Diferencia entre revisiones de «Ejemplo WRF»
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En este paso, el usuario podrá buscar mediante el sistema gestor de módulos LMOD las versiones de WRF y WPS disponibles, considerando que para una correcta ejecución de una simulación las versiones de WRF y WPS deben ser lo mas parecidas posibles. | En este paso, el usuario podrá buscar mediante el sistema gestor de módulos LMOD las versiones de WRF y WPS disponibles, considerando que para una correcta ejecución de una simulación las versiones de WRF y WPS deben ser lo mas parecidas posibles. | ||
Para realizar la búsqueda de módulos WRF y WPS, el usuario deberá ejecutar los comandos ml | Para realizar la búsqueda de módulos WRF y WPS, el usuario deberá ejecutar los comandos `ml spider WRF` y `ml spider WPS`. Lo que mostrará la siguiente información | ||
Revisión del 20:45 2 mar 2023
Ejecución de WRF mediante el uso de módulos
Este documento tiene por objetivo guiar a los usuario del Laboratorio Nacional de Supercomputación NLHPC en en el proceso de ejecución de una simulación del modelo WRF mediante la cargar los módulos disponibles en nuestro Gestor de Módulos LMOD.
Los pasos necesarios para realizar una simulación son los siguientes:
Realizar la carga de módulos correspondiente a la versión de WRF/WPS deseada por el usuario
En este paso, el usuario podrá buscar mediante el sistema gestor de módulos LMOD las versiones de WRF y WPS disponibles, considerando que para una correcta ejecución de una simulación las versiones de WRF y WPS deben ser lo mas parecidas posibles.
Para realizar la búsqueda de módulos WRF y WPS, el usuario deberá ejecutar los comandos `ml spider WRF` y `ml spider WPS`. Lo que mostrará la siguiente información
- Crear un directorio de trabajo para alojar la versión de WRF/WPS cargados previamente.
``` cd ~ mkdir TEST_WRF cp -rv /home/lmod/software/WRF/4.1.3-intel-2019b-dmpar/WRF-4.1.3 ~/TEST_WRF cp -rv /home/lmod/software/WPS/4.2-intel-2019b-dmpar/WPS-4.2 ~/TEST_WRF ```
- Descargar y descomprimir el archivo WPS_GEOG
``` cd ~/TEST_WRF/WPS-4.2 wget https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/src/wps_files/geog_high_res_mandatory.tar.gz tar -xvzf geog_high_res_mandatory.tar.gz ```
- Editar el archivo namelist.wps, de manera que pueda linkear apropiadamente los datos de geografía
``` &share
wrf_core = 'ARW', max_dom = 1, start_date = '2021-01-30_12:00:00','2021-01-30_12:00:00', end_date = '2021-01-30_18:00:00','2021-01-30_21:00:00', interval_seconds = 10800
/
&geogrid
parent_id = 1, 1, parent_grid_ratio = 1, 3, i_parent_start = 1, 53, j_parent_start = 1, 25, e_we = 150, 220, e_sn = 130, 214, geog_data_res = 'default','default', dx = 27000, dy = 27000, map_proj = 'lambert', ref_lat = -33.00, ref_lon = -80.00, truelat1 = -32.0, truelat2 = -34.0, stand_lon = -71.0, geog_data_path = './WPS_GEOG/'
/
&ungrib
out_format = 'WPS', prefix = 'FILE',
/
&metgrid
fg_name = 'FILE'
/ ```
En este ejemplo se ha descargado la data geog mandatoria, pero existe data opcional en caso de ser necesaria.
WPS_GEOG se descargó en /home/nombre_usuario/TEST_WRF/WPS-4.2 pero cada usuario puede descargarla donde desee. Y como se puede apreciar, la ruta geog_data_path es la que debe apuntar a esta carpeta.
- Enlazar simbólicamente la Vtable a utilizar, el cual debe quedar en la ruta donde está el preprocesador WPS
``` cd ~/TEST_WRF/WPS-4.2 ln -s ungrib/Variable_Tables/Vtable.GFS Vtable ```
- Ejecutar el comando geogrid.exe, el cual nos permitirá generar nuestro dominio.
``` srun geogrid.exe ```
- Descargar datos de CI y CB para realizar el preproceso de datos
En este caso, clonaremos desde el git NLHPC datos de prueba, los cuales nos permitirán ejecutar los procesos de ungrib.exe y metgrid.exe respectivamente. En este proceso, copiaremos los datos y desde la carpeta de WPS realizaremos el proceso de linkeo a dichos datos mediante el script link_grib.csh. Finalmente ejecutaremos ungrib.exe y metgrid.exe
``` cd ~/TEST_WRF/ wget https://github.com/nlhpc-training/Tutorial-WRF/archive/refs/heads/main.zip unzip main.zip cd ~/TEST_WRF/WPS-4.2/ ./link_grib.csh ~/TEST_WRF/Tutorial-WRF-main/ srun ungrib.exe srun metgrid.exe ```
En este ejemplo se ha ejecutado interactivamente el preproceso de datos ya que el dominio y la data han sido pensados para un ejercicio de poca duración. Ahora bien, en el caso de que el usuario deba preprocesar información de largo aliento, se recomienda crear un script y lanzarlo mediante sbatch.
- Crear el archivo de configuración namelist.input según lo requerido
Para este caso, ingresamos a la carpeta run de WRF y editaremos el archivo namelist.input de manera tal que quede como el siguiente.
``` cd ~/TEST_WRF/WRF-4.1.3/run/ vi namelist.input ```
```
&time_control run_days = 0, run_hours = 6, run_minutes = 0, run_seconds = 0, start_year = 2021, 2021, start_month = 01, 01, start_day = 30, 29, start_hour = 12, 00, end_year = 2021, 2021, end_month = 01, 02, end_day = 30, 01, end_hour = 18, 00, interval_seconds = 10800 input_from_file = .true.,.true., history_interval = 60, 60, frames_per_outfile = 1, 1, restart = .false., restart_interval = 7200, io_form_history = 2 io_form_restart = 2 io_form_input = 2 io_form_boundary = 2 /
&domains time_step = 60, time_step_fract_num = 0, time_step_fract_den = 1, max_dom = 1, e_we = 150, 220, e_sn = 130, 214, e_vert = 45, 45, dzstretch_s = 1.1 p_top_requested = 5000, num_metgrid_levels = 34, num_metgrid_soil_levels = 4, dx = 27000, dy = 27000, grid_id = 1, 2, parent_id = 0, 1, i_parent_start = 1, 53, j_parent_start = 1, 25, parent_grid_ratio = 1, 3, parent_time_step_ratio = 1, 3, feedback = 1, smooth_option = 0 /
&physics physics_suite = 'CONUS' mp_physics = -1, -1, cu_physics = -1, -1, ra_lw_physics = -1, -1, ra_sw_physics = -1, -1, bl_pbl_physics = -1, -1, sf_sfclay_physics = -1, -1, sf_surface_physics = -1, -1, radt = 15, 15, bldt = 0, 0, cudt = 0, 0, icloud = 1, num_land_cat = 21, sf_urban_physics = 0, 0, fractional_seaice = 1, /
&fdda /
&dynamics hybrid_opt = 2, w_damping = 0, diff_opt = 2, 2, km_opt = 4, 4, diff_6th_opt = 0, 0, diff_6th_factor = 0.12, 0.12, base_temp = 290. damp_opt = 3, zdamp = 5000., 5000., dampcoef = 0.2, 0.2, khdif = 0, 0, kvdif = 0, 0, non_hydrostatic = .true., .true., moist_adv_opt = 1, 1,
/ scalar_adv_opt = 1, 1, / gwd_opt = 1, 0,
/
&bdy_control spec_bdy_width = 5, specified = .true. /
&grib2 /
&diags
diag_nwp2 = 1 /
&namelist_quilt nio_tasks_per_group = 0, nio_groups = 1, /
```
- Ejecución de real.exe
En este punto, debemos linkear los datos met_em resultantes del proceso metgrid.exe y posteriormente ejecutar el comando real.exe.
``` cd ~/TEST_WRF/WRF-4.1.3/run/ ln -s ~/TEST_WRF/WPS-4.2/met_em.d01.2021-01-30_1* . srun real.exe ```
- Realizar un Script de ejecución de WRF, de tal manera que se pueda enviar esta tarea al gestor SLURM para su procesamiento
Creamos el archivo "lanza-wrf-sh" y lo editamos de la siguiente manera.
```
- !/bin/bash
- ---------------Script SBATCH - NLHPC ----------------
- SBATCH -J TestJob_wrf
- SBATCH -p slims
- SBATCH -n 20
- SBATCH --ntasks-per-node=20
- SBATCH -c 1
- SBATCH --mem-per-cpu=2300
- SBATCH --mail-user=usuario@nlhpc.cl
- SBATCH --mail-type=ALL
- SBATCH -o asd_%j.out
- SBATCH -e asd_%j.err
- -----------------Toolchain---------------------------
ml purge ml intel/2019b
- ----------------Modulos----------------------------
ml WPS/4.2-dmpar WRF/4.1.3-dmpar
- ----------------Comando--------------------------
cd ~/TEST_WRF/WRF-4.1.3/run/ time mpiexec wrf.exe ```
Finalmente ejecutamos este script mediante el comando sbatch
``` sbatch lanza-wrf.sh ```
