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前沿 ADCIRC是新一代海洋水动力计算模型它采用了非结构三角形网格广义波动连续方程的设计在提高计算精确度的同时还减小了计算时间。被广泛应用于模拟潮汐和风驱动的循环、预测风暴潮和洪水和近岸海上作业等。
除此之外ADCIRC也是我国潮汐、风暴潮洪水等科研和业务预报的主流模式。作为水动力模式中的佼佼者ADCIRC功能齐全无论是作为业务预报的工具还是科研工具都是不二的选择。
一ADCIRC背景与原理
1.1ADCIRC模式的历史背景、优势以及在海洋中的常用场景。
1.2数值模式的基本理论ADCIRC动力框架与参数化方案深层次了解ADCIRC的原理为ADCIRC应用打下基础。 二ADCIRC的编译安装
2.1 Linux基础语法教学
1虚拟机的安装使用
2Linux基础命令
3环境变量设置与管理
2.2 ADCIRC编译安装。
1依赖基础库安装GNU编译器、CMAKE、NETCDF、MPICH2等
2ADCIRC模式安装 三ADCIRC模式前处理
3.1 MATLAB软件安装 3.2网格生成包括MATLAB和SMS软件两种网格生成方式。
3.3 ADCIRC前处理包括风场文件、底摩擦文件制作运行文件的详细解读并利用基础案例进行ADCIRC运行方法。
3.4控制参数文件对运行控制参数和各参数化方案。 四ADCIRC案例分析
4.1利用模型风场进行台风风暴潮模拟
1Holland模型风场
2实例运行与SMS可视化
3风暴潮增水验证
4.2利用ERA5风场进行温带风暴潮模拟
1ERA5资料及下载
2脚本制作通用风场文件
4.3天文潮模拟
1天文潮数据与制作NAO99与OTPS
2开边界条件设置
3计算不稳定、溢出问题分析
4.4 风暴潮漫滩模拟
1漫滩网格生成
2漫滩案例运行
4.5 ADCIRC运行经验总结
1调参注意事项
2如何得到一个好的结果 五Python基础与科学计算
5.1 Python入门和安装
1Python背景及其在海洋和气象中的应用
2Anaconda解释和安装以及Jupyter配置
3Python基础语法
5.2 科学数据处理基础库
1Numpy库科学计算
2Pandas库数据处理
3Scipy库统计与插值
4Xarray库Netcdf格式
5Matplotlib库可视化
6Cartopy库地理信息 基于Anaconda配置Python环境以及使用Jupyter开发和调试代码。在Python的基础语法上学习常用的科学计算和可视化库如Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib等。
六ADCIRC模式后处理
利用Python对实战案例进行数据处理与绘图包括潮位站时间序列图风场最大风暴增水图等。
1绘制站点序列图Holland与ERA5风场驱动
2绘制天文潮站点模拟结果
3绘制过程最大风暴增水分布与台风路径图
4绘制每个输出时刻的最大增水并制作动图
5SMS软件对模拟结果进行可视化
