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

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1.2 相关比较计划介绍

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专题二数据下载

2.1方法一：手动人工

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利用官方网站

2.2方法二：自动

利用Python的命令行工具

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2.3方法三：半自动购物车

利用官方网站

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2.4 裁剪netCDF文件

基于QGIS和CDO实现对netCDF格式裁剪

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QGIS中的操作

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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

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4.2统计订正

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4.3机器学习方法

建立特征

建立模型

模型评估

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4.4多算法集成方法

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专题五统计方法的区域降尺度

5.1 Delta方法

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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

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6.2 WRF模式运行

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6.3 模式的后处理

提取变量

变量的统计

变量的可视化

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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

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7.2针对短波辐射降尺度

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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

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Consecutive frost days index per time period

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Consecutive summer days index per time period

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Consecutive wet days index per time period

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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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详细教程链接：CMIP6：WRF模式动力降尺度、单点降尺度、统计方法区域降尺度