property Description>。
SRM将抽象坐标系统中的空间位置坐标嵌入到空间对象所在的空间范围 中,形成空间坐标系统,提供了一种精确和有效的坐标转换方法。空间信息 的网格化主要由空间参考系(Spatial Reference Frame,SRF)的参数设置决定。 参数编码如表1所示。
表1大气环境数据的SRF编码
EDCS提供了一种环境对象分类的方法,将环境对象的属性关联在一起, 形成一种清晰表述环境对象和环境概念的机制,同时为DRM提供了具体的语 义定义,与DRM、SRM一起完成了环境数据的表示。本课题研究的虚拟大气 环境各成员的EDCS编码如表2所示。
表2大气环境要素EDCS编码
STF是SEDRIS定义的一种不依赖平台的抽象传输格式,STF编码传输必须 包含:(1)一个STF编码传输根目录文件;(2)一个或多个STF编码传输对 象文件;(3)零个或多个STF编码传输图像数据和数据表数据。STF结构如 图9。
API是功能的封装体,用于生成和使用SEDRIS信息,访问数据模型。SEDRIS 的API有C和C++两个版本,本文使用C++版本的API充当程序接口。API和 STF的使用确保了数据无损失的交互。
M3D文件内的数据按照等压层分布,实际应用中通常需要等高层数据, 所以还需研究插值算法,实现从等压层到等高层的变换。线性插值是空间插 值法中常用的一种插值方法。
已知(x0,y0)与(x1,y1),[x0,x1]区间内坐标为x在直线上的值y如公式(1)所 示:
其中,x0表示底层高度的值,y0表示底层大气环境数据的值,x1表示顶层 高度的值,y1表示顶层的大气环境数据的值,x表示待求的高度的值,y表示 待求的高度的大气环境数据的值。
本发明实施例如下:WRF模式输出经过CALWRF软件提取后有气温、气 压、水平风向、水平风速、垂直风速、相对湿度、水汽混合比这七种大气环 境要素。气象站施放的探空气球测量气温、气压、湿度、露点、温露差、风 向、风速这七种大气环境要素。WRF模式整点输出三维大气环境数据,探空 气球在每天的北京时间19时15分(格林尼治时间11时15分)施放,经过 大约80分钟到达三万米高空,测得随时间变化的大气环境数据。本文选取格 林尼治时间12时的WRF模式输出,同化探空气球数据的WRF模式输出与探 空气球数据在温度和水平风速这两项上作对比,检验WRF模式输出数据的真 实性。2013年1月1日温度和水平风速对比图一如图10(a)所示,2013年 1月2日温度和水平风速对比图二如图10(b)所示,2013年1月3日温度和 水平风速对比图如图10(c)所示。
与探空气球数据资料对比,可见建模结果符合大气规律,数据跟随性较 好,可靠性较高,验证了本文大气环境建模方案的正确性。
选取STF文件进行SEDRIS转换,转换完成后使用SEDRIS Focus 4.1.4.2打 开STF文件,结果如图11所示。STF格式的大气环境数据符合DRM模型的结 构,具有相应的节点对象,符合SEDRIS标准。
SEDRIS组织为了方便用户对标准文件的测试,提供了用于对STF文件进 行分析测试的软件Depth、SyntaxChecker和RulesChecker。Depth用于对文件 进行结构分析,可以根据其分析结果查看数据文件结构,并提示错误信息; SyntaxChecker用于对文件的语法进行检查,并提示错误信息;RulesChecker 对文件的规则按SEDRIS规范进行检查,并提示错误信息。这三种软件都集成 于Focus软件中。本次使用SEDRIS Focus 4.1.4.2软件对格式进行检验。经Depth、 SyntaxChecker和RulesChecker检验,转换后的STF文件通过所有检验,符合 SEDRIS标准。
本文提出了基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成软件开发,可以 生成0~30千米高度范围内全球任意时间,任意地点,任意尺度的符合SEDRIS 标准的大气环境数据,包括气温,气压,水平风向,水平风速,垂直风速, 相对湿度,水汽混合比这七种大气环境参数。通过与探空气球数据的对比, WRF模式输出数据具有较好的可信度,且可通过四维数据同化技术提高特定 地区的逼真性。将WRF模式输出转换为STF格式后,具有较高的重用性,可 为多种虚拟试验提供真实可靠的温度场、风场、压力场等虚拟大气环境数据, 此外,研究综合环境数据表示与交换规范,使转化为标准格式的大气环境数 据可以被不同的数据使用者和平台使用,从而提高了大气环境数据的规范性 与交互性。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都 是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。 对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述 的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用 本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易 见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下, 在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例, 而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (7)
1.一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成系统,其特征在于,包括:WRF模块(1)、与所述WRF模块(1)依次连接的WRF模式配置及运行控制模块(2)和SEDRIS转换模块(3);
其中,所述WRF模块(1),包括输入数据单元(11)、与所述输入数据单元(11)依次连接的模式预处理单元(12)、主模式单元(13)、模式后处理及可视化单元(14);
所述WRF模式配置及运行控制模块(2),包括与所述WRF模块(1)分别连接的配置及运行控制单元(21)、四维数据同化单元(22)和数据格式转化单元(23);
所述SEDRIS转换模块(3),与所述数据格式转化单元(23)连接,用于表示和交换环境数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成系统,其特征在于,所述输入数据单元(11)用于准备模式运行所需的FNL网格数据和地形数据,用于准备数据同化所需的观测数据;所述模式预处理单元(12)用于实时数值模拟;所述主模式单元(13)用于数值计算、模拟区域气象场;所述模式后处理及可视化单元(14)用于数据处理、诊断并显示。
3.根据权利要求1所述的一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成系统,其特征在于,所述配置及运行控制单元(21)用于生成namelist配置文件夹包含所有INPUT格式和WPS格式的配置文件和OA格式的数据同化配置文件和计算脚本文件;所述四维数据同化单元(22)将标准观测数据,转化为WRF模型FDDA能够识别的little_r数据格式,放入obs文件夹;所述数据格式转化单元(23)调用CALWRF软件,将WRF模式输出转换为M3D格式的大气环境中间数据。
4.根据权利要求1-4中任一项所述的一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一,配置时空范围和时空分辨率,生成namelist配置文件和运行脚本;
步骤二,运行运行脚本,运行脚本控制WRF调用数据源和namelist配置文件,生成WRF模式输出文件;
步骤三,从WRF模式输出文件中提取大气环境数据,通过数据格式转化生成M3D格式的大气环境中间数据;
步骤四,通过SEDRIS转换,将M3D格式的大气环境中间数据转换为STF格式的大气环境数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法,其特征在于,所述步骤一具体包括:
在Windows平台下,配置时空范围,时空分辨率,自动生成WRF模式的namelist配置文件和运行脚本;将生成的namelist配置文件和运行脚本传递给所述WRF模块(1);若要对局部地区进行数据同化,试验人员需要将有效数据导入所述四维数据同化单元(22),软件自动把观测数据转化为little_r格式放入obs文件夹,转化完成后,将obs文件夹传递给所述WRF模块(1)。
6.根据权利要求4所述的一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法,其特征在于,所述步骤二具体包括:
采用WRF-ARW模式,准备模式运行FNL网格数据和地形数据,并模拟实时数值,通过数值计算模拟区域气象场,并进行处理、诊断,生成WRF模式输出文件并显示。
7.根据权利要求4所述的一种基于WRF和SEDRIS的虚拟大气环境数据生成方法,其特征在于,所述步骤三具体包括:
调用CALWRF软件,将WRF模式输出文件转换为M3D格式的大气环境中间数据。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112540748A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-03-23 | 华能新能源股份有限公司 | 一种基于Linux系统bash脚本控制的中尺度风能资源分析自动化运行系统 |
CN116956579A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-10-27 | 北京师范大学 | 中层大气环境数值同化方法及再分析系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106326625A (zh) * | 2015-07-09 | 2017-01-11 | 中国电力科学研究院 | 一种耦合WRF与OpenFOAM模式的风场模拟方法 |
KR20180079101A (ko) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 한국환경정책평가연구원 | 기후변화시나리오의 역학적 상세화 방법을 이용한 기후변화 고해상도 자료생상 및 표출시스템 |
CN109558612A (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-02 | 中电科海洋信息技术研究院有限公司 | 基于管道通信的大气-海浪耦合系统及其运行方法 |
-
2019
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106326625A (zh) * | 2015-07-09 | 2017-01-11 | 中国电力科学研究院 | 一种耦合WRF与OpenFOAM模式的风场模拟方法 |
KR20180079101A (ko) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 한국환경정책평가연구원 | 기후변화시나리오의 역학적 상세화 방법을 이용한 기후변화 고해상도 자료생상 및 표출시스템 |
CN109558612A (zh) * | 2017-09-27 | 2019-04-02 | 中电科海洋信息技术研究院有限公司 | 基于管道通信的大气-海浪耦合系统及其运行方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
林连雷: "一种基于MM5和SEDRIS的虚拟大气环境构建方法", 《系统仿真学报》, vol. 27, no. 5, pages 1064 - 1080 * |
青春: "利用中尺度数值气象模式预报大气光学湍流", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》, no. 9, pages 35 - 50 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112540748A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-03-23 | 华能新能源股份有限公司 | 一种基于Linux系统bash脚本控制的中尺度风能资源分析自动化运行系统 |
CN112540748B (zh) * | 2020-11-09 | 2024-02-27 | 华能新能源股份有限公司 | 一种中尺度风能资源分析自动化运行系统 |
CN116956579A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-10-27 | 北京师范大学 | 中层大气环境数值同化方法及再分析系统 |
CN116956579B (zh) * | 2023-07-19 | 2024-02-27 | 北京师范大学 | 中层大气环境数值同化方法及再分析系统 |
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