CLM4技术详解:地理网格设置与MetGrid输入格式介绍

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CLM4技术说明文档详细介绍了美国国家大气研究中心(NCAR)开发的Community Land Model (CLM) 版本4.0的关键配置参数和技术特性。该模型是气候与全球动力学部门的重要工具,用于模拟陆地生态系统对气候变化的响应。 首先,文档的核心部分配置了WRF (Weather Research and Forecasting) 的核心设置,如使用'ARW'模式,设置了3个垂直层(max_dom=3),并指定了从2016年3月14日至16日的起始和结束日期以及每小时的间隔时间(interval_seconds=21600秒)。io_form_geogrid参数表明采用了地理网格数据格式2,这可能涉及到与地球表面特征(如地形、湖泊等)相关的输入输出处理。 在地理网格(geogrid)部分,设置了父网格的属性,如parent_id、parent_grid_ratio、i_parent_start、j_parent_start,这些参数定义了子网格相对于父网格的位置和大小。此外,还提供了经纬度信息(如dx、dy)、地图投影(map_proj=lambert)、参考纬度和经度等,这些都是为了精确地将模型的物理空间映射到地球表面。 ungrib模块用于格点数据的读取和处理,这里指定了输出格式为WPS(Weather Processing System)以及输出文件的前缀。metgrid部分则关注气象数据的输入,fg_name参数指定的可能是模型使用的气象数据源或文件名。 文档的开头引用了NCAR/TN-478+STR和NCAR Technical Note,这表明CLM4是基于NCAR长期的研究成果和技术积累,包含了来自多位科学家的合作,如Keith Oleson、David Lawrence等,他们共同致力于模型的开发和改进,以提高对陆地生态系统过程的模拟准确性和复杂性。文档的最后给出了联系信息和电子版的访问地址,强调了这一技术系列对于NCAR研究工作的价值和开放性。 CLM4技术说明文档是理解CLM4模型运行细节的关键资源,包括其与外部气象模型的集成、地理空间数据的处理、以及气候模型对陆地生态系统响应的模拟方法。对于那些在气候模拟和生态系统建模领域工作的研究人员来说,理解和掌握这些参数配置至关重要。

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB,MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd path = 'E:/Python_file/zuoye/SMSSpamCollection.txt' Cnames=['labels','messages'] data = pd.read_csv(path,sep='\t', header=None, names=Cnames) #读取数据集,分隔符是\t data=data.replace({'ham':0,'spam':1}) #替换标签值 print('数据集展示:') print(data) print('\n----------------------------------\n') X=data['messages'] y=data['labels'] x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,train_size=0.8,random_state=123) vector_nomial=CountVectorizer() #实现词袋模型 vector_bernou=CountVectorizer() #多项式模型分类垃圾短信 train_matrix=vector_nomial.fit_transform(x_train) test_matrix=vector_nomial.transform(x_test) polynomial=MultinomialNB() clm_nomial=polynomial.fit(train_matrix,y_train) result_nomial=clm_nomial.predict(test_matrix) #伯努利模型分类垃圾短信 train_matrix=vector_bernou.fit_transform(x_train) test_matrix=vector_bernou.transform(x_test) Bernoulli=BernoulliNB() clm_bernoulli=Bernoulli.fit(train_matrix,y_train) result_bernou=clm_bernoulli.predict(test_matrix) print('多项式模型的预测结果,类型,长度:') print(result_nomial,type(result_nomial),result_nomial.shape) print('多项式模型的前一百个预测结果:') print(result_nomial[0:100]) print('多项式模型模型R²评分:'+ str(clm_nomial.score(test_matrix,y_test))) print('\n----------------------------------\n') print('伯努利模型的预测结果,类型,长度:') print(result_bernou,type(result_bernou),result_bernou.shape) print('伯努利模型的前一百个预测结果:') print(result_bernou[0:100]) print('伯努利模型R²评分:'+ str(clm_bernoulli.score(test_matrix,y_test)))

2023-05-30 上传