CMIP6：WRF模式动力降尺度、单点降尺度、统计方法区域降尺度
专题一 CMIP6中的模式比较计划
1.1 GCM介绍
1.2 相关比较计划介绍
专题二数据下载
2.1方法一：手动人工
利用官方网站
2.2方法二：自动
利用Python的命令行工具
2.3方法三：半自动购物车
利用官方网站
2.4 裁剪netCDF文件
基于QGIS和CDO实现对netCDF格式裁剪
QGIS中的操作
裁剪效果
2.5 处理日期非365天的gcm
以BCC为例
专题三基础知识
3.1 Python基础
l Numpy基础
l Scipy基础
l Pandas基础
3.2 CDO基本操作
CDO（Climate Data Operator）是大气科学中常用的处理工具。
l 文件操作
l 重采样
l 统计计算
3.3Xarray的基本操作
Xarray是基于Python体系的针对netCDF常用的工具，可以方便实现处理、可视化等操作。
Netcdf文件的读写
统计计算
可视化
专题四单点降尺度
4.1 Delta方法
4.2统计订正
4.3机器学习方法
建立特征
建立模型
模型评估
4.4多算法集成方法
专题五统计方法的区域降尺度
5.1 Delta方法
5.2 基于概率订正方法的
专题六基于WRF模式的动力降尺度
6.1制备CMIP6的WRF驱动数据
利用cdo工具对gcm的输出文件进行重新编码制备wrf的驱动数据
6.1.1针对压力坐标系的数据制备
6.1.2针对sigma坐标系GCM数据制备
6.1.3 WPS处理
6.2 WRF模式运行
6.3 模式的后处理
提取变量
变量的统计
变量的可视化
专题七典型应用案例-气候变化1
7.1针对风速进行降尺度
7.2针对短波辐射降尺度
专题八典型应用案例-气候变化2
ECA极端气候指数计算
Consecutive dry days index
Consecutive frost days index per time period
Consecutive summer days index per time period
Consecutive wet days index per time period
专题九典型应用案例-生态领域
预估生长季开始和结束时间
1、建立气象数据与VIPPHEN遥感物候数据中生长季开始和结束
2、在未来气候情景下预估生长季长季开始、结束和长度
专题十典型应用案例-水文、生态模式数据
SWAT数据制备
Biome-BGC数据
Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。案例中以单点模拟方式制备CMIP6的气象数据。
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