感谢Dawn的建议,兰溪之水的WRF教程

参考了一些经验,并结合实际后,成功用ERA5驱动WRF。实际上,用ERA5数据驱动WRF的方法和用ERA-Interim 数据驱动WRF极其类似。

总结几点是,下载的变量要全,水平范围要覆盖,垂直层次设置要匹配

1 需要下载的变量

参考http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/OnLineTutorial/Basics/UNGRIB/ungrib_req_fields.php

三维场:

'geopotential','relative_humidity','specific_humidity','temperature','u_component_of_wind','v_component_of_wind'

表面场:

'surface_pressure','mean_sea_level_pressure','10m_u_component_of_wind','10m_v_component_of_wind','2m_temperature','sea_surface_temperature','skin_temperature','2m_dewpoint_temperature','snow_depth','sea_ice_cover','land_sea_mask','soil_type','soil_temperature_level_1','soil_temperature_level_2','soil_temperature_level_3','soil_temperature_level_4','volumetric_soil_water_layer_1','volumetric_soil_water_layer_2','volumetric_soil_water_layer_3','volumetric_soil_water_layer_4'

经过本人测试,ERA-Interim.pl的Vtable可直接使用。

关于ERA5的地形和高度

https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/ERA5%3A+surface+elevation+and+orography

2 变量场的水平范围大小

下载的变量场的水平范围要大于模拟区域的水平范围。以下报错均和变量场的水平范围太小有关:

metgrid.exe时候,报错,可能是驱动的物理量场范围太小。

FILE
WARNING: Field PRES has missing values at level 200100 at (i,j)=(1,411)
WARNING: Field GHT has missing values at level 200100 at (i,j)=(1,411)
WARNING: Field PMSL has missing values at level 200100 at (i,j)=(1,411)
WARNING: Field PSFC has missing values at level 200100 at (i,j)=(1,411)
WARNING: Field SOILHGT has missing values at level 200100 at (i,j)=(1,411)
ERROR: Missing values encountered in interpolated fields. Stopping.
Abort(53732176) on node 0 (rank 0 in comm 0): application called MPI_

参考wrfforum的意见(原网址忘了),下载的地面层使用的是全球区域的网格,能够通过了metgrid。(高空没有用全球网格) (这个论坛有类似问题,http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=30928

又一坑!metgrid过了,real又没过,翻遍搜索引擎,还是古狗好用:P

国外有大神早就发现了这个问题:http://www.iup.uni-bremen.de/~hilboll/blog/2018/12/wrf-errors-could-not-find-trapping-x-locations/

更新一下,之前下载的高空数据范围太小。和Dawn讨论了一下,下载的数据范围要稍微大一些,重新下载了地面和高空数据,能通过编译了。保险起见,下载变量场的水平范围,东西和南北方向上至少再扩10度以上。

更好的办法:设置好要模拟的网格后,先用WPS自带的plotgrids.ncl脚本将模拟的区域(WRF Domain)画出来,图形的角点和边界中点的位置可以大致确定模拟区域的水平范围。

WPS网格水平范围说明

3 垂直层次设置的匹配

就是输入数据的垂直层次和namelist的层次设置(num_metgrid_levels)要匹配,

另一个坑 Mismatch between namelist and input file dimensions

WRFDomainwizard里面连接ECMWF的Vtable之后,在namelist.wps生成了model_level pres的字段,将其注释掉,否则会在后面出现报错 d01 2018-06-07_00:00:00 ---- ERROR: Mismatch between namelist and input file dimensions

不对!是把这个字段进行更改!num_metgrid_levels改成输入数据的层次(即输入气压层的层数)

关于 &mod_levs,参考了WRF_User_Guide相关章节

B. mod_levs.exe
The mod_levs.exe program is used to remove levels of data from intermediate format files. The levels which are to be kept are specified in a new namelist record in the namelist.wps file:

&mod_levs
press_pa = 201300 , 200100 , 100000 ,
95000 , 90000 ,
85000 , 80000 ,
75000 , 70000 ,
65000 , 60000 ,
55000 , 50000 ,
45000 , 40000 ,
35000 , 30000 ,
25000 , 20000 ,
15000 , 10000 ,
5000 , 1000
/

Within thenamelist record, the variable press_pa is used to specify a list of levels to keep; the specified levels should match values of xlvl in the intermediate format files (see the discussion of the WPS intermediate format for more information on the fields of the intermediate files). The mod_levs program takes two command-line arguments as its input. The first argument is the name of the intermediate file to operate on, and the second argument is the name of the output file to be written.

Removing all but a specified subset of levels from meteorological data sets is particularly useful, for example, when one data set is to be used for the model initial conditions and a second data set is to be used for the lateral boundary conditions. This can be done by providing the initial conditions data set at the first time period to be interpolated by metgrid, and the boundary conditions data set for all other times. If the both data sets have the same number of vertical levels, then no work needs to be done; however, when these two data sets have a different number of levels, it will be necessary, at a minimum,
to remove (m – n) levels, where m > n and m and n are the number of levels in each of the two data sets, from the data set with m levels. The necessity of having the same number of vertical levels in all files is due to a limitation in real.exe, which requires a constant number of vertical levels to interpolate from.

The mod_levs utility is something of a temporary solution to the problem of accommodating two or more data sets with differing numbers of vertical levels. Should a user choose to use mod_levs, it should be noted that, although the vertical locations of the levels need not match between data sets, all data sets should have a surface level of data, and, when running real.exe and wrf.exe, the value of p_top must be chosen to be below the lowest top among the data sets.

翻译:

在 &mod_levs 字段 中,变量press_pa用于指定要保留的层次列表;指定的级别应与中间格式文件中xlvl的值匹配(有关中间文件记录的详细信息,请参阅对WPS中间格式的讨论)。mod_levs程序接受两个命令行参数作为输入。第一个参数是要操作的中间文件的名称,第二个参数是要写入的输出文件的名称。

从气象数据集中删除(指定的层次外的所有层次)特别有用,例如,当一个数据集用于模型初始条件,而第二个数据集用于横向边界条件时。这可以通过提供由metgrid插值的第一时间段的初始条件数据集和所有其他时间的边界条件数据集来实现。如果两个数据集具有相同数量的垂直层次,则无需执行任何工作;但是,当这两个数据集具有不同数量的层次时,至少需要执行以下操作:
要删除(m–n)层次,其中m>n和m和n是两个数据集中每一个数据集中具有m个层次的数据集中的层次数。所有文件中必须具有相同数量的垂直层次,这是由于real.exe中的一个限制,该限制要求从中插入的垂直层次数量恒定。
mod_levs实用程序是解决容纳两个或多个具有不同垂直层次数目的数据集问题的临时解决方案。如果用户选择使用mod_levs,则应注意,虽然层次的垂直位置不需要在数据集之间匹配,但所有数据集都应具有数据的表面层次,并且,在运行real.exe和wrf.exe时,必须选择p_top的值低于数据集中的最低的顶层。

参考网站

https://dreambooker.site/2019/10/03/Initializing-the-WRF-model-with-ERA5-pressure-level/

http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=30962&highlight=ECMWF

ERA5气压层数据驱动WRF的一些问题的更多相关文章

  1. gfs下载文件较大,可以分区域分变量下载

       一.下载 所有字段的GFS预报(大致有325个字段),1度的文件有1G多,0.5度的3.5G左右. 若每天下载0.6.12.18四个发布点的数据,那是很费时费力的.而且经常会被IDS/IPS设备 ...

  2. MyBatis持久层框架使用总结

    MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code,并且改名为MyBatis . 2 ...

  3. 在 ASP.NET 中创建数据访问和业务逻辑层(转)

    .NET Framework 4 当在 ASP.NET 中处理数据时,可从使用通用软件模式中受益.其中一种模式是将数据访问代码与控制数据访问或提供其他业务规则的业务逻辑代码分开.在此模式中,这两个层均 ...

  4. d3可视化实战02:理解d3数据驱动的真正含义

    前文中已经提到,SVG从诞生之初起就可以非常方便地使用javascript脚本语言来进行其DOM对象的控制.当然,控制的方法有很多,有直接控制SVG对象的方法,例如使用原生js:有帮你封装一下图形接口 ...

  5. Web自动化框架LazyUI使用手册(8)--excel数据驱动详解(ExcelDataProvider)

    概述 框架提供了excel数据驱动方式运行测试用例的工具,本文将针对数据驱动,进行详细演示. 详见类:lazy.test.ui.browser.ExcelDataProvider 被测对象: http ...

  6. 【译】为什么BERT有3个嵌入层,它们都是如何实现的

    目录 引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献 本文翻译 ...

  7. MyBatis开发Dao层的两种方式(原始Dao层开发)

    本文将介绍使用框架mybatis开发原始Dao层来对一个对数据库进行增删改查的案例. Mapper动态代理开发Dao层请阅读我的下一篇博客:MyBatis开发Dao层的两种方式(Mapper动态代理方 ...

  8. Python+Selenium+Unittest+Ddt+HTMLReport分布式数据驱动自动化测试框架结构

    1.Business:公共业务模块,如登录模块,可以把登录模块进行封装供调用 ------login_business.py from Page_Object.Common_Page.login_pa ...

  9. Angular 2 + 折腾记 :(7) 初步了解表单:模板驱动及数据驱动及脱坑要点

    前言 表单在整个系统中的作用相当重要,这里主要扯下响应表单的实现方式. 首先须要操作表单的模块引入这两个模块. import { FormsModule, ReactiveFormsModule } ...

  10. MyBatis持久层框架使用总结 转载

    MyBatis持久层框架使用总结   MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google co ...

随机推荐

  1. Postgresql模板数据库之template1 和 template0

    一.简介 template1和template0是PostgreSQL的模板数据库.所谓模板数据库就是创建新database时,PostgreSQL会基于模板数据库制作一份副本,其中会包含所有的数据库 ...

  2. torch.nn.Embedding使用详解

    torch.nn.Embedding: 随机初始化词向量,词向量值在正态分布N(0,1)中随机取值.输入:torch.nn.Embedding(num_embeddings, – 词典的大小尺寸,比如 ...

  3. Linux新手渣渣上路史

    Linux新手渣渣上路史 时至2022年,IT行业的迅速发展大家也有目共睹,IT行业在社会的发展中起着举足轻重的作用.其中一角Linux系统,从诞生到开源,再到现在受大众的欢迎,是一个很好的例子.Li ...

  4. word2021自带viso屏幕闪烁、抖动问题解决

    文件--选项-->高级-->显示-->勾选禁用硬件图像加速

  5. java学习日记20230302-字符

    JAVA字符 char c1 = 97 System.out.println(c1)// a 会输出97代表的字符(字符编码) 字符类型细节: 字符常量用单引号 java中允许使用\转义字符代表一个字 ...

  6. 爬小说_BeautifulSoup解析_easy

    title: 爬小说_BeautifulSoup解析_easy author: 杨晓东 permalink: 爬小说_BeautifulSoup解析_easy date: 2021-10-02 11: ...

  7. C++ MFC学习 (四)

    对话框 创建MFC应用程序时,选择对话框 可使用向导创建对应的对话框的类 1 // MFC_Demo2Dlg.cpp : 实现文件 2 // 3 4 #include "stdafx.h&q ...

  8. 记录 mysql修改密码报错问题 (ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'password' in 'field list')

    报错如图: 查了相关文档 MySQL官网手册表示MySQL5.7版本后,password这个字段被改成 authentication_string, 命令修改如下: update user set a ...

  9. C++容器map、unordered_map、set、unordered_set的区别

    1.map: 底层由红黑树实现. Key在红黑树中有序排列,对红黑树进行中序遍历即可得到Key从小到大的排序序列. 使用map可在O(1)的时间复杂度下快速查找到Key. 2.unordered_ma ...

  10. class和struct区别

    类(class) 引用类型:将一个对象赋值给另一个对象时,系统不会对此对象进行拷贝,而会将指向这个对象的指针赋值给另一个对象,当修改其中一个对象的值时,另一个对象的值会随之改变. 结构体(struct ...