气候仿真软件：WRF (Weather Research and Forecasting)_（11）.案例研究：气候模拟
案例研究：气候模拟
1. 案例背景
1.1 案例背景介绍
在气候模拟领域，WRF（Weather Research and Forecasting）软件是一种广泛使用的数值天气预报模型。它能够模拟大气中的各种物理过程，提供高分辨率的天气预报和气候研究数据。本节将通过一个具体的案例研究，介绍如何使用WRF软件进行气候模拟，并探讨如何进行二次开发以满足特定的研究需求。
假设我们正在进行一个关于中国某地区夏季降雨量变化的气候模拟研究。我们将使用WRF软件来模拟该地区的天气情况，并通过二次开发来改进模型的输出和分析功能。这个案例将涉及以下几个步骤：
-
数据准备：获取初始和边界条件数据，以及其他必要的输入数据。
-
模型配置：设置WRF模型的参数，包括物理参数化方案、模拟区域和时间范围等。
-
模型运行：运行WRF模型，生成模拟结果。
-
结果分析：对模拟结果进行后处理和分析，提取有用的信息。
-
二次开发：根据研究需求，对WRF模型进行二次开发，以增强其功能。
1.2 数据准备
在进行气候模拟之前，首先需要准备必要的输入数据。WRF模型需要以下几种主要输入数据：
-
初始条件数据：通常从全球气候模型（如NCEP/NCAR再分析数据）中获取。
-
边界条件数据：同样从全球气候模型中获取，用于定义模拟区域的边界条件。
-
地形和土地利用数据：这些数据用于定义模拟区域的地形和土地利用类型。
-
初始和边界条件数据的同化数据：用于提高模拟的精度。
1.2.1 获取初始和边界条件数据
我们可以从NCEP（National Centers for Environmental Prediction）网站下载全球再分析数据。这些数据通常以GRIB2格式提供，可以使用WRF预处理工具WPS（Weather Research and Forecasting Preprocessing System）进行格式转换和数据提取。
# 下载NCEP再分析数据
wget http://nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.20230101/00/atmos/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f000
# 使用WPS工具进行数据预处理
./geogrid.exe
./ungrib.exe
./metgrid.exe
1.3 模型配置
模型配置是气候模拟的关键步骤之一。我们需要设置WRF模型的各种参数，以确保模拟的准确性和可靠性。主要配置文件包括namelist.input和namelist.wps。
1.3.1 配置namelist.wps
namelist.wps文件用于配置WPS预处理工具，包括模拟区域、分辨率、初始和边界条件数据的路径等。
&share
wrf_core = 'ARW',
max_dom = 1,
start_date = '2023-01-01_00:00:00',
end_date = '2023-01-02_00:00:00',
interval_seconds = 21600,
io_form_geogrid = 2,
opt_output_from_geogrid_task = 1,
geog_data_res = '30s',
opt_geogrid_tbl_path = './',
debug_level = 0,
/
&geog_data
geog_data_path = '/data/geog_data',
/
&ungrib
out_format = 'WRF',
prefix = 'FILE',
/
&metgrid
fg_name = 'FILE'
io_form = 2,
opt_output_from_metgrid_path = './',
opt_output_from_metgrid = 'met_em.d01.2023-01-01_00:00:00.nc',
/
1.3.2 配置namelist.input
namelist.input文件用于配置WRF模型的参数，包括物理参数化方案、模拟区域、时间步长等。
&time_control
run_days = 1,
run_hours = 0,
run_minutes = 0,
run_seconds = 0,
start_year = 2023,
start_month = 1,
start_day = 1,
start_hour = 0,
start_minute = 0,
start_second = 0,
end_year = 2023,
end_month = 1,
end_day = 2,
end_hour = 0,
end_minute = 0,
end_second = 0,
interval_seconds = 21600,
input_from_file = .true.,
history_interval = 60,
frames_per_outfile = 10000,
restart = .false.,
restart_interval = 10000,
io_form = 2,
debug_level = 0,
/
&domains
time_step = 60,
time_step_fract_num = 0,
time_step_fract_den = 1,
max_dom = 1,
e_we = 100, 100,
e_sn = 100, 100,
e_vert = 30,
p_top = 5000,
dx = 27000,
dy = 27000,
/
&physics
mp_physics = 10,
ra_sw_physics = 5,
ra_lw_physics = 4,
radt = 30,
sf_sfclay_physics = 1,
sf_surface_physics = 2,
bl_pbl_physics = 1,
cu_physics = 5,
cudt = 30,
isfflx = 1,
ifSnow = 0,
icloud = 1,
surface_input_src = 1,
num_soil_layers = 4,
sf_urban_physics = 0,
maxiens = 1,
maxens = 3,
maxens2 = 3,
maxens3 = 3,
ens_dim = 3,
/
&dynamics
w_damping = 1,
diff_opt = 1,
km_opt = 4,
diff_6th_opt = 0, 60, 0,
diff_6th_factor = 0.12, 0.12, 0.12,
damp_opt = 0,
zdamp = 5000., 5000., 5000.,
damp = 0.01, 0.01, 0.01,
base_temp = 290.
damp_q = 0,
kzmin = 5,
use_pbl_vdif = 1,
use_next_order_nesting = 0,
no_pbl_nesting = 0,
/
&bdy_control
spec_bdy_width = 5,
spec_zone = 1,
relax_zone = 4,
specified = .true.,
nested = .false.,
/
&grib2
/
&namelist_quilt
nio_tasks_per_group = 0,
nio_groups = 1,
/
1.4 模型运行
配置完成后，我们可以运行WRF模型生成模拟结果。WRF模型的运行需要编译模型代码并提交作业到计算集群。
1.4.1 编译WRF模型
首先，我们需要编译WRF模型代码。WRF模型提供了配置脚本来选择编译选项。
# 进入WRF编译目录
cd WRFV4.2.2/ARW
# 选择编译选项
./configure
# 编译WRF模型
./compile em_real
1.4.2 提交作业
编译完成后，我们需要将WRF模型的运行作业提交到计算集群。这里使用SLURM作业调度系统作为示例。
# 创建SLURM作业脚本
cat > run_wrf.sh << EOF
#!//bin/bash
#SBATCH --job-name=WRF_test
#SBATCH --output=WRF_test.out
#SBATCH --error=WRF_test.err
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --partition=compute
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=16
# 运行WRF模型
mpirun ./wrf.exe
EOF
# 提交作业
sbatch run_wrf.sh
1.5 结果分析
模型运行完成后，我们将对生成的模拟结果进行后处理和分析。WRF模型的输出文件通常为NetCDF格式，可以使用Python等工具进行读取和处理。
1.5.1 读取NetCDF文件
使用Python的netCDF4库读取WRF输出文件。
import netCDF4 as nc
# 打开NetCDF文件
wrf_file = nc.Dataset('wrfout_d01_2023-01-01_00:00:00', 'r')
# 查看文件中的变量
print(wrf_file.variables.keys())
# 读取特定变量
rain = wrf_file.variables['RAINNC'][:]
1.5.2 可视化模拟结果
使用Matplotlib库对降雨量进行可视化。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
# 读取经纬度数据
lons = wrf_file.variables['XLONG'][:]
lats = wrf_file.variables['XLAT'][:]
# 创建地图投影
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
# 绘制降雨量
c = ax.contourf(lons[0], lats[0], rain[0], levels=np.linspace(0, 50, 11), cmap='Blues')
# 添加颜色条
fig.colorbar(c, ax=ax)
# 设置地图边界
ax.set_extent([100, 120, 20, 40], crs=ccrs.PlateCarree())
# 添加经纬度网格
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,
linewidth=2, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')
gl.xlabels_top = False
gl.ylabels_right = False
gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER
gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER
# 显示图形
plt.show()
1.6 二次开发
根据研究需求，我们可能需要对WRF模型进行二次开发，以增强其功能。例如，我们可以开发一个新的物理参数化方案，或者改进现有的输出和分析工具。
1.6.1 开发新的物理参数化方案
假设我们需要开发一个新的云微物理参数化方案。首先，我们需要在WRF模型的代码中添加新的参数化选项。
- 修改
module_mp.k文件：在module_mp.k文件中添加新的参数化选项。
! module_mp.k
integer, parameter :: MP_NEW = 11
- 创建新的参数化模块：在
phys目录下创建新的参数化模块文件module_mp_new.F。
! module_mp_new.F
module module_mp_new
implicit none
contains
subroutine mp_new(microphysics_data)
! 参数化方案的计算逻辑
! ...
end subroutine mp_new
end module module_mp_new
- 修改
phys_driver.F文件：在phys_driver.F文件中调用新的参数化模块。
! phys_driver.F
use module_mp_new, only: mp_new
subroutine physics_driver(microphysics_data)
! 调用新的参数化方案
call mp_new(microphysics_data)
end subroutine physics_driver
- 编译并运行模型：重新编译WRF模型，并在
namelist.input中启用新的参数化方案。
&physics
mp_physics = 11,
/
1.7 改进输出和分析工具
假设我们需要改进WRF模型的输出工具，以生成更详细的降雨量统计报告。我们可以编写一个新的Python脚本来处理WRF输出文件。
1.7.1 编写新的Python脚本
创建一个新的Python脚本wrf_rain_analysis.py，用于读取WRF输出文件并生成降雨量统计报告。
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取WRF输出文件
wrf_file = nc.Dataset('wrfout_d01_2023-01-01_00:00:00', 'r')
# 读取降雨量数据
rain = wrf_file.variables['RAINNC'][:]
# 读取时间数据
times = wrf_file.variables['Times'][:]
# 将时间数据转换为字符串
time_strs = [''.join(t.decode() for t in time) for time in times]
# 创建DataFrame
rain_df = pd.DataFrame({
'Time': time_strs,
'Rainfall': rain.flatten()
})
# 计算总降雨量
total_rainfall = rain_df['Rainfall'].sum()
# 计算每小时降雨量
rain_df['Hour'] = pd.to_datetime(rain_df['Time']).dt.hour
hourly_rainfall = rain_df.groupby('Hour')['Rainfall'].sum()
# 生成统计报告
report = f"Total Rainfall: {total_rainfall} mm\n"
report += "Hourly Rainfall:\n"
for hour, rainfall in hourly_rainfall.items():
report += f"Hour {hour}: {rainfall} mm\n"
# 保存报告
with open('rainfall_report.txt', 'w') as f:
f.write(report)
1.8 案例总结
通过以上步骤，我们成功地使用WRF软件进行了中国某地区夏季降雨量变化的气候模拟研究。我们不仅配置和运行了WRF模型，还通过二次开发增强了模型的功能，生成了详细的降雨量统计报告。这些步骤为气候模拟研究提供了坚实的基础，可以帮助我们更好地理解气候变化对特定区域的影响。
2. 高效利用并行计算
2.1 案例背景
在大规模气候模拟中，计算资源的高效利用是至关重要的。WRF模型支持并行计算，可以显著提高模拟的效率。本节将介绍如何利用并行计算优化WRF模型的运行，并提供具体的配置和代码示例。
假设我们正在进行一个关于全球气候变化对某一地区极端天气事件的影响研究。我们需要运行高分辨率的WRF模拟，这将消耗大量的计算资源。我们将通过并行计算来优化模型的运行效率。
2.2 配置并行计算
WRF模型支持多种并行计算模式，包括MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing）。我们将在本节中介绍如何配置和使用这些并行计算模式。
2.2.1 配置MPI并行
MPI并行计算模式是WRF模型中最常用的并行计算方式。我们可以通过以下步骤配置MPI并行：
-
安装MPI库：确保计算集群上已经安装了MPI库，如OpenMPI或MPICH。
-
修改WRF配置：在编译WRF模型时选择MPI并行选项。
# 进入WRF编译目录
cd WRFV4.2.2/ARW
# 选择编译选项
./configure
# 选择MPI并行选项
# 例如，选择选项28（OpenMPI）
./configure 28
# 编译WRF模型
./compile em_real
- 配置作业脚本：在SLURM作业脚本中指定MPI并行的参数。
# 创建SLURM作业脚本
cat > run_wrf_mpi.sh << EOF
#!//bin/bash
#SBATCH --job-name=WRF_MPI_test
#SBATCH --output=WRF_MPI_test.out
#SBATCH --error=WRF_MPI_test.err
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --partition=compute
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --ntasks-per-node=16
# 运行WRF模型
mpirun -np 64 ./wrf.exe
EOF
# 提交作业
sbatch run_wrf_mpi.sh
2.2.2 配置OpenMP并行
OpenMP并行计算模式适用于多核处理器上的并行计算。我们可以通过以下步骤配置OpenMP并行：
-
安装OpenMP库：确保计算集群上已经安装了OpenMP库。
-
修改WRF配置：在编译WRF模型时选择OpenMP并行选项。
# 进入WRF编译目录
cd WRFV4.2.2/ARW
# 选择编译选项
./configure
# 选择OpenMP并行选项
# 例如，选择选项29（OpenMPI + OpenMP）
./configure 29
# 编译WRF模型
./compile em_real
- 配置作业脚本：在SLURM作业脚本中指定OpenMP并行的参数。
# 创建SLURM作业脚本
cat > run_wrf_openmp.sh << EOF
#!//bin/bash
#SBATCH --job-name=WRF_OpenMP_test
#SBATCH --output=WRF_OpenMP_test.out
#SBATCH --error=WRF_OpenMP_test.err
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --partition=compute
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --cpus-per-task=4
# 设置OpenMP环境变量
export OMP_NUM_THREADS=4
# 运行WRF模型
mpirun -np 64 ./wrf.exe
EOF
# 提交作业
sbatch run_wrf_openmp.sh
2.3 监控并行计算性能
为了确保并行计算的性能，我们需要监控计算过程中的资源使用情况和任务执行效率。这包括CPU利用率、内存使用、I/O操作和任务负载平衡等。以下是一些常用的监控工具和方法：
2.3.1 使用SLURM内置监控工具
SLURM作业调度系统提供了内置的监控工具，可以方便地查看作业的资源使用情况。
- 查看作业状态：使用
squeue命令查看作业的当前状态和资源使用情况。
squeue -u $USER
- 查看作业详细信息：使用
scontrol命令查看作业的详细信息，包括内存使用、CPU利用率等。
scontrol show job <job_id>
- 查看作业性能报告：使用
sacct命令查看作业的性能报告，包括运行时间、CPU时间、内存使用等。
sacct -j <job_id> --format=JobID,JobName,State,ExitCode,Elapsed,CPUTime,MaxRSS
2.3.2 使用外部监控工具
除了SLURM内置的监控工具，还可以使用外部工具来更详细地监控计算性能。
- 使用
htop或top命令：实时查看计算节点上的资源使用情况。
htop
- 使用
vmstat命令：查看系统的内存和CPU使用情况。
vmstat 1 10
- 使用
mpistat命令：监控MPI任务的执行情况。
mpistat
- 使用
nvidia-smi命令：监控GPU资源使用情况（如果使用GPU加速）。
nvidia-smi
2.3.3 分析性能瓶颈
通过对监控数据的分析，我们可以识别性能瓶颈并进行优化。以下是一些常见的性能瓶颈及其优化方法：
-
CPU利用率低：检查模型配置，确保任务分配合理。增加并行任务数，优化计算密集型代码。
-
内存不足：增加计算节点的内存，优化数据结构和算法，减少不必要的内存占用。
-
I/O瓶颈：优化输入输出文件的格式和大小，使用高效的数据读写方式，如并行I/O。
-
负载不平衡：调整任务分配策略，确保各节点的负载均衡。可以通过调整模拟区域的划分来实现。
2.4 优化并行计算配置
根据监控数据和性能分析，我们可以进一步优化并行计算的配置，以提高模型的运行效率。
2.4.1 优化MPI配置
-
调整任务数：根据计算资源和任务需求，调整MPI任务数。例如，如果计算节点有16个核心，可以设置
-np 64来充分利用资源。 -
优化通信参数：调整MPI通信参数，减少通信开销。例如，可以使用
--mca btl_openib_allow_ib 1来优化InfiniBand通信。
# 创建SLURM作业脚本
cat > run_wrf_mpi_optimized.sh << EOF
#!//bin/bash
#SBATCH --job-name=WRF_MPI_optimized_test
#SBATCH --output=WRF_MPI_optimized_test.out
#SBATCH --error=WRF_MPI_optimized_test.err
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --partition=compute
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --ntasks-per-node=16
# 优化MPI通信参数
mpirun --mca btl_openib_allow_ib 1 -np 64 ./wrf.exe
EOF
# 提交作业
sbatch run_wrf_mpi_optimized.sh
2.4.2 优化OpenMP配置
-
调整线程数：根据计算节点的多核处理器数量，调整OpenMP线程数。例如，如果每个节点有4个核心，可以设置
export OMP_NUM_THREADS=4。 -
优化数据共享：合理设置数据共享和私有变量，减少数据竞争和同步开销。
# 创建SLURM作业脚本
cat > run_wrf_openmp_optimized.sh << EOF
#!//bin/bash
#SBATCH --job-name=WRF_OpenMP_optimized_test
#SBATCH --output=WRF_OpenMP_optimized_test.out
#SBATCH --error=WRF_OpenMP_optimized_test.err
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --partition=compute
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --cpus-per-task=4
# 设置OpenMP环境变量
export OMP_NUM_THREADS=4
# 运行WRF模型
mpirun -np 64 ./wrf.exe
EOF
# 提交作业
sbatch run_wrf_openmp_optimized.sh
2.5 案例总结
通过以上步骤，我们成功地利用并行计算优化了WRF模型的运行效率。我们不仅配置了MPI和OpenMP并行模式，还通过监控工具分析了性能瓶颈，并进行了相应的优化。这些优化措施显著提高了模型的运行速度，使得我们能够更高效地进行大规模气候模拟研究。
并行计算的高效利用对于气候模拟研究至关重要，尤其是在处理高分辨率和长时间序列的模拟任务时。通过合理的配置和优化，我们可以充分利用计算资源，加速研究进程，提高研究的准确性和可靠性。
3. 案例研究：极端天气事件分析
3.1 案例背景
在气候变化的背景下，极端天气事件的频率和强度变化对社会和经济的影响日益显著。WRF模型可以帮助我们模拟和分析这些极端天气事件。本节将通过一个具体的案例研究，介绍如何使用WRF软件进行极端天气事件的分析，并探讨如何利用模型输出数据进行进一步的研究。
假设我们正在进行一个关于中国某地区极端高温事件的研究。我们将使用WRF软件来模拟该地区的天气情况，并通过二次开发来增强模型的输出和分析功能。这个案例将涉及以下几个步骤：
-
数据准备：获取初始和边界条件数据，以及其他必要的输入数据。
-
模型配置：设置WRF模型的参数，包括物理参数化方案、模拟区域和时间范围等。
-
模型运行：运行WRF模型，生成模拟结果。
-
结果分析：对模拟结果进行后处理和分析，提取极端高温事件的相关信息。
-
二次开发：根据研究需求，对WRF模型进行二次开发，以增强其功能。
3.2 数据准备
在进行极端天气事件分析之前，首先需要准备必要的输入数据。WRF模型需要以下几种主要输入数据：
-
初始条件数据：通常从全球气候模型（如NCEP/NCAR再分析数据）中获取。
-
边界条件数据：同样从全球气候模型中获取，用于定义模拟区域的边界条件。
-
地形和土地利用数据：这些数据用于定义模拟区域的地形和土地利用类型。
-
初始和边界条件数据的同化数据：用于提高模拟的精度。
3.2.1 获取初始和边界条件数据
我们可以从NCEP（National Centers for Environmental Prediction）网站下载全球再分析数据。这些数据通常以GRIB2格式提供，可以使用WRF预处理工具WPS（Weather Research and Forecasting Preprocessing System）进行格式转换和数据提取。
# 下载NCEP再分析数据
wget http://nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.20230101/00/atmos/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f000
# 使用WPS工具进行数据预处理
./geogrid.exe
./ungrib.exe
./metgrid.exe
3.3 模型配置
模型配置是气候模拟的关键步骤之一。我们需要设置WRF模型的各种参数，以确保模拟的准确性和可靠性。主要配置文件包括namelist.input和namelist.wps。
3.3.1 配置namelist.wps
namelist.wps文件用于配置WPS预处理工具，包括模拟区域、分辨率、初始和边界条件数据的路径等。
&share
wrf_core = 'ARW',
max_dom = 1,
start_date = '2023-01-01_00:00:00',
end_date = '2023-01-02_00:00:00',
interval_seconds = 21600,
io_form_geogrid = 2,
opt_output_from_geogrid_task = 1,
geog_data_res = '30s',
opt_geogrid_tbl_path = './',
debug_level = 0,
/
&geog_data
geog_data_path = '/data/geog_data',
/
&ungrib
out_format = 'WRF',
prefix = 'FILE',
/
&metgrid
fg_name = 'FILE'
io_form = 2,
opt_output_from_metgrid_path = './',
opt_output_from_metgrid = 'met_em.d01.2023-01-01_00:00:00.nc',
/
3.3.2 配置namelist.input
namelist.input文件用于配置WRF模型的参数，包括物理参数化方案、模拟区域、时间步长等。
&time_control
run_days = 1,
run_hours = 0,
run_minutes = 0,
run_seconds = 0,
start_year = 2023,
start_month = 1,
start_day = 1,
start_hour = 0,
start_minute = 0,
start_second = 0,
end_year = 2023,
end_month = 1,
end_day = 2,
end_hour = 0,
end_minute = 0,
end_second = 0,
interval_seconds = 21600,
input_from_file = .true.,
history_interval = 60,
frames_per_outfile = 10000,
restart = .false.,
restart_interval = 10000,
io_form = 2,
debug_level = 0,
/
&domains
time_step = 60,
time_step_fract_num = 0,
time_step_fract_den = 1,
max_dom = 1,
e_we = 100, 100,
e_sn = 100, 100,
e_vert = 30,
p_top = 5000,
dx = 27000,
dy = 27000,
/
&physics
mp_physics = 10,
ra_sw_physics = 5,
ra_lw_physics = 4,
radt = 30,
sf_sfclay_physics = 1,
sf_surface_physics = 2,
bl_pbl_physics = 1,
cu_physics = 5,
cudt = 30,
isfflx = 1,
ifSnow = 0,
icloud = 1,
surface_input_src = 1,
num_soil_layers = 4,
sf_urban_physics = 0,
maxiens = 1,
maxens = 3,
maxens2 = 3,
maxens3 = 3,
ens_dim = 3,
/
&dynamics
w_damping = 1,
diff_opt = 1,
km_opt = 4,
diff_6th_opt = 0, 60, 0,
diff_6th_factor = 0.12, 0.12, 0.12,
damp_opt = 0,
zdamp = 5000., 5000., 5000.,
damp = 0.01, 0.01, 0.01,
base_temp = 290.
damp_q = 0,
kzmin = 5,
use_pbl_vdif = 1,
use_next_order_nesting = 0,
no_pbl_nesting = 0,
/
&bdy_control
spec_bdy_width = 5,
spec_zone = 1,
relax_zone = 4,
specified = .true.,
nested = .false.,
/
&grib2
/
&namelist_quilt
nio_tasks_per_group = 0,
nio_groups = 1,
/
3.4 模型运行
配置完成后，我们可以运行WRF模型生成模拟结果。WRF模型的运行需要编译模型代码并提交作业到计算集群。
3.4.1 编译WRF模型
首先，我们需要编译WRF模型代码。WRF模型提供了配置脚本来选择编译选项。
# 进入WRF编译目录
cd WRFV4.2.2/ARW
# 选择编译选项
./configure
# 选择MPI并行选项
# 例如，选择选项28（OpenMPI）
./configure 28
# 编译WRF模型
./compile em_real
3.4.2 提交作业
编译完成后，我们需要将WRF模型的运行作业提交到计算集群。这里使用SLURM作业调度系统作为示例。
# 创建SLURM作业脚本
cat > run_wrf.sh << EOF
#!//bin/bash
#SBATCH --job-name=WRF_test
#SBATCH --output=WRF_test.out
#SBATCH --error=WRF_test.err
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --partition=compute
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --ntasks-per-node=16
# 运行WRF模型
mpirun -np 64 ./wrf.exe
EOF
# 提交作业
sbatch run_wrf.sh
3.5 结果分析
模型运行完成后，我们将对生成的模拟结果进行后处理和分析。WRF模型的输出文件通常为NetCDF格式，可以使用Python等工具进行读取和处理。
3.5.1 读取NetCDF文件
使用Python的netCDF4库读取WRF输出文件。
import netCDF4 as nc
# 打开NetCDF文件
wrf_file = nc.Dataset('wrfout_d01_2023-01-01_00:00:00', 'r')
# 查看文件中的变量
print(wrf_file.variables.keys())
# 读取特定变量
temperature = wrf_file.variables['T2'][:]
3.5.2 可视化模拟结果
使用Matplotlib库对温度进行可视化。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
# 读取经纬度数据
lons = wrf_file.variables['XLONG'][:]
lats = wrf_file.variables['XLAT'][:]
# 创建地图投影
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
# 绘制温度
c = ax.contourf(lons[0], lats[0], temperature[0], levels=np.linspace(20, 40, 11), cmap='coolwarm')
# 添加颜色条
fig.colorbar(c, ax=ax)
# 设置地图边界
ax.set_extent([100, 120, 20, 40], crs=ccrs.PlateCarree())
# 添加经纬度网格
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,
linewidth=2, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')
gl.xlabels_top = False
gl.ylabels_right = False
gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER
gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER
# 显示图形
plt.show()
3.5.3 分析极端高温事件
通过分析温度数据，识别并提取极端高温事件。
import pandas as pd
# 计算每小时的平均温度
hourly_avg_temp = np.mean(temperature, axis=(1, 2))
# 创建DataFrame
temp_df = pd.DataFrame({
'Time': time_strs,
'Avg Temperature': hourly_avg_temp
})
# 定义极端高温事件的阈值
threshold = 35.0
# 识别极端高温事件
extreme_events = temp_df[temp_df['Avg Temperature'] > threshold]
# 生成极端高温事件报告
report = f"Extreme Heat Events (Avg Temp > {threshold}°C):\n"
for index, row in extreme_events.iterrows():
report += f"Time: {row['Time']}, Avg Temp: {row['Avg Temperature']}°C\n"
# 保存报告
with open('extreme_heat_events_report.txt', 'w') as f:
f.write(report)
3.6 二次开发
根据研究需求，我们可能需要对WRF模型进行二次开发，以增强其功能。例如，我们可以开发一个新的物理参数化方案，或者改进现有的输出和分析工具。
3.6.1 开发新的物理参数化方案
假设我们需要开发一个新的云微物理参数化方案。首先，我们需要在WRF模型的代码中添加新的参数化选项。
- 修改
module_mp.k文件：在module_mp.k文件中添加新的参数化选项。
! module_mp.k
integer, parameter :: MP_NEW = 11
- 创建新的参数化模块：在
phys目录下创建新的参数化模块文件module_mp_new.F。
! module_mp_new.F
module module_mp_new
implicit none
contains
subroutine mp_new(microphysics_data)
! 参数化方案的计算逻辑
! ...
end subroutine mp_new
end module module_mp_new
- 修改
phys_driver.F文件：在phys_driver.F文件中调用新的参数化模块。
! phys_driver.F
use module_mp_new, only: mp_new
subroutine physics_driver(microphysics_data)
! 调用新的参数化方案
call mp_new(microphysics_data)
end subroutine physics_driver
- 编译并运行模型：重新编译WRF模型，并在
namelist.input中启用新的参数化方案。
&physics
mp_physics = 11,
/
# 进入WRF编译目录
cd WRFV4.2.2/ARW
# 选择编译选项
./configure
# 选择MPI并行选项
# 例如，选择选项28（OpenMPI）
./configure 28
# 编译WRF模型
./compile em_real
# 提交作业
sbatch run_wrf.sh
3.7 改进输出和分析工具
假设我们需要改进WRF模型的输出工具，以生成更详细的极端高温事件统计报告。我们可以编写一个新的Python脚本来处理WRF输出文件。
3.7.1 编写新的Python脚本
创建一个新的Python脚本wrf_heat_analysis.py，用于读取WRF输出文件并生成极端高温事件的统计报告。
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取WRF输出文件
wrf_file = nc.Dataset('wrfout_d01_2023-01-01_00:00:00', 'r')
# 读取温度数据
temperature = wrf_file.variables['T2'][:]
# 读取时间数据
times = wrf_file.variables['Times'][:]
# 将时间数据转换为字符串
time_strs = [''.join(t.decode() for t in time) for time in times]
# 创建DataFrame
temp_df = pd.DataFrame({
'Time': time_strs,
'Avg Temperature': np.mean(temperature, axis=(1, 2))
})
# 定义极端高温事件的阈值
threshold = 35.0
# 识别极端高温事件
extreme_events = temp_df[temp_df['Avg Temperature'] > threshold]
# 生成极端高温事件报告
report = f"Extreme Heat Events (Avg Temp > {threshold}°C):\n"
for index, row in extreme_events.iterrows():
report += f"Time: {row['Time']}, Avg Temp: {row['Avg Temperature']}°C\n"
# 保存报告
with open('extreme_heat_events_report.txt', 'w') as f:
f.write(report)
3.8 案例总结
通过以上步骤，我们成功地使用WRF软件进行了中国某地区极端高温事件的气候模拟研究。我们不仅配置和运行了WRF模型，还通过二次开发增强了模型的输出和分析功能，生成了详细的极端高温事件统计报告。这些步骤为气候模拟研究提供了坚实的基础，可以帮助我们更好地理解气候变化对特定区域的影响。
-
数据准备：获取初始和边界条件数据，以及其他必要的输入数据。
-
模型配置：设置WRF模型的参数，包括物理参数化方案、模拟区域和时间范围等。
-
模型运行：运行WRF模型，生成模拟结果。
-
结果分析：对模拟结果进行后处理和分析，提取有用的信息。
-
二次开发：根据研究需求，对WRF模型进行二次开发，以增强其功能。
3.9 进一步研究
在完成上述基本步骤后，我们还可以进行更深入的研究，例如：
-
多场景模拟：模拟不同气候情景下的极端高温事件，分析其变化趋势。
-
长期模拟：进行长时间序列的模拟，以获得更全面的统计结果。
-
耦合模型：将WRF模型与全球气候模型或其他物理模型进行耦合，提高模拟的准确性和可靠性。
-
不确定性分析：分析模型参数的不确定性对模拟结果的影响，提高模型的鲁棒性。
通过这些进一步的研究，我们可以更全面地理解极端高温事件的成因和影响，为气候变化适应和减缓措施提供科学依据。
4. 案例研究：城市化进程对气候的影响
4.1 案例背景
城市化进程对气候的影响是一个重要的研究领域。城市化导致的土地利用变化、热岛效应等现象对区域气候产生了显著的影响。WRF模型可以帮助我们模拟和分析这些影响。本节将通过一个具体的案例研究，介绍如何使用WRF软件进行城市化进程对气候的影响分析，并探讨如何利用模型输出数据进行进一步的研究。
假设我们正在进行一个关于中国某大城市城市化进程对气温和降雨量影响的研究。我们将使用WRF软件来模拟该地区的天气情况，并通过二次开发来增强模型的输出和分析功能。这个案例将涉及以下几个步骤：
-
数据准备：获取初始和边界条件数据，以及其他必要的输入数据。
-
模型配置：设置WRF模型的参数，包括物理参数化方案、模拟区域和时间范围等。
-
模型运行：运行WRF模型，生成模拟结果。
-
结果分析：对模拟结果进行后处理和分析，提取城市化进程对气候的影响信息。
-
二次开发：根据研究需求，对WRF模型进行二次开发，以增强其功能。
4.2 数据准备
在进行城市化进程对气候的影响分析之前，首先需要准备必要的输入数据。WRF模型需要以下几种主要输入数据：
-
初始条件数据：通常从全球气候模型（如NCEP/NCAR再分析数据）中获取。
-
边界条件数据：同样从全球气候模型中获取，用于定义模拟区域的边界条件。
-
地形和土地利用数据：这些数据用于定义模拟区域的地形和土地利用类型。
-
初始和边界条件数据的同化数据：用于提高模拟的精度。
4.2.1 获取初始和边界条件数据
我们可以从NCEP（National Centers for Environmental Prediction）网站下载全球再分析数据。这些数据通常以GRIB2格式提供，可以使用WRF预处理工具WPS（Weather Research and Forecasting Preprocessing System）进行格式转换和数据提取。
# 下载NCEP再分析数据
wget http://nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.20230101/00/atmos/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f000
# 使用WPS工具进行数据预处理
./geogrid.exe
./ungrib.exe
./metgrid.exe
4.3 模型配置
模型配置是气候模拟的关键步骤之一。我们需要设置WRF模型的各种参数，以确保模拟的准确性和可靠性。主要配置文件包括namelist.input和namelist.wps。
4.3.1 配置namelist.wps
namelist.wps文件用于配置WPS预处理工具，包括模拟区域、分辨率、初始和边界条件数据的路径等。
&share
wrf_core = 'ARW',
max_dom = 1,
start_date = '2023-01-01_00:00:00',
end_date = '2023-01-02_00:00:00',
interval_seconds = 21600,
io_form_geogrid = 2,
opt_output_from_geogrid_task = 1,
geog_data_res = '30s',
opt_geogrid_tbl_path = './',
debug_level = 0,
/
&geog_data
geog_data_path = '/data/geog_data',
/
&ungrib
out_format = 'WRF',
prefix = 'FILE',
/
&metgrid
fg_name = 'FILE'
io_form = 2,
opt_output_from_metgrid_path = './',
opt_output_from_metgrid = 'met_em.d01.2023-01-01_00:00:00.nc',
/
4.3.2 配置namelist.input
namelist.input文件用于配置WRF模型的参数，包括物理参数化方案、模拟区域、时间步长等。
&time_control
run_days = 1,
run_hours = 0,
run_minutes = 0,
run_seconds = 0,
start_year = 2023,
start_month = 1,
start_day = 1,
start_hour = 0,
start_minute = 0,
start_second = 0,
end_year = 2023,
end_month = 1,
end_day = 2,
end_hour = 0,
end_minute = 0,
end_second = 0,
interval_seconds = 21600,
input_from_file = .true.,
history_interval = 60,
frames_per_outfile = 10000,
restart = .false.,
restart_interval = 10000,
io_form = 2,
debug_level = 0,
/
&domains
time_step = 60,
time_step_fract_num = 0,
time_step_fract_den = 1,
max_dom = 1,
e_we = 100, 100,
e_sn = 100, 100,
e_vert = 30,
p_top = 5000,
dx = 27000,
dy = 27000,
/
&physics
mp_physics = 10,
ra_sw_physics = 5,
ra_lw_physics = 4,
radt = 30,
sf_sfclay_physics = 1,
sf_surface_physics = 2,
bl_pbl_physics = 1,
cu_physics = 5,
cudt = 30,
isfflx = 1,
ifSnow = 0,
icloud = 1,
surface_input_src = 1,
num_soil_layers = 4,
sf_urban_physics = 1, # 启用城市化参数化方案
maxiens = 1,
maxens = 3,
maxens2 = 3,
maxens3 = 3,
ens_dim = 3,
/
&dynamics
w_damping = 1,
diff_opt = 1,
km_opt = 4,
diff_6th_opt = 0, 60, 0,
diff_6th_factor = 0.12, 0.12, 0.12,
damp_opt = 0,
zdamp = 5000., 5000., 5000.,
damp = 0.01, 0.01, 0.01,
base_temp = 290.
damp_q = 0,
kzmin = 5,
use_pbl_vdif = 1,
use_next_order_nesting = 0,
no_pbl_nesting = 0,
/
&bdy_control
spec_bdy_width = 5,
spec_zone = 1,
relax_zone = 4,
specified = .true.,
nested = .false.,
/
&grib2
/
&namelist_quilt
nio_tasks_per_group = 0,
nio_groups = 1,
/
4.4 模型运行
配置完成后，我们可以运行WRF模型生成模拟结果。WRF模型的运行需要编译模型代码并提交作业到计算集群。
4.4.1 编译WRF模型
首先，我们需要编译WRF模型代码。WRF模型提供了配置脚本来选择编译选项。
# 进入WRF编译目录
cd WRFV4.2.2/ARW
# 选择编译选项
./configure
# 选择MPI并行选项
# 例如，选择选项28（OpenMPI）
./configure 28
# 编译WRF模型
./compile em_real
4.4.2 提交作业
编译完成后，我们需要将WRF模型的运行作业提交到计算集群。这里使用SLURM作业调度系统作为示例。
# 创建SLURM作业脚本
cat > run_wrf.sh << EOF
#!//bin/bash
#SBATCH --job-name=WRF_test
#SBATCH --output=WRF_test.out
#SBATCH --error=WRF_test.err
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --partition=compute
#SBATCH --nodes=4
#SBATCH --ntasks-per-node=16
# 运行WRF模型
mpirun -np 64 ./wrf.exe
EOF
# 提交作业
sbatch run_wrf.sh
4.5 结果分析
模型运行完成后，我们将对生成的模拟结果进行后处理和分析。WRF模型的输出文件通常为NetCDF格式，可以使用Python等工具进行读取和处理。
4.5.1 读取NetCDF文件
使用Python的netCDF4库读取WRF输出文件。
import netCDF4 as nc
# 打开NetCDF文件
wrf_file = nc.Dataset('wrfout_d01_2023-01-01_00:00:00', 'r')
# 查看文件中的变量
print(wrf_file.variables.keys())
# 读取特定变量
temperature = wrf_file.variables['T2'][:]
rain = wrf_file.variables['RAINNC'][:]
4.5.2 可视化模拟结果
使用Matplotlib库对温度和降雨量进行可视化。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
# 读取经纬度数据
lons = wrf_file.variables['XLONG'][:]
lats = wrf_file.variables['XLAT'][:]
# 创建地图投影
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
# 绘制温度
c = ax.contourf(lons[0], lats[0], temperature[0], levels=np.linspace(20, 40, 11), cmap='coolwarm')
# 添加颜色条
fig.colorbar(c, ax=ax)
# 设置地图边界
ax.set_extent([100, 120, 20, 40], crs=ccrs.PlateCarree())
# 添加经纬度网格
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,
linewidth=2, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')
gl.xlabels_top = False
gl.ylabels_right = False
gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER
gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER
# 显示图形
plt.show()
# 创建地图投影
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()})
# 绘制降雨量
c = ax.contourf(lons[0], lats[0], rain[0], levels=np.linspace(0, 50, 11), cmap='Blues')
# 添加颜色条
fig.colorbar(c, ax=ax)
# 设置地图边界
ax.set_extent([100, 120, 20, 40], crs=ccrs.PlateCarree())
# 添加经纬度网格
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,
linewidth=2, color='gray', alpha=0.5, linestyle='--')
gl.xlabels_top = False
gl.ylabels_right = False
gl.xformatter = LONGITUDE_FORMATTER
gl.yformatter = LATITUDE_FORMATTER
# 显示图形
plt.show()
4.5.3 分析城市化进程对气候的影响
通过分析温度和降雨量数据，识别并提取城市化进程对气候的影响信息。
import pandas as pd
# 计算每小时的平均温度和降雨量
hourly_avg_temp = np.mean(temperature, axis=(1, 2))
hourly_avg_rain = np.mean(rain, axis=(1, 2))
# 创建DataFrame
temp_rain_df = pd.DataFrame({
'Time': time_strs,
'Avg Temperature': hourly_avg_temp,
'Avg Rainfall': hourly_avg_rain
})
# 定义城市化影响的阈值
temp_threshold = 35.0
rain_threshold = 10.0
# 识别城市化影响
urban_heat_events = temp_rain_df[temp_rain_df['Avg Temperature'] > temp_threshold]
urban_rain_events = temp_rain_df[temp_rain_df['Avg Rainfall'] > rain_threshold]
# 生成城市化影响报告
report = f"Urban Heat Events (Avg Temp > {temp_threshold}°C):\n"
for index, row in urban_heat_events.iterrows():
report += f"Time: {row['Time']}, Avg Temp: {row['Avg Temperature']}°C\n"
report += f"\nUrban Rain Events (Avg Rain > {rain_threshold} mm):\n"
for index