3

私はプログラミングにかなり慣れていないので、Python 2.7 IDLE で単純なゼロ次元のエネルギー収支モデルを作成して、地球の表面温度を計算し、氷のアルベド フィードバックを追加しようとしています。つまり、モデルの温度出力が280K よりも高い場合、アルベドは 0.3 (30% のエネルギーが反射) に留まり、250k 未満の場合、アルベドは 0.7 (70% のエネルギーが反射されます。より低温であるため、地球上のより大きな氷 (白) の覆い) です。これらの間の範囲にあります。アルベドは式で計算されます。アルベドのこの新しい値は、モデルから戻されて、より正確な温度が得られます。

私のモジュールでは、定義しました。

アルベドの最終的な気候モデルの計算 新しいアルベドを考慮した新しい最終的な気候モデル

最初の気候モデルの出力を比較するグラフを作成しようとしていますが、太陽入力は変化しますが、アルベドは一定であり、アルベドと太陽出力が変化する 2 番目の実行の出力と比較します。しかし、エラーが発生し続けます。

これは私のグラフのスクリプトです:

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  from EBM_IceAlbFeedback import *
  # q is for the Solar Constant
  q=np.linspace(2.5e26,4.0e26,150)
  # t= temperature derived from the final climate model
  t= finalCM(Q=q)
  plt.plot(q,t,'b-')
  q=np.linspace(3.0e26,4.5e26,150)
  # tb= is the second set of temperatures derived from the NEWfinalCM which contains an Ice Albedo Feedback
  tb= NEWfinalCM(Q=q)
  plt.plot(q,tb,'r-')
  plt.show ()

私のエラーメッセージは次のとおりです。

Traceback (most recent call last):
 File "K:/python/CompareCMsPlt2.py", line 13, in <module>
tb= NEWfinalCM(Q=q)
 File "K:/python\EBM_IceAlbFeedback.py", line 228, in NEWfinalCM
 NewAlb=NAlb(dist=dist, Q=Q, co2Emissions=co2Emissions, alpha=alpha, cCycleInt=cCycleInt, cCycleSlope=cCycleSlope)
 File "K:/python\EBM_IceAlbFeedback.py", line 190, in NAlb
  if ta>280.0:
 ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

これは私のモジュールのこの部分で何かを参照していると思います:

def NAlb (dist=150e9, Alb=0.3, Q=3.87e26, co2Emissions=0.0, alpha=3.0, cCycleInt=0.4,    cCycleSlope=0.0001):
'''
Readjusting Albedo to the output temperature

Arguments:

Q = solar ouput (W)
dist = distance from the sun (m)
co2Emissions = Cumulative CO2 emissions since 2010 (GtC)
alpha = climate sensitivity (K/2xCO2)
cCycleInt = Initial value of the airborne fraction (unitless)
cCycleSlope = Increment the airborne fraction per GtC (GtC^-1)

Return Value:
NewAlb= New Albedo (Unitless)
'''
# CALCULATE ABORTIVITY:
#Our model is baselined at an atmospheric CO2 concentration of 390 ppmv in 2010
baselineCO2=390.0
#The official IPCC figure for conversion of mass of emissions (GtC) top atmospheric   concentration (ppmv)
IPCCmassToConc=2.12
#approximate correction for the carbon cycle:
cCycleAdjust=cCycleInt+cCycleSlope*co2Emissions
#convert GtC to CO2 conc in ppmv:
co2=co2Emissions*cCycleAdjust/IPCCmassToConc+baselineCO2
#calculate absorptivity
absrp=absrpFromCO2( CO2=co2, alpha=alpha )

#CALCULATE TEMPERATURE: using the same method as in the finalCM
ta=transATmCM (absrpt=absrp, dist=dist, Alb=0.3, Q=Q)
# define the thresholds for an ice free state.
if ta>280.0:
    NewAlb=0.3
# define the threshold for a snow ball Earth state.
elif ta<250.0:
    NewAlb=0.7# Calculate albedo for temperatures between 280k to 230k
elif 250.0<ta<280.0:
    NewAlb=(0.3+(((0.7-0.3)/(280.0-250.0))*(280.0-ta)))
return NewAlb




  def NEWfinalCM( co2Emissions=0.0, alpha=3., dist=150e9, Q=3.87e26, cCycleInt=0.4, cCycleSlope=0.0001 ):
'''
A New final Climate model which contains and Ice Albedo Feedback

Arguments:

Q = solar ouput (W)
dist = distance from the sun (m)
co2Emissions = Cumulative CO2 emissions since 2010 (GtC)
alpha = climate sensitivity (K/2xCO2)
cCycleInt = Initial value of the airborne fraction (unitless)
cCycleSlope = Increment the airborne fraction per GtC (GtC^-1)

Return Value:
tn = surface temperature (K)
'''
#Our model is baselined at an atmospheric CO2 concentration of 390 ppmv in 2010
baselineCO2=390.0
#The official IPCC figure for conversion of mass of emissions (GtC) top atmospheric concentration (ppmv)
IPCCmassToConc=2.12
#approximate correction for the carbon cycle:
cCycleAdjust=cCycleInt+cCycleSlope*co2Emissions
#convert GtC to CO2 conc in ppmv:
co2=co2Emissions*cCycleAdjust/IPCCmassToConc+baselineCO2


#calculate temperature
absrp=absrpFromCO2(CO2=co2, alpha=alpha)
NewAlb=NAlb(dist=dist, Q=Q, co2Emissions=co2Emissions, alpha=alpha, cCycleInt=cCycleInt, cCycleSlope=cCycleSlope)

tn=transATmCM( absrpt=absrp, dist=dist, Alb=NewAlb, Q=Q)


return tn

どんな助けでも大歓迎です

ありがとう

4

1 に答える 1

1

上記のコメントは正しく、何をしたいのか明確ではありませんが、配列内のすべての要素が条件を検証するかどうかを確認したい場合は、次のようにします。

if tb.all() > 280.0:

配列にそれを満たす値が存在するかどうかに興味がある場合は、次のことができます。

if tb.max() > 280.0:
    ...
elif tb.min() < 250.0:

上記の両方の例は、3 番目の条件の単純な else ステートメント以上のものである必要はありません。

ポジションを個別に評価したい場合も可能ですが、次のようにします。

tb_test = np.ones(tb.shape) * 3
tb_test[np.where(tb > 280)] = 1
tb_test[np.where(tb < 250)] = 2

これにより、最初の条件が適用される場所では tb_test 配列が 1 になり、2 番目の条件が適用される場所は 2 になり、3 番目の条件が適用される場所は 3 になります。

もちろん、さまざまな条件が適用される上記の識別の代わりに、計算を直接挿入することもできます...

于 2012-03-19T20:39:31.530 に答える