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NCPROFIL: Unterschied zwischen den Versionen

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Profile<br />
Profile<br />
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* Type = '''Hovmoeller''': Physikalische Größen, die auf einem Profil und entlang der Zeitdimension vorliegen, lassen sich als Hovmöller-Diagramm darstellen. In dieser Darstellungsform wird entlang der x-Achse die räumliche Dimension dargestellt und entlang der y-Achse die zeitliche Dimension. Der Wert der physikalischen Größe an jedem Punkt ist farbig codiert.  
* Type = '''Hovmoeller''': Physikalische Größen, die auf einem Profil und entlang der Zeitdimension vorliegen, lassen sich als Hovmöller-Diagramm darstellen. In dieser Darstellungsform wird entlang der x-Achse die räumliche Dimension dargestellt und entlang der y-Achse die zeitliche Dimension. Der Wert der physikalischen Größe an jedem Punkt ist farbig codiert.  
* Type = '''Percentiles''':  Die zeitliche Variation der Größen über das Profil kann alternativ mit Hilfe dieser Darstellung gezeigt werden. Auf der x-Achse ist die räumliche Dimension, auf der y-Achse die Größe selbst. Als Linie wird der zeitliche Mittelwert der Daten an jedem Profilpunkt dargestellt. Als graue Spannweiter im Hintrgrund wird ein Bereich zwischen zwei Perszentilen dargestellt, Default sind 5 % und 95 %.   
* Type = '''Percentiles''':  Die zeitliche Variation der Größen über das Profil kann alternativ mit Hilfe dieser Darstellung gezeigt werden. Auf der x-Achse ist die räumliche Dimension, auf der y-Achse die Größe selbst. Als Linie wird der zeitliche Mittelwert der Daten an jedem Profilpunkt dargestellt. Als graue Spannweiter im Hintrgrund wird ein Bereich zwischen zwei Perszentilen dargestellt, Default sind 5 % und 95 %.   
* Type = '''Prognose''':  Aus den Perzentilen kann auch ein Prognosewert gebildet werden. Entsprechend dem im Weserverfahren angewendeten Verfahren zur Prognosebildung wird dafür der Perzentilwert um einen wählbaren Rundungswert aufgerundet (z. B. 1 cm für den Wasserstand). Weiterhin wird für angegebene Bereiche (z. B. 5-km Abschnitte) der höchste gerundete Wert gewählt. Dies ist dann der Prognosewert für diesen Zeitraum und wird neben den Perzentilwerten (grau) dann standardmäßig als rote Linie angezeigt. Auf der x-Achse ist die räumliche Dimension, auf der y-Achse die Größe selbst.   
* Type = '''Prognose''':  Aus den Perzentilen kann auch ein Prognosewert gebildet werden. Entsprechend dem im Weserverfahren angewendeten Verfahren zur Prognosebildung wird dafür der Perzentilwert um einen wählbaren Rundungswert aufgerundet (z. B. 1 cm für den Wasserstand). Weiterhin wird für angegebene Bereiche (z. B. 5-km Abschnitte) der höchste gerundete Wert gewählt. Dies ist dann der Prognosewert für diesen Abschnitt und wird neben den Perzentilwerten (grau) dann standardmäßig als rote Linie angezeigt. Auf der x-Achse ist die räumliche Dimension, auf der y-Achse die Größe selbst.   
* Type = '''Allevents''': Die zeitliche Variation wird dargestellt, indem alle in der Inputdatei enthaltenen synoptischen Werte als einzelne Linien über das Profil dargestellt werden. Es wird ein Farbspektrum verwendet so dass der zeitliche Verlauf erkennbar ist, solange nicht zu viele Ereignisse übereinander dargestellt werden.
* Type = '''Allevents''': Die zeitliche Variation wird dargestellt, indem alle in der Inputdatei enthaltenen synoptischen Werte als einzelne Linien über das Profil dargestellt werden. Es wird ein Farbspektrum verwendet so dass der zeitliche Verlauf erkennbar ist, solange nicht zu viele Ereignisse übereinander dargestellt werden.
* Type = '''Multidata''': Diese Darstellungsform erlaubt keine Darstellung der Variation der Werte über die Zeit. Stattdessen können Werte aus verschiedenen Läufen verglichen werden. So können Einzelwerte aus mehreren Dateien zusammen in einem Diagramm dargestellt werden. Die Variablen dürfen dann keine Zeitdimension enthalten, sind also in der Regel Mittelwerte von Tidekennwertanalysen oder die Ergebnisse von Langzeitanalysen. <br />
* Type = '''Multidata''': Diese Darstellungsform erlaubt keine Darstellung der Variation der Werte über die Zeit. Stattdessen können Werte aus verschiedenen Läufen verglichen werden. So können Einzelwerte aus mehreren Dateien zusammen in einem Diagramm dargestellt werden. Die Variablen dürfen dann keine Zeitdimension enthalten, sind also in der Regel Mittelwerte von Tidekennwertanalysen oder die Ergebnisse von Langzeitanalysen.  
* Type = '''IsoLine''':
* Type = '''IsoShift''':
* Type = '''IsoClass''':
* Type = '''IsoComp''':
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Inputformate:<br />
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|programmiersprache=[[MATLAB]] (erstellt mit Version R2019b)
|programmiersprache=[[MATLAB]] (erstellt mit Version R2019b)
|zus_software= Benötigt zum Ausführen MATLAB Compiler Runtime (zu finden auf Linux unter /usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v97)
|zus_software= Benötigt zum Ausführen MATLAB Compiler Runtime (zu finden auf Linux unter /usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v97)
|kontakt_original=[mailto:anna.zorndt@baw.de A. Zorndt]
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Anwendungsbeispiele findet sich unter $PROGHOME/examples/ncprofil/.<br />
Anwendungsbeispiele findet sich unter $PROGHOME/examples/ncprofil/.<br />
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Für ihre Mithilfe bei der Programmentwicklung danke ich Tabea Brodhagen, Marissa Albers und Jens Jürges.
Für ihre Mithilfe bei der Programmentwicklung danke ich Ulrike Schiller.


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Aktuelle Version vom 26. Juli 2023, 14:17 Uhr

Basisinformationen

Programm-Name

ncprofil

Version

Juni 2021

Beschreibung

September 2022

Stichworte

Profile
Aggregation
Perzentile
Prognosewerte
Hovmoeller
ProfilZeit
plotProfilZeit
MATLAB

Kurzbeschreibung

Mit der Anwendung ncprofil lassen sich Daten darstellen, die auf Profilen und ggf. auch über die Zeit vorliegen. Die Besonderheit ist, dass die Daten auch auf Profilen vorliegen können, die aus einer Reihe an aneinandergreihten Kontrollvolumina bestehen.

ncprofil ist das Nachfolgeprogramm von PLOTPROFILZEIT, das nicht mehr aktualisiert wird. Der Unterschied ist ein Re-Engineering des Programms auf die neuen Standards für Matlab-Proghome Programme. In einem nächsten Schritt wird noch eine Anpassung der Leseroutine erfolgen. Mit dem Re-Engineering fällt das veraltete Inputformat XTRDATA weg.

Die Art der Darstellung ist auswählbar:

  • Type = Hovmoeller: Physikalische Größen, die auf einem Profil und entlang der Zeitdimension vorliegen, lassen sich als Hovmöller-Diagramm darstellen. In dieser Darstellungsform wird entlang der x-Achse die räumliche Dimension dargestellt und entlang der y-Achse die zeitliche Dimension. Der Wert der physikalischen Größe an jedem Punkt ist farbig codiert.
  • Type = Percentiles: Die zeitliche Variation der Größen über das Profil kann alternativ mit Hilfe dieser Darstellung gezeigt werden. Auf der x-Achse ist die räumliche Dimension, auf der y-Achse die Größe selbst. Als Linie wird der zeitliche Mittelwert der Daten an jedem Profilpunkt dargestellt. Als graue Spannweiter im Hintrgrund wird ein Bereich zwischen zwei Perszentilen dargestellt, Default sind 5 % und 95 %.
  • Type = Prognose: Aus den Perzentilen kann auch ein Prognosewert gebildet werden. Entsprechend dem im Weserverfahren angewendeten Verfahren zur Prognosebildung wird dafür der Perzentilwert um einen wählbaren Rundungswert aufgerundet (z. B. 1 cm für den Wasserstand). Weiterhin wird für angegebene Bereiche (z. B. 5-km Abschnitte) der höchste gerundete Wert gewählt. Dies ist dann der Prognosewert für diesen Abschnitt und wird neben den Perzentilwerten (grau) dann standardmäßig als rote Linie angezeigt. Auf der x-Achse ist die räumliche Dimension, auf der y-Achse die Größe selbst.
  • Type = Allevents: Die zeitliche Variation wird dargestellt, indem alle in der Inputdatei enthaltenen synoptischen Werte als einzelne Linien über das Profil dargestellt werden. Es wird ein Farbspektrum verwendet so dass der zeitliche Verlauf erkennbar ist, solange nicht zu viele Ereignisse übereinander dargestellt werden.
  • Type = Multidata: Diese Darstellungsform erlaubt keine Darstellung der Variation der Werte über die Zeit. Stattdessen können Werte aus verschiedenen Läufen verglichen werden. So können Einzelwerte aus mehreren Dateien zusammen in einem Diagramm dargestellt werden. Die Variablen dürfen dann keine Zeitdimension enthalten, sind also in der Regel Mittelwerte von Tidekennwertanalysen oder die Ergebnisse von Langzeitanalysen.
  • Type = IsoLine:
  • Type = IsoShift:
  • Type = IsoClass:
  • Type = IsoComp:


Inputformate:

  • Input_Format = CVMesh2 fuer Netcdf Analyseergebnisse auf Kontrollvolumina oder aggregierte und nicht weiter analysierte Simulationsergebnisse
  • Input_Format = Mesh1 fuer Netcdf Ergebnisse auf Profilen (DATACONVERT Ergebnis von BDF Profildatei)
  • Input_Format = Mesh0 fuer Netcdf Ergebnisse auf Profilen (Profiloutput von UnTRIM2009)

Beispiel Hovmoeller Beispiel Percentiles Beispiel Allevents Beispiel Multidata

Eingabe-Dateien

  1. Steuerdatei (Beispiel unter $PROGHOME/examples/ncprofil, Typ ncprofil_steer.dat)
  2. UNTRIM Ergebnisse in den oben genannten Formaten

Ausgabe-Dateien

  1. Abbildung(en) der statistischen Größe(n) entlang des Profilkilometers (als *.pdf, *.png, *.eps oder *.fig)
  2. sdr Datei zum Programmverlauf
  3. err Datei für Fehler

Methode

Darstellung mit MATLAB.
Weiterhin werden bei Type = Percentiles auch vom Programm selbst Statistiken berechnet. Dafür werden folgende MATLAB-Funktionen genutzt:

  • für die Perzentile: prctile
  • für den Mittelwert: nanmean (d.h. NaNs fließen nicht in die Berechnung ein)
  • für den Median: nanmedian (d.h. NaNs fließen nicht in die Berechnung ein)
  • für das Maximum: nanmax (d.h. NaNs fließen nicht in die Berechnung ein)
  • für das Minimum: nanmin (d.h. NaNs fließen nicht in die Berechnung ein)

Vorlauf-Programme

NCAGGREGATE, NCANALYSE, UNTRIM

Nachlauf-Programme

MATLABFIGVIEWER

Weitere Informationen

Programmiersprache

MATLAB (erstellt mit Version R2019b)

zusätzliche Software

Benötigt zum Ausführen MATLAB Compiler Runtime (zu finden auf Linux unter /usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v97)

Originalversion

A. Zorndt

Programmpflege

Arbeitsgruppe POS mit A. Zorndt, U. Schiller und Catie Bachmann

Dokumentation/Literatur

Anwendungsbeispiele findet sich unter $PROGHOME/examples/ncprofil/.
Beschreibungen der unter Methode erwähnten MATLAB-Funktionen finden sich hier: http://de.mathworks.com/help/stats/descriptive-statistics.html .


Für ihre Mithilfe bei der Programmentwicklung danke ich Ulrike Schiller.

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Strukturübersicht

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