高时空分辨率、高精度一体化预测技术的风、光、水自动化预测技术的应用

第一章 预测平台讲解及安装

一、高精度气象预测基础理论介绍

综合气象观测+数值模拟模式;

全球预测模式、中尺度数值模式;

二、自动化预测平台介绍

Linux系统

Crontab定时任务执行机制

Bash脚本自动化编程

硬件需求简介

软件系统安装

编译器、函数库

支撑软件,数据分析展示

第二章 一体化预测工具详解与数据获取及制备

【原理讲解+实践】

一、软件编译基础理论

二、预测工具编译安装

代码获取

编译获取可执行文件

全球基础数据获取及制备

预报资料及数据自动获取

第三章 风资源预测自动化技术

【原理讲解+实践】

一、气象数据处理及模型预测流程

  1. 确定目标区域

  2. 确定空间分辨率、嵌套方案

  3. 确定垂直坐标要求及层次要求

  4. 准备气象驱动数据

  5. 完成风资源预测物理过程关键过程激活及设置

二、案例演示及Bash自动化

  1. 预测模型全流程运行过程

  2. 关键参数脚本化

  3. 自动化运行及crontab设置

第四章 太阳能资源自动化预测技术

【原理讲解+实践】

一、太阳能预测流程

  1. 确定目标区域

  2. 确定空间分辨率、嵌套方案

  3. 确定垂直坐标要求及层次要求

  4. 准备气象驱动数据

  5. 完成太阳能相关模块激活及设置

二、案例演示及自动化

  1. 预测模型全流程运行过程

  2. 关键参数脚本化

  3. 自动化运行及crontab设置

第五章 水资源自动化预测技术

【原理讲解+实践】

一、径流预测流程

  1. 确定目标区域

  2. 确定空间分辨率、嵌套方案

  3. 确定水文模型分辨率及倍率关系

  4. 准备水文基础数据和气象驱动数据

  5. 完成水文模块激活及设置

二、案例演示及自动化

  1. 预测模型全流程运行过程

  2. 关键参数脚本化

  3. 自动化运行及crontab设置

第六章 后处理自动化技术

【原理讲解+实践】

一、后处理简介,文件格式转换,获取指定位置资料

  1. NCL/Python直接获取指定变量并展示

  2. 使用NCL/Python将NC格式数据转换为ASCII格式、CSV或其他格式

  3. 数据空间插值操作

二、案例演示及自动化

  1. NCL与Bash交互

  2. 自动化运行及crontab设置

点击查看原文:高时空分辨率、高精度一体化预测技术的风、光、水自动化预测技术的应用

相关推荐
ALex_zry1 小时前
Docker Compose运维技术实战分享:从安装到架构解析
运维·docker·架构
t198751285 小时前
在Ubuntu 22.04系统上安装libimobiledevice
linux·运维·ubuntu
skywalk81635 小时前
linux安装Code Server 以便Comate IDE和CodeBuddy等都可以远程连上来
linux·运维·服务器·vscode·comate
@游子5 小时前
内网渗透笔记-Day5
运维·服务器
记得记得就1516 小时前
【Nginx 性能优化与防盗链】
运维·nginx·性能优化
Yawesh_best6 小时前
告别系统壁垒!WSL+cpolar 让跨平台开发效率翻倍
运维·服务器·数据库·笔记·web安全
roman_日积跬步-终至千里6 小时前
【Docker】Docker Stop 后到底发生了什么?——从信号机制到优雅停机
运维·docker·容器
喵手6 小时前
云端智变:基于 DevUI 与 MateChat 打造下一代云原生智能运维中台实战教学!
运维·云原生·devui·matechat
小五传输7 小时前
常用的文件摆渡系统:让数据安全高效跨越网络界限
大数据·运维·安全
喵手7 小时前
AI在自动化与机器人技术中的前沿应用
人工智能·机器人·自动化