一个python包，用于构建专门针对smrf/awsm的水文建模文件
basin-setup的Python项目详细描述
水槽设置工具v0.11.2
盆地设置工具是一个python脚本，用于创建所需的 运行SMRF的输入 awsm雪模拟。
安装
先决条件：
- GDAL 2.3.1
- python>；=3.5
- PIP 9.0.1
要开始安装basin_安装程序，请确保gdal是从 来源。注意：不要为gdal安装python库，而是安装 命令行实用程序。按照说明从源代码编译 提供时间：
http://trac.osgeo.org/gdal/wiki/buildhints
安装gdal后，使用pip:
安装python需求$ pip install -r requirements.txt
最后安装盆地设置供命令行使用：
$ sudo make install
如果要在盆地上进行开发，请使用以下命令 安装该实用程序，以便使用对源的更改 无需重新安装
$ sudo make develop
命令
使用make文件安装后，将安装3个命令。
水池设置
面盆装置 输出单个netcdf文件，其中包含：
- 面盆面罩
- 流域DEM
- 流域植被类型（来自陆地）
- 流域植被高度（从陆地开始）
- 盆地植被τ
- 流域植被k
一般用法
要使用面盆设置，您只需要面盆边界的形状文件 以及包含形状文件范围的DEM。是的 要求形状文件为UTM。DEM的投影 转换为形状文件的形状。
要以最简单的形式使用面盆设置，只需提供一个shapefile和 DEM：
最容易使用
$ basin_setup -f rme_basin_outline.shp -dm ~/Downloads/ASTGTM2_N43W117/ASTGTM2_N43W117_dem.tif
自定义单元格大小要指定单元格大小，请使用cell size标志 如果未使用，则默认值为 50m：
$ basin_setup -f rme_basin_outline.shp -dm ~/Downloads/ASTGTM2_N43W117/ASTGTM2_N43W117_dem.tif --cell_size 10切换阵列原点
有时图像会有正确的坐标和方向
但它的数组将有一个与预期不同的来源。这个罐头
在光栅图像和其他数据集之间交替时发生。为了
例如，使用上述命令将为
当使用类似ncview（以下
考虑输入的x和y数据）。但是如果你只是想
使用matplotlib中的imshow，您将发现的数据是颠倒的，因此
默认行为将翻转图像。这是因为
阵列原点。要不翻转，请使用翻转的--noflip标志
y轴数据和x轴结果图像上的图像
在ncview中正确定位
>
$ basin_setup -f rme_basin_outline.shp -dm ~/Downloads/ASTGTM2_N43W117/ASTGTM2_N43W117_dem.tif --noflip
设置点模型
可以创建我们小组认为的点模型。这个 这里的目标是创建在smrf/awsm中运行所需的所有文件 无需更改SMRF/AWSM代码即可测试建模系统 在某一点上。这意味着创建尽可能小的拓扑。在 这个箱子是3x3图像。netcdf指示图像不能为1像素。 下面是最简单的方法为Reynolds Mountain创建点模型 东部的雪枕地点。
最容易使用
$ basin_setup -p 519976,4768323 -dm ASTGTM2_N43W117_dem.tif --epsg 2153
注意：在改进此代码之前，用户必须提供epsg代码 从而得到投影信息。如果你不确定 您的epsg正在使用此链接查找它。 http://spatialreference.org/ref/epsg/
对于点模型，有时需要使用统一的值 对于变量。这是通过使用统一标志来完成的。
统一数据
$ basin_setup -p 519976,4768323 -dm ASTGTM2_N43W117_dem.tif --epsg 2153 --uniform
它只需选择中间的单元格并将其应用到所有地方。关于这个 dem也可以作为一个单独的值提供。所以用户可以 选择不同于图像所能提供的高程。例如
自定义DEM
$ basin_setup -p 519976,4768323 -dm 1000 --epsg 2153 --uniform
在Docker中使用
如果你不熟悉gdal，构建gdal有时会让你头疼。 正常的构建实践。如果你想用这个工具 提出问题，然后使用docker命令。但是请注意，文件 结构是Docker中表示的内容。所以你必须上山 本地目录到Docker目录幸运的是我们已经创建了一个数据 给你的文件夹。安装这些也可以确保文件 生成persist。
这些命令的用法相同，但是 额外的：
$ pip install -r requirements.txt0
上面的命令是：
- 将当前工作目录装入
/data文件夹 Docker内部 - 将当前工作目录装载到
/data/downloadsdocker中的文件夹 - 运行面盆设置，定位负载指向码头侧。
描绘
描述脚本使用倾点和 数字高程模型该工具基于taudem
该脚本将使用阈值生成所有子捷联惯导的形状文件。 它还保存数据，以便能够更快地重新运行。
功能
- 自动描绘。
- 具有多个阈值的多次运行。
- 重新运行功能以减少计算时间。
- 输出流域和子流域的形状文件
- 并行运行
一般用法
- 倾点必须采用BNA格式。bna文件中点的名称
将用作输出文件的名称。
- DEM必须是.tif
$ pip install -r requirements.txt
1
- 倾点必须采用BNA格式。bna文件中点的名称 将用作输出文件的名称。
- DEM必须是.tif
$ pip install -r requirements.txt1
使用调试标志将在 在名为definition的文件夹中
获取s所需的文件
< H1> 历史0.1.0（2017-12-05）
- 项目开始！
0.2.0（2018-02-17）
- 文档
- 点模型设置
- 单元大小错误修复1
0.3.0（2018-09-07）
- 数组翻转选项
- 改进的文档
- python 3兼容性
- 输出正在使用的唯一veg值
- 码头文件！
0.4.0（2017-10-16）
- 添加了投影信息
- 项目Metdata和徽章
0.5.0（2018-11-14）
- 修正了8和9
- 更新要求
- 添加了用于安装的生成文件
- 描述脚本的原型！
0.6.0（2018-11-14）
- 意外的轻微碰撞
0.7.0（2018-11-21）
- 修正了用于描述的文件管理中的拼写错误
- 详细描述形状文件输出，包括子ssin
- 用于描绘的改进文档
- 自动确定投影信息
0.8.0（2019-03-06）
- 修复12、15、16、17、18
- 划定
- Docker Build的改进
- streamflow所需文件的详细描述中扩展的输出
- 提取功能并移动到SPATIALNC <阿德>D GRM工具，用于将来自ASO的激光雷达航班聚合到NetCDF中
0.9.0（2019-07-18）
- 修复27
- 完成NAN作业
- GRM的扩展重采样技术
0.10.0（2019-07-18）
- 24的修复程序
- 添加到ars streamflow建模的静态文件输出中
- 文档改进
0.10.0（2019-08-09）
- 修复31
- pypi上的第一个版本
- 已将basin_设置转换为python包而不是脚本集合
- 植被参数要求更严格，需要CSV来指示解释
- 更新的Docker
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