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高时空分辨率、高精度一体化预测技术的风、光、水自动化预测技术的应用

第一章 预测平台讲解及安装

一、高精度气象预测基础理论介绍

综合气象观测+数值模拟模式；

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全球预测模式、中尺度数值模式；

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二、自动化预测平台介绍

Linux系统

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Crontab定时任务执行机制

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Bash脚本自动化编程

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硬件需求简介

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软件系统安装

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编译器、函数库

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支撑软件，数据分析展示

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第二章 一体化预测工具详解与数据获取及制备

【原理讲解+实践】

一、软件编译基础理论

二、预测工具编译安装

代码获取

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编译获取可执行文件

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全球基础数据获取及制备

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预报资料及数据自动获取

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第三章 风资源预测自动化技术

【原理讲解+实践】

一、气象数据处理及模型预测流程

1. 确定目标区域

2. 确定空间分辨率、嵌套方案

3. 确定垂直坐标要求及层次要求

4. 准备气象驱动数据

5. 完成风资源预测物理过程关键过程激活及设置

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二、案例演示及Bash自动化

1. 预测模型全流程运行过程

2. 关键参数脚本化

3. 自动化运行及crontab设置

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第四章 太阳能资源自动化预测技术

【原理讲解+实践】

一、太阳能预测流程

1. 确定目标区域

2. 确定空间分辨率、嵌套方案

3. 确定垂直坐标要求及层次要求

4. 准备气象驱动数据

5. 完成太阳能相关模块激活及设置

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二、案例演示及自动化

1. 预测模型全流程运行过程

2. 关键参数脚本化

3. 自动化运行及crontab设置

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第五章 水资源自动化预测技术

【原理讲解+实践】

一、径流预测流程

1. 确定目标区域

2. 确定空间分辨率、嵌套方案

3. 确定水文模型分辨率及倍率关系

4. 准备水文基础数据和气象驱动数据

5. 完成水文模块激活及设置

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二、案例演示及自动化

1. 预测模型全流程运行过程

2. 关键参数脚本化

3. 自动化运行及crontab设置

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第六章 后处理自动化技术

【原理讲解+实践】

一、后处理简介，文件格式转换，获取指定位置资料

1. NCL/Python直接获取指定变量并展示

2. 使用NCL/Python将NC格式数据转换为ASCII格式、CSV或其他格式

3. 数据空间插值操作

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二、案例演示及自动化

1. NCL与Bash交互

2. 自动化运行及crontab设置

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