ADCIRC模式与Python融合技术应用

    ADCIRC是新一代海洋水动力计算模型，它采用了非结构三角形网格广义波动连续方程的设计，在提高计算精确度的同时还减小了计算时间。被广泛应用于：模拟潮汐和风驱动的循环、预测风暴潮和洪水和近岸海上作业等。

除此之外，ADCIRC也是我国潮汐、风暴潮洪水等科研和业务预报的主流模式。作为水动力模式中的佼佼者，ADCIRC功能齐全，无论是作为业务预报的工具还是科研工具，都是不二的选择。

  本课程包含ADCIRC模式的基础到高阶的内容，针对风暴潮的模拟和预报，既有基础理论讲解，又有实践操作环节。理论方面，介绍数值模式基本理论、ADCIRC模式的理论框架和风暴潮模拟方面的侧重点。实践环节，从Linux基础命令和模式安装，到模式前处理、模式运行、模式后处理和可视化等，在实践环节同时穿插介绍模式使用技巧和经验。以科研和业务中的实际案例进行教学，帮助初学者上手ADCIRC模式。

  此外，课程还采用ADCIRC模式+python语言结合的模式，Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。在快速上手Python语言的基础上，将Python语言结合应用在ADCIRC模式的前后处理当中，助力ADCIRC模式的使用，并且未来可以在海洋、气象和水文等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。

备注：课程本着技术培训原则，重点在模型与实际项目的实践应用，内容中涉及到ADCIRC模型源代码，请参会学员自行授权下载。

专题一

ADCIRC背景与原理

一 ADCIRC背景与原理

1.1介绍ADCIRC模式的历史背景、优势，以及在海洋中的常用场景。

1.2介绍数值模式基本理论，ADCIRC使用方程与参数化方案，深层次了解ADCIRC的原理，为后面ADCIRC运行打下基础。

专题二

ADCIRC的编译与安装

二 ADCIRC的编译与安装

2.1 Linux基础教学，教学将以Linux下实例进行，提前了解Linux基础语法。

（1）虚拟机的安装使用（课前辅导）

（2）Linux基础命令

（3）环境变量设置与管理

2.2 ADCIRC编译与安装。

（1）基础库安装（zlib、netcdf、mpich等）

（2）模式安装（ADCIRC单独和ADCIRC+SWAN）

专题三

ADCIRC模式前处理

三 ADCIRC模式前处理

3.1 matlab软件安装（课前辅导）

3.2网格生成，ADCIRC运行关键文件，提供matlab生成网格代码，绘制模拟区域网格；SMS网格制作教学。

3.3 ADCIRC运行前处理，包括风场文件、底摩擦文件制作；ADCIRC运行方法实践教学。

3.4控制参数，对运行控制参数和各参数化方案进行详细解读。

专题四

ADCIRC案例分析

四 ADCIRC案例分析

4.1利用模型风场进行台风风暴潮模拟

（1）Holland模型风场介绍

（2）实例运行与SMS可视化

（3）风暴潮增水验证

4.2利用ERA5风场进行温带风暴潮模拟

（1）ERA5资料介绍及下载

（2）脚本制作通用风场文件

（3）实例运行经验与调参注意事项

4.3天文潮模拟

（1）天文潮数据介绍与制作

（2）开边界条件设置

（3）计算不稳定、溢出问题分析

专题五

Python基础与科学计算

五 Python基础与科学计算

5.1 Python入门和安装

（1）Python背景及其在海洋和气象中的应用

（2）Anaconda解释和安装以及Jupyter配置

（3）Python基础语法

5.2 科学数据处理基础库

（1）Numpy库

（2）Pandas库

（3）Scipy库

（4）Matplotlib和Cartopy库

掌握基于Anaconda配置python环境，以及使用Jupyterlab开发和调试代码。在了解了python的基础语法后，学习常用的科学计算和可视化库，如Numpy、Pandas和Matplotlib等。

专题六

ADCIRC模式后处理

六 ADCIRC模式后处理

以Python为例，对每个实战案例进行数据处理与绘图，包括潮位站时间序列图，风场，最大风暴增水图等。

（1）Python绘制ADCIRC站点序列图、潮位图

（2）Python绘制最大风暴增水分布图

（3）Python绘制大气驱动场

（4）误差统计评估等

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 Python在气象与海洋中的实践技术应用 (qq.com)

 

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，并且能够把用其他语言（C/C++、Fortran）编写的代码联结在一起。Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象和海洋等地学领域的主流编程语言之一。

本课程将聚焦Python在气象和海洋领域的使用，从Python基础使用开始，循序渐进，介绍常用的科学计算和可视化库，并结合实际，从气象海洋数据可视化到常见数据分析方法，让学员能从中借鉴学习，最终掌握Python这一工作利器，助力今后的工作效率。

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全套区域高精度地学模拟-WRF气象建模、多案例应用与精美制图 (qq.com)

随着生态文明建设和“碳中和”战略的持续推进，我国及全球气候变化及应对是政府、科学界及商业界关注的焦点。气候是多个领域（生态、水资源、风资源及碳中和等问题）的主要驱动因素，合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程，而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件，而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段，现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气象模拟，WRF模式是国内外应用最为广泛的气象模式，使用该模式进行高精度甚至几百米的模拟应用也越来越多。另一方面，该模式不断扩展模式模块，现在已经可以实现对气溶胶及化学过程（WRF-CHEM）、资料同化（WRF-DA）、水文过程（WRF-HYDRO）、城市化（URBAN）等过程的精细模拟，其应用范围及实际业务及科研应用也越来越多。但该模式运行于Linux平台，前处理、运行及分析过程复杂、难度大，应广大生态、水文及环境领域工作者的要求