PySeison-教程6：驗證類

1.2。對象定義

 

根據定義，Python是一種面向對象的語言，而matlab也是。PySeidon基於此對象概念，因此讓我們定義第一個“ Validation”對象。

 

練習1：

• 使用Ipython 快捷方式 解開Drifter文檔

 

回答：

Validation?

根據文檔，爲了定義Validation對象，所需的輸入爲：

• PySeidon測量對象（例如ADCP，TideGauge，Drifter）的獨立或元組
• PySeidon模擬對象（即FVCOM或Station）

請注意，流量 選項允許通過表面流量（'sf'），深度平均流量（'daf'）或任何深度（浮動）進行流量比較。如果未提供此選項，則將向用戶提示選項選項。

 

練習2：

• 從./data4tutorial/drifter_GP_01aug2013.mat中提供的模板初始化adcp，tidegauge和drifter對象
• 提示：將文件的路徑調整爲本地計算機的路徑。
• 從以下opendap URL初始化Station和fvcom對象：http ://ecoii.acadiau.ca/thredds/dodsC/ecoii/test/Station3D_dngrid_BF_20130730_20130809.nc 和http://ecoii.acadiau.ca/thredds/dodsC/ecoii/test /FVCOM3D_dngrid_GP_20130801_20130802.nc
• 初始化val1，一個Validation對象，使用adcp對象和station對象作爲輸入
• 使用所有測量對象和FVCOM對象的列表以及'daf'的'flow'選項作爲輸入，初始化val2，一個Validation對象。
• 使用所有測量對象和FVCOM對象的列表以及-5.0的“ flow”選項作爲輸入，初始化val3，一個Validation對象。

回答：

drift = Drifter('./data4tutorial/drifter_GP_01aug2013.mat')
adcp = ADCP('./data4tutorial/adcp_GP_01aug2013.mat')
tg = TideGauge('./data4tutorial/tidegauge_GP_01aug2013.mat')
station = Station('http://ecoii.acadiau.ca/thredds/dodsC/ecoii/test/Station3D_dngrid_BF_20130730_20130809.nc')
fvcom = FVCOM('http://ecoii.acadiau.ca/thredds/dodsC/ecoii/test/FVCOM3D_dngrid_GP_20130801_20130802.nc')
val1 = Validation(adcp, station)
val2 = Validation([adcp, drift, tg], fvcom, flow='daf')
val3 = Validation(adcp, fvcom, flow=-5.0)

得到：

Retrieving data through OpenDap server...
Initialisation...
Retrieving data through OpenDap server...
Initialisation...
Station site: GP_130730_TA    

1.3。對象屬性，函數，方法和特殊方法

 

TideGauge對象具有2個屬性和5個方法。通過鍵入val1將顯示它們。例如標籤。

一個屬性是一個量固有其對象。甲方法是本徵函數時改變的屬性的目的的。相反，一個函數將產生自己的輸出：

object.method（inputs）output = object.function（inputs）

 

站點屬性爲：

• 歷史記錄：歷史記錄元數據，可跟蹤對象的變化
• 變量：收集與水動力學有關的數據。請注意，方法將在此屬性中生成新字段
• 基準：收集標準驗證基準。請注意，只有運行了 validate方法之一後，此屬性纔會出現。

工作站的方法和功能爲：

• Benchmarks_map：繪製測深圖和模型驗證基準
• validate_data：根據時間序列分析計算一系列標準驗證基準
• validate_harmonics：此方法計算諧波分析的每個組成部分（即* _error.csv）的誤差（以％爲單位）並將其存儲在csv文件中。
• taylor_diagram：基於“ validate_data”的結果繪製泰勒圖
• save_as：將當前的Validation結構保存到 pickle或 mat文件中

 

2. PySeidon-動手（15分鐘）

 

練習3：

• 執行數據驗證的VAL1在-5.0米的深度與情節選項設置爲True，save_csv選項設置爲True和文件名以“TEST1”。
• 請注意，文件夾 adcp_GP_01aug2013已創建。
• 繪製val1的泰勒圖
• 執行諧波驗證的VAL1在-5.0米深度與文件名選項=“TEST2”。
• 請注意，已經創建了 test_el_harmo_error.csv和 test_vel0_harmo_error.csv。

回答：

val1 。validate_data （plot = True ， save_csv = True ， filename = 'test1' ）
val1 。taylor_diagram （）
val1 。validate_harmonics （filename = 'test2' ）

 

---驗證基準---
                   MDPO偏斜齒輪R2 RMSE NOF CF ovORun \
adcp_GP_01aug2013 0 -11.59 ADCP 1.00 0.16 0.00 100.00 +   
adcp_GP_01aug2013 300 -8.77 ADCP 0.91 0.21 0.00 45.00-   
adcp_GP_01aug2013 40 40.95 ADCP 0.92 11.62 1.43 85.00-   
adcp_GP_01aug2013 140 -216.11 ADCP 0.76 0.29 47.86 22.86 +   
adcp_GP_01aug2013 60 15.60 ADCP 0.99 0.27 0.00 84.29-   
adcp_GP_01aug2013 20 12.81 ADCP 0.99 0.39 0.00 95.71-   
adcp_GP_01aug2013 0 -149.50 ADCP 0.97 1.37 0.71 65.00-   

                   相位SI偏置NRMSE corr POF NSE技能\
adcp_GP_01aug2013 -180 -3.54 0.14 3.98 1.00 0.00 0.98 1.00   
adcp_GP_01aug2013 -180 0.15 0.12 11.04 0.95 1.43 0.86 0.96   
adcp_GP_01aug2013 -180 5.00 15.65 12.91 0.96 4.29 0.89 0.97   
adcp_GP_01aug2013 -180 -11.38 -0.15 56.01 0.87 11.43 -4.19 0.65   
adcp_GP_01aug2013 -180 1.56 0.17 6.83 1.00 0.00 0.90.9 0.99   
adcp_GP_01aug2013 -180 2.29 0.14 9.87 1.00 0.00 0.98 0.99   
adcp_GP_01aug2013 -180 2.58 -0.86 9.10 0.99 0.00 0.91 0.97   

                          類型MDNO SD  
adcp_GP_01aug2013 elev 0 0.35  
adcp_GP_01aug2013速度60 0.42  
adcp_GP_01aug2013目錄20 15.14  
adcp_GP_01aug2013 u 370 0.49  
adcp_GP_01aug2013 v 0 0.46  
adcp_GP_01aug2013 vel 0 0.42  
adcp_GP_01aug2013立方速度230 1.27  
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/text.py:52：Unicode警告：Unicode相等比較無法將兩個參數都轉換爲Unicode-將它們解釋爲不相等
  如果旋轉（“水平”，無）：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/text.py:54：Unicode警告：Unicode相等比較無法將兩個參數都轉換爲Unicode-將它們解釋爲不相等
  elif rotation =='垂直'：

 

站址：GP_130730_TA        
解決： 
基質製備... 
解決方案...
診斷...
做完了

解決： 
基質製備... 
解決方案...
診斷...
做完了

解決： 
基質製備... 
解決方案...
診斷...
做完了

解決： 
基質製備... 
解決方案...
診斷...
做完了

 

練習4：

• 執行數據驗證的VAL2與save_csv選項設置爲True和文件名以“TEST3”。注意：這需要一些時間...
• 請注意，已創建文件夾 adcp_GP_01aug2013_bis， drifter_GP_01aug2013和 tidegauge_GP_01aug2013。
• 繪製val2的泰勒圖

回答：

val2 。validate_data （save_csv = True ， filename = 'test3' ）
val2 。taylor_diagram （）

練習5：

• 執行數據驗證的VAL3與save_csv選項設置爲True和文件名以“TEST4”。注意：這需要一些時間...
• 請注意，文件夾 adcp_GP_01aug2013_bis_bis已創建。
• 繪製val3的基準圖

 

val3 。validate_data （save_csv = True ， filename = 'test4' ）
val3 。Benchmarks_map （）

3.驗證基準定義

 

這種對一組統計數據的收集和分析主要遵循被NOAA定義爲水動力模型驗證標準的基準[1]。添加了其他統計信息，以提供有關模型[2、3、4]技能的更多信息。

當前的驗證集通常執行以下變量，但可以擴展到其他流體動力學量：

• 當前速度（無符號速度）
• 電流方向（在-180至180度之間）
• 高程（偏離平均海平面）

基準測試

以下是用於評估模型技巧的統計信息列表

• RMSE：均方根誤差
• SD：誤差的標準偏差
• CF（X）：中心頻率；落入範圍（-X，X）的誤差值的百分比
• POF（X）：正離羣頻率；誤差值超過X的百分比
• NOF（X）：負異常頻率；低於-X的錯誤值的百分比
• MDPO（X）：正異常值的最大持續時間；連續錯誤超過X的最長分鐘數
• MDNO（X）：負異常值的最大持續時間；連續錯誤降至X以下的最長分鐘數
• Willmott技能：衡量模型對0到1之間觀察到的數據的依從性的一種方法，其中0絕對不遵守，1完美。
• 相位：模型數據的相移（分鐘），可在+/- 3小時的時間範圍內使RMSE最小。
• R2（即確定係數）：在0和1之間的模型數據和觀察到的數據之間的線性相關強度的度量，其中0爲無相關，而1爲完全相關。

X的值取決於變量及其使用的統計信息。如此處定義，X等於數據範圍的10％。NOAA還定義了確定模型技能的值的限制。因此，CF不能低於90％，NOF / POF不能高於1％，MDPO / MDNO不能超過24hr / 1440min。理想情況下，Willmott Skill和R2應該爲1，相位應該爲0。

參考文獻

[1] KW Hess，TF Gross，RA Schmalz，JG Kelley，F。Aikman和E. Wei，“ NOS評估可操作的臨近預報和前期水動力模型系統的標準，”美國國家海洋和大氣管理局，Silver Srping，馬里蘭，2003年。

[2] K. Gunn和C.Stock-Williams，“關於驗證複雜潮汐流的數值流體動力學模型”，《國際海洋能源雜誌》，第1卷。3-4號 特刊，第82-97頁，2013年。

[3] N. Georgas和AF Blumberg，“在海洋預報系統中建立信心：紐約港觀測和預測系統的設計和技能評估，第3版（NYHOPS v3）”，在第11屆國際河口和海岸建模會議上，美國華盛頓州西雅圖市，2010年。

[4] Y. Liu，P。MacCready，HM Barbara，EP Dever，M。Kosro和NS Banas，“ 2004年夏季哥倫比亞河羽流的沿海海洋環流模型評估”，《地球物理研究》，第1卷。114號 C2，第2頁。1978年– 2012年，2009年。