下垫面
转载最近在和朋友一起学习修改WRF的下垫面来做相关的敏感性试验，虽然目前只是学到很表面的知识，但还是把笔记（其中也包括我的疑问）先写出来，等以后对这方面有了更深理解后再进一步完善。如果下面对这方面知识有理解错误的话，请大家批评指正
一，WRF下垫面信息的原理
WRF的下垫面信息和地形高度等都是从WPS的geogrid.exe开始进行的，所用的原始资料是NASA的1X1km的USGS数据（除非有自己的资料则另当别论），而其它低分辨率的资料则是从这个高分辨率数据中提取出来的，这些资料里面就包括了土地利用率的信息。当WRF在生成模拟区域时，不但会插值地形高度，同样还会把土地利用的信息进行提取。下面先对WRF对下垫面信息判定的过程进行简单描述：
1，土地利用率及最主要的土地类型：模拟区域的相关参数设定好后，WRF将对区域各格点进行土地利用率的插值及计算
主导土地类型。首先是某一格点的土地利用率，所用变量是LANDUSEF，这是一个四维变量，各维数分
别是（time，24-category，lat，lon），当然其中的time其实是基本不会变的。这个变量的意思" `# `, n) F& V& E, M( I4 m
是，在某一格点上都会有24种土地分类，每一类对应了一个土地利用率，大小从0.0～1.0不等，但这Meteorological Numerical Model Union of China (MNMUC) 中国气象数值模式联盟1 C* }1 `3 g# {' u4 I2 K
24个数值加起来为1.0；另外WRF还会根据这个利用率计算出这个格点的一个主导土地类型，所用变量0 c/ _6 v1 @' q/ A q
LU_INDEX，它的是值是1～24中任何一个数，即24种土地类型中的一种，计算的原则大体如此，当一气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛, a3 z; c3 Y% n f
格点上水（category=16）的覆盖率超过50%，则这个格点的主导类型就是水，如果小于50%，则这个
格点的主导类型将是除了水以外利用率最大的那个类型。后面，WRF将根据LU_INDEX所标定的土地类* X& N# N( ?0 w* n# t# |% }. H
型及相关的参数来进行后边的某些变量的计算，如果用RIP画关于土地利用的图时，LU_INDEX是关键 气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛9 u' N$ V: \* i" \: d
2，判断是否为陆地的陆地：之所以成为陆地的陆地，是因为陆地也分多种，如湿地、湖泊等，前两者就是陆地的陆地，而后
一种就是陆地的水体，依据是上面提到的土地利用率(LANDUSEF)，所用变量是LANDMASK，当为1时是陆气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛2 T1 P: R0 H: R5 p
地，为0是水，特别的在目前USGS-24的土地分类中第16类water bodies被用来作为水体。（对于这个变量的
意义或用处，目前我还不太了解）气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛" _* @% ~* q/ @9 K7 {4 ^8 d
3，判断是否为海：所用变量为LANDSEA，1为陆地，0or2为海，但这个变量并没有出现在geo_em.d0N.nc里，气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛 M: P( r4 d" ?$ d, C9 f9 N
而是出现在metgrid.exe后的met_em.d0N.nc里，具体原因和用处我也无法解释气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛5 Q$ J- x* v/ K* _
二，修改方法 u/ U. Z- B, G9 O+ ^8 |& d3 i3 R1 Y
当对下垫面的原理有了个大致了解后，就可以进行下垫面信息的修改了，因为LU_INDEX，LANDMASK和LANDSEA之类的变量都是从LANDUSEF中计算得来的，所以我们要改的有如下三个变量，即LANDUSEF->LU_INDEX->LANDMASK气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛; M& q% z4 K& Q) z& v Y/ M* ^
举例来说，如果想把一片湖（LU_INDEX=16）（如洪泽湖）改成耕田（LU_INDEX=3），需要做如下几步：
1，要把原来洪泽湖区域内所有格点上LANDUSEF在第16维的百分比由原来的数值（可能为1.0）改成0.0，% j/ m. y/ k6 Q* O3 q) C# D* z
而第3维由原来的数值（可能为0.0）改成1.0，当然，其它各维也要改成0.0。
2，LU_INDEX由原来的数值（可能为16）改成3) b* o: f# P6 K" x
3，LANDMASK由原来的数值（可能为0）改成1www.mnmuc.org( _$ D- f0 h, V- I) m# ~% F* X2 T4 V
当然，上面各个参数的原始数值最好用ncdump来查查看
三，缺点
如果用上述方法来修改下垫面信息的话，主要有如下2个缺点：
1，没有从根本解决问题。之所以这样说是因为WRF所生成的各个下垫面信息变量的根本依据是USGS的静态数据，# ~+ m! F/ D3 S1 m) i
如果能从静态数据里修改是最根本也是最理想的方法，如果是这样，那也就不用再修改之后的LU_INDEX及其它变量了。
但是这种方法最大的困难是工作量大且复杂，由于时间和能力有限，我没有尝试过，如果有朋友会，希望不吝赐教
2，没有修改土壤信息，由于土地利用的改变，使得当地的情况与实际不再相符，如某一种类型的土壤适合生长相应
一种类型的植物，现在我们人为修改后的土地利用所对应的植物其实对应的是另一种土壤，最理想的就是当修改土地利www.mnmuc.org- u1 S, L2 s- j3 w8 v
用后，也要给其配上相应的土壤，但这也是复杂的，我目前也没有涉及到鉴于上面两个缺点，当用上面修改完后的静态信
息进行模拟所取得的效果就只能达到用（1）中提到的方法的60～70%了! _4 w8 d& e2 ?- v
四、进一步的工作Meteorological Numerical Model Union of China (MNMUC) 中国气象数值模式联盟; P: ^0 r: a0 ~0 G o
1，尽可能达到第三节中的效果
2，当想人为创造出一个不包含在24类土地类型的类型时，学会修改相应的tbl文件
五、工具0 j$ g! ^! L6 Y* o. I7 Y
修改下垫面信息下载：http://www.mnmuc.org/thread-229-1-1.html
六、验证Meteorological Numerical Model Union of China (MNMUC) 中国气象数值模式联盟" | Q: V& G: t9 o1 k e
把北京主城区（第一幅图）改成耕田（第二幅图）
一，WRF下垫面信息的原理
WRF的下垫面信息和地形高度等都是从WPS的geogrid.exe开始进行的，所用的原始资料是NASA的1X1km的USGS数据（除非有自己的资料则另当别论），而其它低分辨率的资料则是从这个高分辨率数据中提取出来的，这些资料里面就包括了土地利用率的信息。当WRF在生成模拟区域时，不但会插值地形高度，同样还会把土地利用的信息进行提取。下面先对WRF对下垫面信息判定的过程进行简单描述：
1，土地利用率及最主要的土地类型：模拟区域的相关参数设定好后，WRF将对区域各格点进行土地利用率的插值及计算
主导土地类型。首先是某一格点的土地利用率，所用变量是LANDUSEF，这是一个四维变量，各维数分
别是（time，24-category，lat，lon），当然其中的time其实是基本不会变的。这个变量的意思" `# `, n) F& V& E, M( I4 m
是，在某一格点上都会有24种土地分类，每一类对应了一个土地利用率，大小从0.0～1.0不等，但这Meteorological Numerical Model Union of China (MNMUC) 中国气象数值模式联盟1 C* }1 `3 g# {' u4 I2 K
24个数值加起来为1.0；另外WRF还会根据这个利用率计算出这个格点的一个主导土地类型，所用变量0 c/ _6 v1 @' q/ A q
LU_INDEX，它的是值是1～24中任何一个数，即24种土地类型中的一种，计算的原则大体如此，当一气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛, a3 z; c3 Y% n f
格点上水（category=16）的覆盖率超过50%，则这个格点的主导类型就是水，如果小于50%，则这个
格点的主导类型将是除了水以外利用率最大的那个类型。后面，WRF将根据LU_INDEX所标定的土地类* X& N# N( ?0 w* n# t# |% }. H
型及相关的参数来进行后边的某些变量的计算，如果用RIP画关于土地利用的图时，LU_INDEX是关键 气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛9 u' N$ V: \* i" \: d
2，判断是否为陆地的陆地：之所以成为陆地的陆地，是因为陆地也分多种，如湿地、湖泊等，前两者就是陆地的陆地，而后
一种就是陆地的水体，依据是上面提到的土地利用率(LANDUSEF)，所用变量是LANDMASK，当为1时是陆气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛2 T1 P: R0 H: R5 p
地，为0是水，特别的在目前USGS-24的土地分类中第16类water bodies被用来作为水体。（对于这个变量的
意义或用处，目前我还不太了解）气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛" _* @% ~* q/ @9 K7 {4 ^8 d
3，判断是否为海：所用变量为LANDSEA，1为陆地，0or2为海，但这个变量并没有出现在geo_em.d0N.nc里，气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛 M: P( r4 d" ?$ d, C9 f9 N
而是出现在metgrid.exe后的met_em.d0N.nc里，具体原因和用处我也无法解释气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛5 Q$ J- x* v/ K* _
二，修改方法 u/ U. Z- B, G9 O+ ^8 |& d3 i3 R1 Y
当对下垫面的原理有了个大致了解后，就可以进行下垫面信息的修改了，因为LU_INDEX，LANDMASK和LANDSEA之类的变量都是从LANDUSEF中计算得来的，所以我们要改的有如下三个变量，即LANDUSEF->LU_INDEX->LANDMASK气象,数值,模式,气象数值模式,数值模式,气象模式,海洋模式,气候模式,WRF,MM5,Grapes,HYCOM,LICOM,同化,集合预报,模式联盟,模式论坛; M& q% z4 K& Q) z& v Y/ M* ^
举例来说，如果想把一片湖（LU_INDEX=16）（如洪泽湖）改成耕田（LU_INDEX=3），需要做如下几步：
1，要把原来洪泽湖区域内所有格点上LANDUSEF在第16维的百分比由原来的数值（可能为1.0）改成0.0，% j/ m. y/ k6 Q* O3 q) C# D* z
而第3维由原来的数值（可能为0.0）改成1.0，当然，其它各维也要改成0.0。
2，LU_INDEX由原来的数值（可能为16）改成3) b* o: f# P6 K" x
3，LANDMASK由原来的数值（可能为0）改成1www.mnmuc.org( _$ D- f0 h, V- I) m# ~% F* X2 T4 V
当然，上面各个参数的原始数值最好用ncdump来查查看
三，缺点
如果用上述方法来修改下垫面信息的话，主要有如下2个缺点：
1，没有从根本解决问题。之所以这样说是因为WRF所生成的各个下垫面信息变量的根本依据是USGS的静态数据，# ~+ m! F/ D3 S1 m) i
如果能从静态数据里修改是最根本也是最理想的方法，如果是这样，那也就不用再修改之后的LU_INDEX及其它变量了。
但是这种方法最大的困难是工作量大且复杂，由于时间和能力有限，我没有尝试过，如果有朋友会，希望不吝赐教
2，没有修改土壤信息，由于土地利用的改变，使得当地的情况与实际不再相符，如某一种类型的土壤适合生长相应
一种类型的植物，现在我们人为修改后的土地利用所对应的植物其实对应的是另一种土壤，最理想的就是当修改土地利www.mnmuc.org- u1 S, L2 s- j3 w8 v
用后，也要给其配上相应的土壤，但这也是复杂的，我目前也没有涉及到鉴于上面两个缺点，当用上面修改完后的静态信
息进行模拟所取得的效果就只能达到用（1）中提到的方法的60～70%了! _4 w8 d& e2 ?- v
四、进一步的工作Meteorological Numerical Model Union of China (MNMUC) 中国气象数值模式联盟; P: ^0 r: a0 ~0 G o
1，尽可能达到第三节中的效果
2，当想人为创造出一个不包含在24类土地类型的类型时，学会修改相应的tbl文件
五、工具0 j$ g! ^! L6 Y* o. I7 Y
修改下垫面信息下载：http://www.mnmuc.org/thread-229-1-1.html
六、验证Meteorological Numerical Model Union of China (MNMUC) 中国气象数值模式联盟" | Q: V& G: t9 o1 k e
把北京主城区（第一幅图）改成耕田（第二幅图）
