def test_comb_datos(símismo):
lugar = Lugar(lat=0, long=0, elev=0)
lugar.observar_diarios(arch_clim_diario, cols_datos={'Precipitación': 'Lluvia'},
conv={'Precipitación': 1}, c_fecha='Fecha')
f_inic = ft.datetime(2018, 1, 1).date()
f_final = ft.datetime(2018, 1, 31).date()
lugar.prep_datos(fecha_inic=f_inic, fecha_final=f_final)
res = lugar.comb_datos('Precipitación', combin='total', f_inic=f_inic, f_final=f_final)
símismo.assertEqual(res['Precipitación'], 15)
def test_observar_anuales(símismo):
lugar = Lugar(lat=0, long=0, elev=0)
lugar.observar_anuales(arch_clim_anual, cols_datos={'Precipitación': 'Lluvia'},
conv={'Precipitación': 1}, años='Año')
f_inic = ft.datetime(2018, 1, 1).date()
f_final = ft.datetime(2018, 1, 31).date()
lugar.prep_datos(fecha_inic=f_inic, fecha_final=f_final)
res = lugar.devolver_datos('Precipitación', f_inic=f_inic, f_final=f_final)
npt.assert_array_equal(res['Precipitación'], np.ones(31))
def test_observar_diarios(símismo):
lugar = Lugar(lat=0, long=0, elev=0)
lugar.observar_diarios(arch_clim_diario, cols_datos={'Precipitación': 'Lluvia'},
conv={'Precipitación': 1}, c_fecha='Fecha')
f_inic = ft.datetime(2018, 1, 1).date()
f_final = ft.datetime(2018, 1, 31).date()
lugar.prep_datos(fecha_inic=f_inic, fecha_final=f_final)
res = lugar.devolver_datos('Precipitación', f_inic=f_inic, f_final=f_final)
npt.assert_array_equal(res['Precipitación'], [1] * 15 + [0] * 16)
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})
modelo.mds.conectar_var_clima(var='TminTinamit', var_clima='Temperatura mínima', conv=1)
modelo.mds.conectar_var_clima(var='TmaxTinamit', var_clima='Temperatura máxima', conv=1)
modelo.mds.conectar_var_clima(var='RainfallTinamit', var_clima='Precipitación', conv=0.001)
modelo.estab_conv_unid_tiempo('mes', unid='season', factor=6)
vals_inic = {x: {'mds': v} for x, v in runs.items()}