def run_model(name, switches):
# Create a coupled model instance
modelo = Conectado()
# Establish SDM and Biofisical model paths. The Biofisical model path must point to the Python wrapper for the model
modelo.estab_bf(os.path.join(os.path.split(__file__)[0], 'SAHYSMOD.py'))
modelo.estab_mds(
os.path.join(os.path.split(__file__)[0], 'Tinamit_sub_v2.vpm'))
# Set appropriate switches for policy analysis
modelo.mds.inic_vals_vars(switches)
# Couple models(Change variable names as needed)
modelo.conectar(
var_mds='Soil salinity Tinamit CropA',
mds_fuente=False,
var_bf="Cr4 - Fully rotated land irrigated root zone salinity")
modelo.conectar(
var_mds='Soil salinity Tinamit CropB',
mds_fuente=False,
var_bf="Cr4 - Fully rotated land irrigated root zone salinity")
modelo.conectar(var_mds='Watertable depth Tinamit',
mds_fuente=False,
var_bf="Dw - Groundwater depth")
modelo.conectar(var_mds='ECdw Tinamit',
mds_fuente=False,
var_bf='Cqf - Aquifer salinity')
modelo.conectar(var_mds='Lc',
mds_fuente=True,
var_bf='Lc - Canal percolation')
modelo.conectar(var_mds='IaAS1',
mds_fuente=True,
var_bf='IaA - Crop A field irrigation')
modelo.conectar(var_mds='IaBS1',
mds_fuente=True,
var_bf='IaB - Crop B field irrigation')
modelo.conectar(var_mds='Gw',
mds_fuente=True,
var_bf='Gw - Groundwater extraction')
modelo.conectar(var_mds='Irrigation efficiency',
mds_fuente=True,
var_bf='FsA - Water storage efficiency crop A')
modelo.conectar(var_mds='Fw',
mds_fuente=True,
var_bf='Fw - Fraction well water to irrigation')
# Simulate the coupled model
modelo.simular(
paso=1, t_final=240,
nombre_corrida=name) # time step and final time are in months
def test_unidades_tiempo_mes_y_día(símismo):
bf = ModeloPrueba(unid_tiempo='días')
cnctd = Conectado(bf, símismo.mds)
cnctd.conectar(var_mds='Aleatorio', var_bf='Escala', mds_fuente=False)
res = cnctd.simular(10, vars_interés=['bf_Escala', 'mds_Aleatorio'])
npt.assert_array_equal(res['mds_Aleatorio'], np.arange(11 * 30,
step=30))
def test_unidades_tiempo_definidas(símismo):
bf = ModeloPrueba(unid_tiempo='દિવસ')
cnctd = Conectado(bf, símismo.mds)
cnctd.conectar(var_mds='Aleatorio', var_bf='Escala', mds_fuente=False)
cnctd.estab_conv_tiempo(mod_base='mds', conv=30)
res = cnctd.simular(10, vars_interés=['bf_Escala', 'mds_Aleatorio'])
npt.assert_array_equal(res['mds_Aleatorio'], np.arange(11 * 30,
step=30))
modelo.conectar(var_mds='Irrigation efficiency', mds_fuente=True, var_bf='FsA - Water storage efficiency crop A')
modelo.conectar(var_mds='Fw', mds_fuente=True, var_bf='Fw - Fraction well water to irrigation')
# 4. Finally, run the model
if use_simple:
runs = runs_simple
else:
runs = runs_complex
if not climate_change:
# Run the model for all desired runs
for name, run in runs.items():
print('Runing model {}.\n-----------------'.format(name))
# Simulate the coupled model
modelo.simular(paso=1, t_final=40, vals_inic=run,
nombre_corrida=name) # time step and final time are in months
# Draw maps
modelo.dibujar_mapa(geog=Rechna_Doab, corrida=name, var='Watertable depth Tinamit', directorio='Maps')
modelo.dibujar_mapa(geog=Rechna_Doab, corrida=name, var='Soil salinity Tinamit CropA', directorio='Maps')
else:
# Climate change runs
location = Lugar(lat=32.178207, long=73.217391, elev=217)
location.observar_mensuales((os.path.join(base_dir, 'مشاہدہ بارش.csv')), meses='مہینہ', años='سال',
cols_datos={'Precipitación': 'بارش (ملیمیٹر)',
'Temperatura mínima': 'درجہ_حرارت_کم',
'Temperatura máxima': 'درجہ_حرارت_زیادہ'
},
conv={'Precipitación': 1,
'Temperatura mínima': 1,
'Temperatura máxima': 1})
import os from tinamit.Conectado import Conectado modelo = Conectado() directorio = os.path.dirname(__file__) modelo.estab_mds(os.path.join(directorio, "Prueba dll.mdl")) modelo.estab_bf(os.path.join(directorio, 'Prueba bf.py')) modelo.conectar(var_mds='Lluvia', var_bf='Lluvia', mds_fuente=False) modelo.conectar(var_mds='Bosques', var_bf='Bosques', mds_fuente=True) res = modelo.simular(paso=1, t_final=100, nombre_corrida='Corrida_Tinamit') print(res)
