自动供水模型
awsm的Python项目详细描述
自动化供水模型
美国农业部开发了自动供水模型（AWSM） 研究服务（ARS）在博伊西，ID.AWSM的目的是简化工作 ARS用于预测多个流域供水量的流量。 AWSM标准化了使用SMRF分发气象站数据所需的步骤， 使用iSnobal进行能量和质量平衡，并处理结果，同时 保持每个程序的灵活性。在
快速入门
使用AWSM最快的方法是使用docker映像 是预先构建的，可以跨平台部署。在
要从源代码本地构建AWSM，请检查安装说明here。在
Docker
Docker映像是允许我们将软件发送给用户的容器 天衣无缝，不头痛。这是迄今为止使用AWSM最简单的方法。如果 如果您想了解更多关于它们的信息，请访问docker's上的Whats a container 网站。在
不过，使用docker图像会有一些小问题，比如要求您
装载一个卷，以便在完成运行后访问数据。安装a
数据卷，以便您可以在本地文件系统和
docker，必须使用-v选项。更深入的讨论和
教程，请阅读docker volumes。容器具有共享数据卷
在/data处，容器可以访问本地文件系统。在
注意：在要装载的卷的主机路径上，必须使用完全绝对路径！
运行演示
要简单地运行AWSM演示，请将所需的目录作为卷装载并运行 图像，使用以下命令：
对于Linux:
docker run -v <path>:/data -it usdaarsnwrc/awsm:develop
，适用于MacOSX:
^{pr2}$，适用于Windows:
docker run -v /c/Users/<path>:/data -it usdaarsnwrc/awsm:develop
输出的netCDF文件将被放置在您安装的位置（使用 -v选项）。我们喜欢使用ncview快速查看netcdf文件。在
设置跑步
要使用AWSM docker映像创建自己的跑步记录，您需要设置 包含运行模型所需的所有文件的项目文件夹。然后使用 使用上面的相同命令，装载项目文件夹并提供指向 配置文件。项目文件夹的示例如下：
My_Basin
├── air_temp.csv
├── cloud_factor.csv
├── config.ini
├── maxus.nc
├── metadata.csv
├── output
├── precip.csv
├── solar.csv
├── topo.nc
├── vapor_pressure.csv
├── wind_direction.csv
└── wind_speed.csv
然后命令是：
docker run -v <path>/My_Basin:/data -it usdaarsnwrc/awsm:develop <path>/My_Basin/config.ini
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