GWF-NCAR WRF-CONUS I

小时级数据集（2000年10月至2013年12月），DOI：10.1007/s00382-016-3327-9。

本数据集为小时级数据集，时间覆盖范围为2000年10月至2013年12月，其数字对象标识符（Digital Object Identifier，DOI）为10.1007/s00382-016-3327-9。

原始信息汇总

数据集概述

数据集列表

#	数据集名称	时间范围	DOI	描述链接
1	GWF-NCAR WRF-CONUS I	每小时 (2000年10月 - 2013年12月)	10.1007/s00382-016-3327-9	link
2	GWF-NCAR WRF-CONUS II	每小时 (1995年1月 - 2015年12月)	10.5065/49SN-8E08	link
3	ECMWF ERA5	每小时 (1950年1月 - 2020年12月)	10.24381/cds.adbb2d47	link
4	ECCC RDRSv2.1	每小时 (1980年1月 - 2018年12月)	10.5194/hess-25-4917-2021	link
5	CCRN CanRCM4-WFDEI-GEM-CaPA	每3小时 (1951年1月 - 2100年12月)	10.5194/essd-12-629-2020	link
6	CCRN WFDEI-GEM-CaPA	每3小时 (1979年1月 - 2016年12月)	10.20383/101.0111	link
7	ORNL Daymet	每日 (1980年1月 - 2022年12月)	10.3334/ORNLDAAC/2129	link
8	Alberta Gov Climate Dataset	每日 (1950年1月 - 2100年12月)	10.5194/hess-23-5151-201	link
9	Ouranos ESPO-G6-R2	每日 (1950年1月 - 2100年12月)	10.1038/s41597-023-02855-z	link
10	Ouranos MRCC5-CMIP6	每小时 (1950年1月 - 2100年12月)	TBD	link
11	NASA NEX-GDDP-CMIP6	每日 (1950年1月 - 2100年12月)	10.1038/s41597-022-01393-4	link

数据集处理脚本使用说明

• 脚本名称: extract-dataset.sh

• 使用方法:

  extract-dataset [options...]

• 脚本选项:

  • -d, --dataset: 感兴趣的气象强迫数据集
  • -i, --dataset-dir=DIR: 数据集文件的源路径
  • -v, --variable=var1[,var2[...]]: 要处理的变量
  • -o, --output-dir=DIR: 将处理后的文件写入到DIR
  • -s, --start-date=DATE: 数据的开始日期
  • -e, --end-date=DATE: 数据的结束日期
  • -l, --lat-lims=REAL,REAL: 纬度的上下限（可选）
  • -n, --lon-lims=REAL,REAL: 经度的上下限（可选）
  • -a, --shape-file=PATH: ESRI shapefile的路径（可选）
  • -m, --ensemble=ens1,[ens2,[...]]: 要处理的集合成员（可选）
  • -M, --model=model1,[model2,[...]]: 数据集中的模型（仅适用于气候数据集，可选）
  • -S, --scenario=scn1,[scn2,[...]]: 要处理的气候情景（仅适用于气候数据集，可选）
  • -j, --submit-job: 将数据提取过程作为SLURM系统上的作业提交（可选）
  • -k, --no-chunk: 不进行并行化，推荐用于小型域
  • -p, --prefix=STR: 输出文件的前缀
  • -b, --parsable: 可解析的SLURM消息，主要用于链式作业提交
  • -c, --cache=DIR: 缓存目录的路径（可选）
  • -E, --email=[e-mail]: 作业开始、结束或失败时发送电子邮件给用户（可选）
  • -u, --account: 加拿大数字研究联盟赞助商的账户名称（可选，默认为rpp-kshook）
  • -L, --list-datasets: 列出所有可用的数据集及其对应的关键字
  • -V, --version: 显示版本
  • -h, --help: 显示此屏幕并退出

数据集示例

console foo@bar:~$ git clone https://github.com/kasra-keshavarz/datatool # 克隆仓库 foo@bar:~$ cd ./datatool/ # 移动到仓库目录 foo@bar:~$ ./extract-dataset.sh -h # 查看使用说明 foo@bar:~$ ./extract-dataset.sh
--dataset="rdrs" --dataset-dir="/project/rpp-kshook/Climate_Forcing_Data/meteorological-data/rdrsv2.1" --output-dir="$HOME/scratch/rdrs_outputs/" --start-date="2001-01-01 00:00:00" --end-date="2001-12-31 23:00:00" --lat-lims=49,51
--lon-lims=-117,-115 --variable="RDRS_v2.1_A_PR0_SFC,RDRS_v2.1_P_HU_09944" --prefix="testing_";

数据集日志

• 数据集日志生成于 $HOME/.datatool 目录下，仅在作业提交到集群调度器时生成。如果处理未作为作业提交，则日志打印在屏幕上。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

GWF-NCAR WRF-CONUS I数据集通过处理NetCDF文件格式的气象数据构建而成。该数据集涵盖了2000年10月至2013年12月的时间段，以小时为单位记录气象信息。数据集的构建过程包括从原始数据中提取特定变量、时间范围、地理范围以及可选的集合成员和模型信息。通过脚本自动化处理，确保数据的高效提取和格式化。

特点

GWF-NCAR WRF-CONUS I数据集的主要特点在于其高时间分辨率和广泛的地理覆盖范围。该数据集提供了从2000年至2013年的每小时气象数据，适用于需要高精度时间序列分析的研究。此外，数据集支持多种变量和模型的选择，使得用户可以根据具体需求定制数据提取过程。

使用方法

使用GWF-NCAR WRF-CONUS I数据集时，用户需通过提供的脚本进行数据提取。首先，用户需指定数据集的源路径、输出目录、起止日期、经纬度范围等参数。随后，用户可以选择提取的变量和模型，并根据需要提交作业至SLURM系统进行并行处理。脚本还支持生成日志文件，便于后续的数据处理和分析。

背景与挑战

背景概述

GWF-NCAR WRF-CONUS I数据集是由全球水文与气候研究中心（GWF）与国家大气研究中心（NCAR）联合开发的高分辨率气象数据集，主要用于美国大陆区域的气候模拟与分析。该数据集的时间跨度为2000年10月至2013年12月，以每小时为分辨率，提供了丰富的气象变量数据。其核心研究问题在于通过高精度的气象数据支持气候变化、水资源管理和灾害预警等领域的研究。该数据集的创建不仅提升了气象数据的时空分辨率，还为相关领域的研究提供了重要的数据支持，具有显著的学术和应用价值。

当前挑战

GWF-NCAR WRF-CONUS I数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，高分辨率数据的处理和存储需求巨大，对计算资源和存储技术提出了高要求。其次，数据的时间跨度较长，确保数据的连续性和一致性是一个重要挑战。此外，数据集的多样性和复杂性增加了数据处理的难度，特别是在多变量和多模型集成的情况下。最后，数据集的广泛应用需求也对其可访问性和易用性提出了挑战，需要开发高效的工具和接口以支持用户的数据提取和分析。

常用场景

经典使用场景

GWF-NCAR WRF-CONUS I数据集在气象学领域中被广泛用于气候模拟和气象预测。其经典使用场景包括但不限于：通过提取特定时间范围内的气象变量数据，如温度、湿度、风速等，进行区域气候变化分析；利用该数据集的高分辨率特性，进行极端天气事件的模拟与预测；以及在气候模型验证和校准过程中，作为基准数据集进行对比分析。

衍生相关工作

基于GWF-NCAR WRF-CONUS I数据集，衍生了一系列重要的研究工作。例如，有研究利用该数据集进行气候变化对农业生产影响的模拟，提出了适应性种植策略；还有研究通过分析该数据集中的极端天气事件数据，改进了灾害预警系统。此外，该数据集还被用于开发新的气候模型和数据分析工具，进一步推动了气候科学的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，GWF-NCAR WRF-CONUS I数据集在气象学和气候研究领域引起了广泛关注。该数据集通过提供高分辨率的小时级气象数据，为气候模型的验证和改进提供了宝贵的资源。研究者们利用这一数据集，探索了极端天气事件的模拟精度，以及气候变化对区域气候模式的影响。此外，该数据集还被用于开发和测试新的气象预测算法，特别是在多模型集成和数据同化技术方面取得了显著进展。这些研究不仅提升了气象预测的准确性，还为气候变化适应策略的制定提供了科学依据。