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整体思路#xff1a;PCSE -》 敏感性分析 -》调参 -》同化
0、准备工作
0.0 电脑环境
我用的Win10啦#xff0c;Linux、Mac可能得自己再去微调一下。
0.1 Python IDE
我用的Pycharm#xff0c;个人感觉最好使的IDE#xff0c;没有之一。
…去B吧这里没图
整体思路PCSE -》 敏感性分析 -》调参 -》同化
0、准备工作
0.0 电脑环境
我用的Win10啦Linux、Mac可能得自己再去微调一下。
0.1 Python IDE
我用的Pycharm个人感觉最好使的IDE没有之一。
Python 解释器随便装个咯我用的 Python 3.10 版本。
对于 Python我其实也是个小白只会写些小脚本哈哈哈哈哈。
1、核心依赖包
1.1 PCSE
Wofost 模型Python版本
1.2 SALib
敏感性分析用的包
1.3 SPOTPY
参数优化包算法很多我用的SA
2、编码思路
2.1 敏感性分析
目标变量 地上部生物量:TAGP最大叶面积指数:LAIMAX器官重:TWSO target_variable run_details.target_variable
敏感度分析方法 efast; sobol
sa_method run_details.sa_method
模型类别 限水:WLP; 潜在:PP
run_type run_details.run_type
模型类别 作物:crop; 作物水:cropAndWater
params_type run_details.params_type
为每个标量参数确定一个合理的区间
problems_parameters pd.read_excel(params_dir / fsensitivity_analysis_parameters_{params_type}.xlsx) problem { ‘num_vars’: len(problems_parameters), ‘names’: problems_parameters[‘name’].tolist(), ‘bounds’: problems_parameters[[‘low’, ‘up’]].values.tolist() }
随机数种子
seed 2000
二阶
calc_second_order True
样本数
nsamples 256 print(“\n 参数抽样开始 \n”) st datetime.datetime.now().timestamp()
生成抽样参数集
paramsets None
efast
nsamples 65 * len(problems_parameters) paramsets fast_sampler.sample(problem, nsamples, seedseed)
保存参数集
paramsets_df pd.DataFrame(paramsets) paramsets_df.columns problem[‘names’] et datetime.datetime.now().timestamp() print(f\n 生成参数集结束 {et-st}s \n)
开并行狂奔
target_results [] with tqdm(totallen(paramsets)) as pbar: # cpu核数进程池 with mp.Pool(mp.cpu_count()) as pool: # 并行执行 for result in pool.imap(run_wofost_partial, paramsets): target_results.append(result) pbar.update()
et datetime.datetime.now().timestamp() print(f\n 执行模拟结束 {et-st}s \n)
敏感性分析
Si fast.analyze(problem, target_results, seedseed)
2.2 调参
话不多说直接模拟退火
初始值用的参数默认值然后上下波动优化
初始化代价函数计算器
objfunc_calculator ObjectiveFunctionCalculator()
待优化参数边界
lowers, uppers, steps, defaults [], [], [], [] defaults [22.8, 0.00406, 525, 962, 24.64, 0.455] for key, default, fluctuate in tuning_parameters: lowers.append(default * (1 - fluctuate)) uppers.append(default * (1 fluctuate)) steps.append(default * 2 * fluctuate / step_times)
参数初始位置
firstguess defaults sa SA(funcobjfunc_calculator, x0firstguess, T_max100, T_min1e-7, L1000, max_stay_counter5, lblowers, ubuppers) best_x, best_y sa.run()
2.3 数据同化
这里用的ENKF同化叶面积指数。
定义观测数据集变量
observations_for_DA [(row[‘day’].date(), {‘LAI’: (row[‘LAI’], std_lai[index])}) for index, row in df_observation_LAI.iterrows()]
初始化了 WOFOST 模型的集合。
for i in range(ensemble_size): for par, distr in override_parameters.items(): p.set_override(par, distr[i]) member Wofost72_WLP_FD(p, weatherdataprovider, agromanagement) ensemble.append(member)
每个可用的观测值重复同化步骤
for i in range(0, len(observations_for_DA)): # 模型狂奔 da_enkf_single(i)
最后我们可以使用 run_till_terminate() 调用运行 WOFOST 集合直到生长季节结束。
for member in ensemble: member.run_till_terminate()
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挂个小广告不会太过份吧~
需要指导的话那就得让我挣点零花咯嘿嘿。PS不说虚的程序狂奔才是最重要的。
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