有一个工具,带有WRF叫WRF域创建父进程和子网格的向导,但问题是,你不能看到的地形和土地利用高分辨率模拟至关重要。为了查看地形我有另一个转换的工具净强调的文本强调textCDFNetCDF文件到一个KML文件和项目,在谷歌地球上。孩子的封闭的图像网格。如上解释为粗网格这与其说是一个问题,因为它是嵌套网格,在网格本身的大小可能不超过几百米。
@IRO-bot的请求我发布的代码计算i_parent_start j_parent_start。在Java中,当人们意识到Java没有minloc或Python的unravel_index等功能。所以我把我的程序分为三个步骤。完整的源代码与IRO-BOT可用。
- 阅读使用java netcdf xlat_m和xlong_m数组。
- 从每个值减去预期的纬度和期望经度的二维xlat_m xlon_m数组和平方的区别。
- 然后发现指数(i和j)最小的二维数组的元素(而不是一个扁平的一维数组)有一个工具,带有WRF叫WRF域创建父进程和子网格的向导,但问题是,你不能看到的地形和土地利用高分辨率模拟至关重要。为了查看地形我有另一个工具,NETCDF文件转换成KML文件和项目,在谷歌地球上。孩子的封闭的图像网格。如上解释为粗网格这与其说是一个问题,因为它是嵌套网格,在网格本身的大小可能不超过几百米。
这是我第一次回答主持人可能请编辑我的答案,以确保它是兼容的。
双desiredLatitude = 27个;双desiredLongitude = 77;双[][]xlatMArray = getXLatMArray(功能);双[][]xlongMArray = getXLongMArray(功能);int = xlatMArray.length;双[][]数组= new双[一][a];for (int i = 0;我<;+ +){(int j = 0; <; j + +){双latitudeDiff = desiredLatitude - xlatMArray[我][j];双longitudeDiff = desiredLongitude - xlongMArray[我][j];数组[我][j] = Math.pow (latitudeDiff 2) + Math.pow (longitudeDiff 2); } } double min = array[0][0]; double max = array[0][0]; int[] minIndex = {0,0}; int[] maxIndex = {0,0}; for (int i =0; i < array.length ; i++) { for (int j =0 ; j < array.length ; j++) { if (array[i][j] < min) { min = array[i][j]; minIndex[0] = i; minIndex[1] = j; } if (array[i][j] > max) { max = array[i][j]; maxIndex[0] = i; maxIndex[1] = j; } } }