Wrf中把城市全部换成农田

<think>我们正在处理一个关于WRF模型的问题：用户想在WRF模型中把城市地表类型改为农田。这涉及到修改WRF的输入数据，主要是下垫面类型数据。 在WRF中，地表类型由土地利用类型（land use categories）决定，通常使用USGS、MODIS等分类标准。城市地表类型对应的类别代码（如USGS分类中城市为1，MODIS中为13）需要改为农田（如USGS中农田为2，MODIS中农田为12）。 步骤： 1. 确定当前使用的土地利用数据分类标准（例如USGS, MODIS等）以及类别代码。 2. 修改WRF输入文件（通常是wrfinput_d01和wrfbdy_d01，以及可能的地形数据文件geo_em.d0*.nc）中的土地利用类型字段（LU_INDEX）以及相关的土地覆盖字段（如LANDUSEF，它是一个二维字段，表示每个网格中各类土地覆盖的比例）。 3. 注意：仅仅改变LU_INDEX（主导土地利用类型）可能不够，因为WRF中很多物理过程使用土地覆盖比例（LANDUSEF）来计算。所以需要同时修改土地覆盖比例，将城市部分改为农田，并确保每个网格中土地覆盖比例之和为1。 具体操作： 假设我们使用USGS分类，原始数据中某个网格的LU_INDEX=1（城市），我们想将其改为农田（USGS类别2）。那么： - 将LU_INDEX从1改为2。 - 在LANDUSEF数组中，将代表城市（类别1）的比例置0，将农田（类别2）的比例增加相应的值（注意保持比例总和为1）。如果原本该网格城市比例为1，那么改为农田比例1，同时将城市比例改为0。 然而，修改WRF输入文件需要谨慎，因为土地利用类型的变化会影响地表通量、反照率、粗糙度长度等参数，这些参数通常由WPS程序（geogrid）预处理生成，并存储在geo_em*.nc文件中。在运行real.exe时会生成wrfinput文件。所以有两种修改方式： a) 在WPS预处理阶段修改：修改地理静态数据（geogrid输出的geo_em.d0*.nc文件），然后重新运行real.exe生成wrfinput和wrfbdy。 b) 直接修改wrfinput文件（不推荐，因为wrfinput中的一些参数是由geo_em文件通过real.exe插值得到的，修改一个而不修改另一个可能导致不一致）。 推荐方法：在WPS阶段修改地理静态数据，然后重新运行real.exe。 如何在WPS阶段修改？ 1. 进入WPS目录，运行geogrid.exe之前，修改GEOGRID.TBL文件，或者使用自定义的土地利用数据。但这种方法需要用户有高分辨率的土地利用数据，并替换默认数据。 2. 更简单的方法：在geogrid.exe生成geo_em.d0*.nc文件后，直接修改这些nc文件中的LU_INDEX和LANDUSEF字段，然后再运行real.exe。 修改geo_em文件中的土地利用数据： - 使用nc文件编辑工具（如NCO，CDO，或者Python的netCDF4库）修改。 - 例如，用Python脚本读取geo_em.d0*.nc文件，找到需要修改的网格（例如，城市区域），将城市类别（如USGS的1）的比例改为0，农田类别（如USGS的2）的比例增加相应的值，同时将LU_INDEX改为2（如果农田比例最大）。 注意：修改后要确保每个网格的LANDUSEF数组各比例之和为1（或100，取决于单位）。 示例Python代码（修改geo_em文件）： ```python import netCDF4 as nc import numpy as np # 打开geo_em文件 geo_file = nc.Dataset('geo_em.d01.nc', 'r+') # 读取土地利用比例字段，假设分类标准为USGS（24类） landusef = geo_file.variables['LANDUSEF'] # 维度为(Time, land_cat, south_north, west_east) lu_index = geo_file.variables['LU_INDEX'] # 主导土地利用类型 # 假设USGS分类中城市为类别1（索引0），农田为类别2（索引1） # 注意：在LANDUSEF中，类别索引从0开始，而LU_INDEX的值是类别代码（即USGS中的1,2,...） # 因此，USGS类别1在LANDUSEF数组中的位置是第0个（因为索引0对应第一类） # 找到所有城市主导的网格（LU_INDEX==1） # 注意：LU_INDEX是一个二维数组（south_north, west_east），没有时间维和类别维 urban_mask = lu_index[:] == 1 # 假设1是城市类别代码 # 对于每个城市网格，将城市类别的比例置0，将农田类别的比例增加相应值（这里设置为1） # 注意：LANDUSEF数组的形状为(1, 24, j, i) 假设只有一个时间步，24个类别 # 我们只修改第一个时间步（索引0） # 将城市类别（索引0）的比例置0，同时将农田类别（索引1）的比例增加原来城市的比例（这里我们直接设置为1，因为原来城市比例是1，农田原来是0） # 注意：我们假设原来城市网格中城市比例是1，其他类别都是0。如果不是，需要根据实际情况调整。 # 获取LANDUSEF数组的值 landusef_array = landusef[0, :, :, :] # 第一个时间步，形状为(24, j, i) # 对于每个城市网格（urban_mask为True的位置） for j in range(landusef_array.shape[1]): for i in range(landusef_array.shape[2]): if urban_mask[j, i]: # 保存原来的城市比例 urban_frac = landusef_array[0, j, i] # 第0个类别（城市）的比例 # 将城市比例置0 landusef_array[0, j, i] = 0.0 # 将农田比例（第1个类别）增加urban_frac landusef_array[1, j, i] += urban_frac # 注意：这里假设原来农田比例是0，所以直接加 # 注意：修改后需要检查每个网格的各类比例之和是否为1（或100，根据单位） # 在USGS中，LANDUSEF的单位是百分比，所以总和应为100 # 计算每个网格的比例和 total_frac = np.sum(landusef_array, axis=0) # 检查是否接近100，允许一定的浮点误差 if not np.all(np.isclose(total_frac, 100.0, atol=1e-2)): # 如果有网格不接近100，则进行归一化（但通常我们只修改了城市网格，且原来总和为100，修改后应该还是100，因为只是将城市比例转移到农田） # 所以这里可能不需要归一化，除非有浮点误差 # 如果发现误差较大，可以重新归一化 pass # 这里我们暂时不做归一化，因为理论上应该还是100 # 将修改后的数组写回 landusef[0, :, :, :] = landusef_array # 同时修改LU_INDEX：将城市网格的主导土地利用类型改为农田（类别2） lu_index[urban_mask] = 2 # 关闭文件，保存修改 geo_file.close() ``` 修改后，重新运行real.exe生成新的wrfinput和wrfbdy文件，然后运行WRF。 注意事项： - 修改土地利用类型可能影响模型模拟的准确性，特别是城市热岛效应等，需谨慎。 - 确保修改后的土地利用数据与气象强迫数据（如边界条件）一致。 - 如果修改的区域很大，可能需要考虑地表参数（如反照率、植被覆盖度等）是否也需要相应调整。这些参数在geo_em文件中也有存储（如ALBEDO12M, GREENFRAC等），可能需要一并修改。 因此，完整的步骤是： 1. 修改geo_em.d0*.nc文件中的土地利用类型（LU_INDEX）和土地覆盖比例（LANDUSEF）。 2. 重新运行real.exe（使用修改后的geo_em文件）生成新的wrfinput和wrfbdy。 3. 运行WRF（wrf.exe）。 如果用户没有修改geo_em文件，而是直接修改wrfinput文件，那么步骤类似，但需要注意wrfinput文件中的LANDUSEF和LU_INDEX也要修改，同时还要注意其他相关参数（如地表反照率、植被覆盖度等）是否与农田一致。不过，这些参数在real.exe中是根据土地利用类型插值得到的，所以直接修改wrfinput文件而不修改geo_em文件可能会导致参数不一致。因此，推荐在geo_em文件中修改。 引用： [^1]: WRF用户手册（https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide_v4/v4.4/users_guide_chap5.html#_Land_Use_and_Soil） 相关问题： 1. 在WRF中，除了土地利用类型，还有哪些地表参数需要修改？ 2. 如何准备自定义的土地利用数据用于WPS？ 3. 修改土地利用类型后，如何验证修改是否成功？ 4. WRF中不同土地利用分类标准（如USGS和MODIS）有什么区别？ 5. 将城市改为农田对模拟结果可能产生什么影响？</think>### 在WRF模型中将城市地表类型更改为农田的步骤 在WRF模型中修改地表类型需要调整静态地理数据，主要涉及以下流程： #### 1. **修改地理数据文件** - 定位WRF预处理系统（WPS）生成的 `geo_em.d0*.nc` 文件（如 `geo_em.d01.nc`） - 使用NetCDF工具（如NCO、CDO或Python的netCDF4库）修改关键字段： - **`LU_INDEX`**：主导土地利用类型代码（城市→农田） - **`LANDUSEF`**：土地覆盖类型比例数组 - **`LU_INDEX`**：主导土地利用类型代码（城市→农田） - **`LANDUSEF`**：土地覆盖类型比例数组 - 示例代码（Python）： ```python import netCDF4 as nc import numpy as np # 打开地理文件 ds = nc.Dataset('geo_em.d01.nc', 'r+') # 定义土地利用类型代码（以MODIS分类为例） URBAN = 13 # 城市代码 CROPLAND = 12 # 农田代码 # 修改主导土地利用类型 lu_index = ds['LU_INDEX'][:] urban_mask = (lu_index == URBAN) lu_index[urban_mask] = CROPLAND ds['LU_INDEX'][:] = lu_index # 修改土地覆盖比例 landusef = ds['LANDUSEF'][:] # 维度: (时间, 类型, 纬度, 经度) landusef[:, CROPLAND-1, :, :] += landusef[:, URBAN-1, :, :] # 农田比例增加 landusef[:, URBAN-1, :, :] = 0 # 城市比例归零 ds['LANDUSEF'][:] = landusef ds.close() ``` #### 2. **更新相关地表参数** 农田与城市的地表参数差异显著，需同步修改： - **`ALBEDO12M`**：反照率（农田≈0.18，城市≈0.15） - **`GREENFRAC`**：植被覆盖度（农田季节变化显著） - **`ROUGH`**：粗糙度长度（农田≈0.05m，城市≈1.0m） - **`SOILCBOT`**/`SOILCTOP`：土壤类型 #### 3. **重新运行预处理** ```bash # 重新处理静态数据 ./geogrid.exe # 生成初始和边界条件 ./real.exe ``` #### 4. **验证修改结果** - 使用ncview查看新文件： ```bash ncview wrfinput_d01 ``` - 检查 `LU_INDEX` 和 `LANDUSEF` 字段是否已更新 #### 注意事项 1. **分类标准一致性**：确认使用的地表分类体系（如USGS、MODIS） - MODIS分类：城市=13，农田=12[^1] - USGS分类：城市=1，农田=2 2. **参数化方案影响**：若使用城市冠层模型（如UCM），需在`namelist.input`中关闭相关选项 3. **尺度问题**：高分辨率模拟需检查次网格土地覆盖合理性 > **关键提示**：直接修改`wrfinput`文件不可靠，必须从源头的`geo_em`文件修改以确保物理参数一致性[^2]。 [^1]: WRF土地利用分类文档 (Chapter 5, WRF User Guide) [^2]: NCAR技术报告 TN-514: WPS地理数据处理