【WRF-Urban】WRF中使用全国城市数据访问门户工具（NUDAPT） 数据集

全国城市数据访问门户工具（NUDAPT） 数据集

• 1 NUDAPT 数据集的作用

• • 城市分数的处理

• 2 数据整理与格式调整

  • 2.1 原始数据的形式

  • 2.2 垂直参数的调整

  • 2.3 建筑高度分布的比例转化

  • 2.4 数据整合与重新划分网格结构

  • 3 空间处理

  • • 3.1 空间处理目标
    • 3.2 Python 脚本处理
    • 3.3 数据转换为 WRF 可读格式

• 采用NUDAPT技术应用于WRF预处理系统（WPS）

• 基础操作指南

• 推荐的城市分数处理方案

• NLCD数据集的处理流程

• 将城市分数参数整合至WPS平台

• 获取NUDAPT数据集

• 在WPS中应用NUDAPT-44数据集

• 5 核心参数说明

• 在WRF-Urban模型中对NUDAPT的应用

• URB_PARAM数组的划分

• NUAAD数据的获取与评估

• 基于BEP和BEP_BEM方案的城市形态参数分析

• 单层区域的城市参数化配置策略

  • 参考

本博客专门针对WRF-Urban教程中的How to utilize the NUDAPT dataset within WRF/SLUCM/MLUCM models]进行了深入分析和总结。

此文档详细阐述了 全国城市数据访问门户工具（NUDAPT） 数据资源，并明确指出其核心目的为 用于 支持 WRF（Weather Research & Forecasting）模型中的城市冠层模型研究。随着全球城市化进程急剧加快，城市区域对气候变化的影响愈发突出，NUDAPT 数据集致力于以建筑结构、空间分布及材料特征等多维度的城市形态学信息为基础来优化中尺度与微尺度气象模型的预测精度。

UDAPT项目由多个学术机构、政府实体及私营企业组成的联盟在9/11事件后针对城市环境建模需求而发起。该项目致力于建设一个服务于气象建模社区数据库资源。其中一项重要成果便是全国建筑统计数据库（NBSD）。该数据库由UDAPT联盟成员主导开发，并基于美国联邦机构收集和提供的飞机激光雷达数据进行处理。值得注意的是,NBSD覆盖范围广泛,包含了美国44个城市的数据,这些数据按1公里和250米的网格形式组织,特别聚焦于高密度建筑区. NCAR机构接受该数据集并将其纳入WRF区域天气模型系统.

1 NUDAPT 数据集的作用

NUDAPT-NBSD 数据集中的变量支持两种 WRF 城市冠层模型：

• 单层城市冠层模型（SLUCM）主要用于研究城市与大气之间的相互影响关系，在较为简单的城市形态中具有应用。
• 多层建筑环境参数化模型（BEP）是一个更为复杂的系统，在其运行过程中具备对热力学和动力学效应进行精确模拟的能力，并在建筑能量模型（BEM）的应用场景中实现集成。

NUDAT 数据集的一个重要应用在于为这些模型收集城市形态参数 ，涉及如城市空间布局特征和建筑特征等多个维度的数据指标。这些参数对于准确模拟城市环境中的气象变化具有重要意义。其中的关键指标包括：① 城市空间布局特征；② 城市建筑特征；③ 城市地形地貌特征。具体而言，在气候要素模拟中起着关键作用的参数包括：如风速变化幅度、气温波动以及湿度水平的变化情况。

城市分数的处理

因为该数据集缺少 城市分数（urban fraction） ，所以不得不依赖其他数据源。为了弥补这一缺失信息的需求，在缺乏 城市分数（urban fraction） 的情况下，我们采用了30米分辨率的国家土地覆盖数据库（NLCD）。该数据库将城市划分为三种类型：低密度住宅区、高密度住宅区以及商业与工业区。

通过特定的软件工具开发了新的城市分数变量。该软件工具将每个城市类型归类为一个对应的数值。WPS 软件则计算出各自区域内的总距离作为城市的总分值。

但是这种方案造成了住宅区城市的得分明显偏差。为此研发出一种综合方案该方案将30米范围内的NLCD类别数据纳入WRF-Urban参数表中进行分数计算以期达到双重目的一方面提高了城市分数的多样性另一方面则有效降低了传统NLCD方法所带来的偏差

2 数据处理与格式转换

2.1 原始数据格式

该数据集最初采用ESRI shapefile格式，并采用UTM通用横轴墨卡托（UTM）坐标系统作为其空间基准设定为WGS84或NAD83。为了方便在WRF预处理系统（WPS）中应用这些数据文件必须对它们进行重新投影并将其转换至基于WGS84基准的地理经纬度投影体系。

原始数据 shapefile 转码为目标应用环境下的二进制文件格式 WRF ，具体流程包括以下几个关键环节：首先按照5米垂直分辨率对建筑物高度参数进行分类处理；其次将建筑物的空间分布转码为目标网格区域内对应不同高度区间的建筑覆盖情况；最后将所有处理后的数据整合成一个包含美国本土及夏威夷全境范围内的统一数据文件。

2.2 垂直参数的处理

数据集中的垂直参数（如正面面积密度、平面面积密度和屋顶面积密度）最初以1米的垂直分辨率提供。为了在节省磁盘空间的同时准确描述城市建筑群的垂直分布特征，将这些参数按5米间隔进行分组。同时规定建筑的最大高度不得超过75米。

将建筑物的高度按照每隔5米为一个区间进行分组，并用于记录每个网格单元内所拥有的建筑数量。与之类似的其他垂直方向的数据同样遵循这一分组原则，在75米的高度位置处达到了截止点；而最后一个区间则涵盖了高于等于70米的所有建筑。

2.3 建筑高度分布的百分比转换

该研究采用BEP（多层建筑环境参数化模型）以及BEP-BEM（建筑能量模型）两种方法来进行城市微气候特征分析，并要求各高度分段的建筑群落结构均需以百分比形式进行展示。其中，在数据处理阶段，则需将原始数据中的具体建筑数量统计结果转化为各区域占总建筑数量的比例。具体而言，则采用将单一分带的建筑数目与相应网格单元内的总建筑数目进行相除计算的方式

2.4 数据合并与重新网格化

在完成了上述转换之后，所有数据都被整合成一个覆盖美国大陆及夏威夷的统一文件。随后将这些数据映射到一个统一的网格中，并采用30''（即30弧秒）的分辨率。在此过程中，原始分辨率1公里的数据经过重新采样处理以适应新的网格分辨率。

3 空间处理

NUDAPT 数据集的空间处理核心目标在于构建一个覆盖全球的一致化网格结构，并以此确保在不同研究区域的数据处理具有高度的一致性。然而，在WRF系统中需要更高的空间分辨率来支持其计算需求时，则需要对原始数据进行重新采样操作。经过重新采样后将数据划分到间距更小、精度更高的30弧秒的空间网格上以满足更高层次的数据分析需求

NUDAPT 数据的空间数据处理流程旨在将其重新网格化为具有 1 公里分辨率的全球网格系统，并采用基于地理坐标系的表示方法。借助 ArcGIS 工具与 Python 编程脚本实现自动化操作。该方案不仅保证了数据完整性，在于最大限度地减少了存储空间的需求。

3.1 空间处理目标

NUDAT 数据集的空间处理核心目标是构建一个符合WRF预处理器技术规范的全球网格结构，在这一框架下实现对多个独立研究区域的数据进行全方位整合与持久存储。

原始 NUDAPT 数据的空间分辨率设定为 1 公里 ，并在不同研究区域分别采用了各自独特的投影坐标系进行处理。基于此，在全球范围内实施了一种统一的数据整合策略：通过重新网格化处理将原始数据转换至全球半球范围内具有约 1 公里 分辨率的空间网格体系中，并基于地理坐标系（以经纬度表示位置）完成数据整合与展示

受限于处理能力的限制，在针对该分辨率和域进行处理后，生成了1度分辨率的网格瓦片；仅当这些瓦片与NUDAT数据集发生作用时才会被生成。

3.2 Python 脚本处理

编写了一个名为 grid_maker.py 的 Python 脚本；该脚本利用 Esri 的 ArcGIS 库（包括 arcpy）来访问并遍历选定的一组地图 tiles；这些地图 tiles 将被系统性地划分成分辨率 30 arcseconds 的模型网格；随后生成的空单元格将通过 ArcGIS 空间连接操作注入 City of Nadapt 市级地理数据库；这种一一对应的关系设置旨在避免任何数据汇总处理；从而确保原始地理数据库中的所有数值信息得以完整保留

3.3 数据转换为 WRF 可读格式

由于多边形特征类（polygon feature classes）储存在地理数据库（geodatabase）中，在此情况下WRF无法直接访问它们。为了将这些经过重新整合与再网格化的NDAUPT数据集转换成WRF预处理器可识别的二进制格式所需做的是遵循特定的格式规范与命名规则。

通过 ArcGIS ModelBuilder 这一工具对各个网格瓦片依次进行逐个处理。这将生成对应于每个瓦片的文本文件，并在其中包含120 \times 120个网格单元的信息。文字段名遵循特定的标准格式。

    <column start>-<column end>.<row start>-<row end>.txt

其中 column 和 row 引用的是细分网格（即不是瓦片本身）。该系统生成了一个具有 1 公里分辨率的 NUDAPT 数据集，并分割成了 66 块区域。该方法通过优化网格结构，在存储空间上实现了显著提升。

4 NUDAPT 在 WRF 预处理系统 (WPS) 中的使用

该系统可采用多种途径整合 NUDAPT 数据集。基于 MODIS 的方法在确定城市区域时存在不足。本文推荐采用 National Land Cover Dataset（NLCD） 数据集 ，以实现更精确的城市分类与分数计算。

4.1 基本使用方法

NUDAL 数据集能够以多种格式应用于 WRF-Urban 系统，在简等到复杂的情况下展开应用研究。其中最简单的做法是利用 MODIS 土地利用数据，在 30 弧秒分辨率下识别出城市的边界区域。然而此方法在实际应用中存在局限性，在处理城市分率（urban fraction）参数方面表现欠佳。具体而言采用 MODIS 数据的方法将所有城市的分率设定为 0.90 并未区分住宅区与商业/工业区之间的差异性特征；而这两类地区由于物理特性的不同可能导致分析结果出现偏差这种简单的处理方式可能会削弱高分辨率形态数据分析应有的效果 因此不建议用户采用这种方法进行建模工作

4.2 推荐的城市分数处理方法

采用 National Land Cover Dataset (NLCD) 提供的城市土地利用类别更为推荐来确定区域边界，并借助专门开发的工具从 NLCD 数据集中提取相应的城市用地分层参数。该方法可将城市参数化细化为低密度、高密度住宅以及商业/工业化的类型划分，并且可达到与 NUDAPT 数据集相当的高分辨率度量效果。

关于下载与使用NLCD的城市土地利用类别文档，请参考ARW用户指南（第3章）。当在一个较大的区域内采用多个城市时，请确保对于每个NLCD地块数据片都需要执行这些操作，并新增多条记录到GEOGRID.TBL文件中；每条记录都赋予了更高的优先级值。

4.3 NLCD 数据集处理步骤

按照ARW用户的指导流程,请先确保下载NLCD土地覆盖数据集,随后利用特定的软件工具提取出城市区域.通过该软件工具,在每个具有30米分辨率的NLCD城市分类网格单元中,我们可以设置对应的权重数值.对于那些不确定如何设定权重的情况,建议参考WRF-Urban模型中提供的查找表来完成这一过程.推荐的城市权重值如下:

• 低密度住宅 (Class 31): 0.5
• 高密度住宅 (Class 32): 0.9
• 商业/工业 (Class 33): 0.95

4.4 将城市分数参数添加到 WPS

为实现城市分数参数在WPS系统中的应用需求，在GEOGRID.TBL表中应补充新增以下几项内容：

    name=FRC_URB2D
    priority=1
    dest_type=continuous
    fill_missing=0.
    interp_option=default:four_pt+average_4pt
    abs_path=/data_directory/

注意: 当应用于大面积区域时, 需要从 NLCD 数据集中创建多个城市分数数据集, 并且每一个数据集都需要在 GEOGRID.TBL 中记录一个条目, 其优先级数值应逐步提高.

这种方案为城市的得分计算带来了比标准表格更大的多样性；然而这并非必要步骤因为WRF-Urban能够直接采用标准表格中的得分进行运算

4.5 下载 NUDAPT 数据集

在生成 WRF 计算域之前，需要先从该平台访问其WRF下载页面并获取NUDApT数据集。这些数据集的存储位置位于标准地理数据邻近的下载链接附近。

在下载完成后，请将 NUDAPT 数据集解压至与其它静态地理数据所处的同一个目录下；若因文件系统权限问题无法采取上述措施，则可在 GEOGRID.TBL 中将其配置为 NUDAPT 数据的绝对路径。

4.6 在 WPS 中使用 NUDAPT-44 数据

NUDAPT-44 数据集在 WPS 中被整合为一个名为 URB_PARAM 的多维数组。该数组涵盖所有城市的冠层参数集合（UCP），每个具体的数据项的位置信息均标注于表 1 中。其中 geoem 和 metem 文件会以二维网格形式存储这些数据项；但在 RF 模式运行时，则需要将这些数据项拆分为单独的一组进行计算处理。

在实现WPS系统功能扩展需求的过程中，在编辑配置文件GEOGRID.TBL时，请移除其中标记为URB_PARAM的部分

    name=URB_PARAM
    priority=1
    dest_type=continuous
    fill_missing=0.
    z_dim_name=num_urb_params
    interp_option=default:nearest_neighbor
    rel_path=NUDAPT_1KM_Binary/

建议：在空间插值过程中，将插值选项设置为 nearest_neighbor（即最近邻插值）。值得注意的是, 由于数据的稀疏性, 在空间插值过程中可能会导致不合理的参数取植

该NUDAPT数据集可在不同复杂度级别上整合至WRF-Urban系统中。建议采用NLCD数据来计算城市覆盖率，并根据不同城市化类型区分具体作用。从而有助于提供高分辨率的城市形态数据。通过在GEOGRID.TBL中适当设置URB_PARAM和FRC_URB2D参数，能够更准确地模拟各区域的气象行为。特别是住宅区与商业/工业区等不同类型的区域对大气的作用差异。

5 关键参数解释

NUDAL-44 数据集的核心指标通过一个标记为URB_PARAM的多维度数据结构在WRF系统中被采用，并且参考表1可获得这些参数的具体数据。

主要涉及以下四个方面：**FAD（Frontal Area Density, 正面面积密度）、PAD（Plan Area Density, 平面面积密度）、RAD（Roof Area Density, 屋顶面积密度）以及建筑高度分布（Building Height Distribution）。**这些指标被用来计算 WRF 模型中的城市形态特征如粗糙度长度、位移高度和街道宽度等信息。

以下是 NUDAPT-44-NBSD 参数表（Table 1） 的摘要，列出了每个参数的 WRF 变量名称 和它们在 URB_PARAM 数组 中的索引。部分参数包含多个索引，用于表示垂直分辨率或风向分辨率：
1、垂直分辨率：某些参数包含 15 个索引，这些索引以 5 米区间 分辨，涵盖了从 0 米到 75 米 的建筑物高度。
2、风向分辨率：某些参数包含 4 个索引，分别表示 四个风向（0°、135°、45°、90°），这些风向可以再投影 180°。

参数颜色编码： 在表格中被标记为红色、蓝色或紫色的参数用于计算WRF-Urban的城市形态学, 而其他所有未被标记的参数则将成为未来模型发展的重要基础

• 红色仅限于BEP及其扩展的BEP_BEM参数化方案。
• 蓝色专用于单层城市冠层模型（SLUCM）的应用。
• 紫色则作为所有城市参数化方案的基础配置依据。

6 WRF-Urban 模型中的 NUDAPT 使用

在 WRF 模型中，NUDAPT 数据集用于建立城市形态参数。这些模型要求用户将额外的参数配置到 namelist 文件中以供使用。例如每个城市网格的垂直层数由 num_urban_layers 表示以及建筑高度分布的空间维度由 num_urban_hi 表示。

6.1 URB_PARAM 数组的拆分

每当用户执行 real 程序时

当前的WRF代码仅实际采用表中标注高亮部分所列的参数。若要引入其他未被采用的参数，则必须在指定功能模块中进行相应配置和添加

    module_physics_init.F: 物理初始化子程序。
    module_first_rk_step_part1.F 和 solve_em.F: 调用物理初始化子程序。

6.2 NUDAPT 数据的检测

该模块SF Urbain F中的城市初始化子程序会验证面积加权平均建筑高度是否超过零。当所述标准得到符合时，在WRF系统中将会获取NUDATP数据。若未达到标准要求，则所有相关参数会被置零，并且城市的形态学特征将会源自于城市参数表中的记录

6.3 BEP 和 BEP_BEM 方案中的城市形态参数

在 BEP 和 BEP_BEM 方案中，城市形态参数主要包括：

• 建筑宽度
• 街道宽度
• 街道方向
• 建筑高度分布

其中，建筑高度分布直接来自 NUDAPT 数据。建筑宽度由以下几个参数计算：

• 平面面积分数
• 建筑表面积与平面面积的比率
• 平均建筑高度

街道宽度的计算遵循一致的参数设定以及相关指数。若采用 NUDAPT 数据与之比较（BEP 或 BEP_BEM 方案），则需对多个 namelist 变量及相应参数进行配置或修改。

1、BEP 方案设置
要使用 NUDAPT 数据与 BEP 方案，需要做以下调整：

• 在进行 WRF 编译操作之前，在 BEP 代码（module_sf_bep.F）中需指定每个城市网格的垂直层数参数 nz_um 至少为15层。
  • 用户应适当调整 namelist 中的 num_urban_layers 参数值。
  • 应新增一个 namelist 变量 num_urban_hi 来指定建筑高度分布维度，并将其值设定为15。

2、BEP_BEM 方案设置
对于 BEP_BEM 方案，需要做以下调整：

• 在编译 WRF 软件之前，请确保在 BEP_BEM 子程序（module_sf_bep_bem.F）中将每个城市网格的垂直层数（nz_um）配置为其不小于15。
• 在 BEP_BEM 子程序中，请将每个城市网格中的建筑类型最大数量（nbui_max）设定为其限定值15。
• 在 namelist 区域内，请根据nz_um和nbui_max参数进行num_urban_layers的配置（参考BEP_BEM子程序说明）。
• 此外，请特别注意设置namelist变量num_urban_hi，并将其指定值确定为其15数值参数，并用于定义建筑高度分布维度。

6.4 单层城市参数化方案

用于单层城市参数化方案（Single Layer Urban Parameterization）中来替代查找表中的数值数据。

• 平均建筑高度
• 建筑高度标准差
• 平面面积分数

街道宽度和建筑宽度的计算采用了与BEP方案相同的思路，并据此进行标准化建筑高度的计算。最终采用NUDAPT-44-NBSD参数来评估每个网格单元的关键指标：

• 粗糙度长度
• 建筑屋顶的粗糙度长度
• 位移高度
• 天空视角因子

在 WRF 模型框架内，采用 NUDAPT 数据可明显提高城市形态预测精度，在采用 BEEP 和 BEEP-BEM 参数化方案时效果尤为突出。研究人员需根据具体研究需求对 namelist 文件中的相关参数进行优化设置，并应在代码编译前正确设定各参数值。基于上述调整措施下，则可通过 NUDAPT 数据实现对诸如建筑高度分布、街道宽度等关键气象参数的更加精确地计算，并最终获得与大气相互作用相关的粗糙度和位移高度等重要指标的数据支持。

参考