当前位置: 首页 > news >正文

WRF后处理:使用ncl脚本批量提取wrfout变量并输出/Shell 入门:Shell进入不同文件夹执行脚本

目录

    • 背景
    • 思路
    • NCL提取wrfout特定变量
    • Shell批量执行

背景

在之前的博客WRF后处理总结我提到过将NCL与python结合进行后处理的问题,即,使用NCL进行wrfout变量的提取、计算、输出,再用已有python脚本绘图,这样可以极大节省时间。
对于run模式的而言,连续提交好几个作业任务进行敏感性试验是家常便饭,那么,能不能用NCL脚本加上shell同时对几个敏感性试验的结果进行提取并输出呢?这就是我打算实现的事。

思路

思路其实也很简单:敏感性实验的目的无非是比较几个特定变量的差异,我们只需将存于不同文件夹的wrfout所需提取出来,输出再由python绘图即可。
当然,如果服务器上已经装有python可以无需输出,只需直接调用py脚本,但由于服务器自身原因,加之Windows下的可视化绘图更加精致直观,这里我还是选择输出再绘图的模式。

NCL提取wrfout特定变量

load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl"
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl"
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/wrf/WRFUserARW.ncl"
load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/esmf/ESMF_regridding.ncl"
;get varaiables from wrfout
begin
;DIR1 = getenv(path1)
DIR1 ="/public/home/zhangzilu/Build_WRF/PWRF-4.3/run/out_amsr/"
FILES1 = systemfunc (" ls -1 " + DIR1 + "wrfout* ")
print(FILES1)
a1 = addfiles(FILES1,"r")
vlist=(/"p","slp","z","tk","T2","QVAPOR","rh","U10","V10","ua","va","wa","GLW","LWUPB","SWDOWN","SWUPB","HFX","LH","PBLH"/)
n=toint(dimsizes(vlist))
time = wrf_user_getvar(a1,"times",-1)  ;
print(time)
print(n)
setfileoption("nc", "Format", "NetCDF4Classic")
out1=addfile("wrf_var.nc", "c")
;p = wrf_user_getvar(a1,"p",-1)
;out1->p = p
;out1->times = time
;out2=addfile("wrf_avevar.nc", "c")
m=n-1
do i=0,m
data1=wrf_user_getvar(a1,vlist(i),-1)
printVarSummary(data1)
;data2=dim_avg_n(data1, 0)
out1->$vlist(i)$ = data1
;out2->vlist(i) = data2
delete(data1)
end do
end

写一个循环遍历需要的文件和变量名称提取即可。

Shell批量执行

由于我们的敏感性试验往往放在不同的文件夹中,我们可以写一个bash脚本,一口气将所有的试验变量提取出来。
思路相同,只要链接进入不同的文件夹内执行就好:

#!/bin/bashWRFpath="/public/home/zhangzilu/Build_WRF/PWRF-4.3/run/"
expname=(noseaice/ nosnow/ out_amsr/)
for file in ${expname[*]}
doecho $filepath[${#path[*]}]=${WRFpath}${file}echo $pathsname="get_varwrf.ncl"ln -sf "/public/home/zhangzilu/Build_WRF/PWRF-4.3/run/get_varwrf.ncl" ${path}${sname}cd $pathncl get_varwrf.nclpath=()
done

这里唯一值得一提的是shell中列表和数组的索引与构建问题,在shell中,字符串变量只能作为列表存放,不能与数组弄混。
以上。

相关文章:

WRF后处理:使用ncl脚本批量提取wrfout变量并输出/Shell 入门:Shell进入不同文件夹执行脚本

目录背景思路NCL提取wrfout特定变量Shell批量执行背景 在之前的博客WRF后处理总结我提到过将NCL与python结合进行后处理的问题,即,使用NCL进行wrfout变量的提取、计算、输出,再用已有python脚本绘图,这样可以极大节省时间。 对于…...

Consul在Windows系统下的安装与启动

1、Consul的简介 Consul 是由 HashiCorp 公司推出的一款开源工具,用于实现分布式系统的服务发现与服务配置。它内置了服务注册与发现框架、分布一致性协议实现、健康检查、Key-Value 存储、多数据中心方案。 Consul 使用 GO 语言编写,因此天然具有可移…...

2022国赛16:神州路由器交换机BGP配置实例1

实验拓扑图 一、基本配置: R1配置: Router>ena Router#conf Router_config#host R1 R1_config#int g0/0 R1_config_g0/0#ip add 202.11.1.1 255.255.255.252 R1_config_g0/0#int l0 R1_config_l0#ip add 1.1.1.1 255.255.255.255 R1_confi...

PaddlePaddle NLP学习笔记1 词向量

文章目录1.语言模型 Language Model1.1 语言模型是什么1.2 语言模型计算什么1.3 n-gram Language Model2.神经网络语言模型NNLM2.1 N-gram模型的问题3. 词向量3.1 词向量(word Embedding)word2vec 词向量训练算法3.2 如何把词转换为词向量?3.3如何让向量具有语义信息…...

无重复全排列 [2*+]

目录 无重复全排列 [2*+] 程序设计 程序分析 无重复全排列 [2*+] 输出N个数的无重复全排列 Input 输入一个数值N 1<=N=50 Output 输出N个数的无重复全排列,每个数之间用空格隔开 最后一行输出无重复全排列的个数。 Sample Input 3 Sample Output 1 2...

【血泪建议】软件测试岗位现状,可惜之前没人告诉我,肠子都晦青了....

谈到现状&#xff0c;国内的软件测试行情目前呈现了两极分化的极端情况。 一个是早期的手工测试人员吐槽工作不好做&#xff0c;即使有工作也是外包&#xff0c;而且薪资太低&#xff1b;一方面是很多互联网企业感叹自动化测试人才难找&#xff0c;有技术的自动化测试工程师&a…...

Elastic(ELK) Stack 架构师成长路径

Elastic Stack&#xff08;ELK Stack&#xff09;是一个开源的日志分析平台&#xff0c;由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个组件组成&#xff0c;主要用于数据搜索、分析和可视化。要成为一名 ELK Stack 架构师&#xff0c;需要遵循一定的成长路径&#xff0c;以便逐步…...

Netty的高性能体现在哪些方面

文章目录Netty的高性能体现在哪些方面1. 非阻塞I/O2. 零拷贝3. 内存池4. 线程模型Netty的高性能体现在哪些方面 Netty是一个高性能、异步事件驱动的网络应用程序框架&#xff0c;它具有出色的稳定性和灵活性。在现代的分布式系统和互联网应用中&#xff0c;Netty已经成为构建高…...

CompletableFuture详解

1、概述 咱们都知道可以通过继承Thread类或者实现Runnable接口两种方式实现多线程。但是有时候我们希望得到多线程异步任务执行后的结果&#xff0c;也就是异步任务执行后有返回值&#xff0c;Thread和Runnable是不能实现的。当我们需要返回值的时候怎么办呢&#xff1f; Java…...

(学习日记)2023.3.10

写在前面&#xff1a; 由于时间的不足与学习的碎片化&#xff0c;写博客变得有些奢侈。 但是对于记录学习&#xff08;忘了以后能快速复习&#xff09;的渴望一天天变得强烈。 既然如此 不如以天为单位&#xff0c;以时间为顺序&#xff0c;仅仅将博客当做一个知识学习的目录&a…...

【图像分割】Meta分割一切(SAM)模型环境配置和使用教程

注意&#xff1a;python>3.8, pytorch>1.7,torchvision>0.8 Feel free to ask any question. 遇到问题欢迎评论区讨论. 官方教程&#xff1a; https://github.com/facebookresearch/segment-anything 1 环境配置 1.1 安装主要库&#xff1a; &#xff08;1&…...

AJ入门路线

一.AspectJ 入门 概述安装示例代码切入点表达式thisJoinPointStaticPart 和 thisJoinPoint与Spring 切面写法的对比总结 初步了解了aspectJ的使用&#xff0c;我们可以了解以下几点&#xff1a; 1&#xff09;aspectJ的使用是在编译期&#xff0c;通过特殊的编译器可以在不改变…...

多商户商城小程序源码开发需具备哪些功能?

随着电商的进一步发展&#xff0c;传统企业为了更好的占领市场也纷纷向电商市场迈进&#xff0c;着手打造属于自己的商城系统。多商户商城系统是一种多商户、多商品、多支付的电子商务平台&#xff0c;功能丰富&#xff0c;涵盖多个行业&#xff0c;能够满足多种商家和用户的需…...

【动态规划模板】最长公共|上升子序列问题

最长公共子序列&#x1f349; 给定两个长度分别为N和M的字符串A和B&#xff0c;求既是A的子序列又是B的子序列的字符串长度最长是多少。 输入格式 第一行包含两个整数 N 和 M。 第二行包含一个长度为N的字符串&#xff0c;表示字符串A。 第三行包含一个长度为M的字符串&am…...

Android系统启动流程--zygote进程的启动流程

在上一篇init进程启动流程中已经提到&#xff0c;在init中会解析一个init.rc文件&#xff0c;解析后会执行其中的命令来启动zygote进程、serviceManager进程等&#xff0c;下面我们来看一下&#xff1a; //文件路径&#xff1a;system/core/init/init.cppstatic void LoadBoot…...

C++程序设计——异常

一、C异常概念 异常处理是一种处理错误的方式&#xff0c;当一个函数发现自己无法处理的错误时&#xff0c;就可以抛出异常&#xff0c;让函数的直接或间接的调用者处理这个错误。 &#xff08;1&#xff09;throw&#xff1a;当问题出现时&#xff0c;程序会通过throw关键字抛…...

2022年第十三届蓝桥杯web开发—东奥大抽奖【题目、附官方解答】

冬奥大抽奖 介绍 蓝桥云课庆冬奥需要举行一次抽奖活动&#xff0c;我们一起做一个页面提供给云课冬奥抽奖活动使用。 准备 开始答题前&#xff0c;需要先打开本题的项目代码文件夹&#xff0c;目录结构如下&#xff1a; ├── css │ └── style.css ├── effect.g…...

一份两年前一个月的工作经历没写在简历上,背调前主动坦白,却被背调公司亮了红灯,到手的offer没了!...

只因为简历上漏写了一份一个月的工作&#xff0c;就被亮了背调红灯&#xff0c;这公平吗&#xff1f;一位网友就被狠狠坑了一把&#xff0c;来看下他的遭遇&#xff1a;他有一份两年前、时长一个月的工作经历没写在简历上&#xff0c;背调前主动和背调公司还有招聘方hr都说了这…...

C++游戏分析与破解方法介绍

1、C游戏简介 目前手机游戏直接用C开发的已经不多&#xff0c;使用C开发的多是早期的基于cocos2dx的游戏&#xff0c;因此我们这里就以cocos2d-x为例讲解C游戏的分析与破解方法。 Cocos2d-x是一个移动端游戏开发框架&#xff0c;可以使用C或者lua进行开发&#xff0c;也可以混…...

食堂总是拥挤不堪?解决用餐拥挤,教你一招

随着近几年科技的快速发展&#xff0c;行业里出现了很多新的名词&#xff0c;比如智慧社区、智慧旅游、智慧建筑&#xff0c;那么智慧食堂是什么呢&#xff1f;它又是如何实现全自助、全智能消费&#xff1f; 在先进的智能技术以及市场需求带动下&#xff0c;智慧食堂经历了由传…...

KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能

下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能&#xff0c;包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...

Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式&#xff0c;写一个完整的预处理示例&#xff0c;并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务&#xff0c;进行预测并输…...

工程地质软件市场:发展现状、趋势与策略建议

一、引言 在工程建设领域&#xff0c;准确把握地质条件是确保项目顺利推进和安全运营的关键。工程地质软件作为处理、分析、模拟和展示工程地质数据的重要工具&#xff0c;正发挥着日益重要的作用。它凭借强大的数据处理能力、三维建模功能、空间分析工具和可视化展示手段&…...

【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】

1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件&#xff08;System Property Definition File&#xff09;&#xff0c;用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具&#xff0c;在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而&#xff0c;传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时&#xff0c;常出现数据质…...

今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存

文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

初学 pytest 记录

安装 pip install pytest用例可以是函数也可以是类中的方法 def test_func():print()class TestAdd: # def __init__(self): 在 pytest 中不可以使用__init__方法 # self.cc 12345 pytest.mark.api def test_str(self):res add(1, 2)assert res 12def test_int(self):r…...

Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?

在大数据处理领域&#xff0c;Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具&#xff0c;其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式&#xff0c;很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3

ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...