news 2026/2/2 20:57:57

环境仿真软件：ENVI-met_（16）.ENVI-met与其他软件的接口与集成

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张小明

前端开发工程师

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环境仿真软件：ENVI-met_（16）.ENVI-met与其他软件的接口与集成

ENVI-met与其他软件的接口与集成

1. 概述

ENVI-met 是一款强大的三维微气候模拟软件，用于研究城市环境中的微气候条件。然而，为了充分利用其功能并与其他工具和软件进行交互，了解 ENVI-met 的接口与集成技术至关重要。本节将详细介绍如何将 ENVI-met 与其他软件进行接口与集成，包括数据交换、脚本自动化和外部工具的调用等。

2. 数据交换

2.1 数据导出

ENVI-met 提供了多种数据导出格式，以便用户可以将模拟结果与其他软件进行集成。常见的导出格式包括 CSV、NetCDF 和 Shapefile 等。

2.1.1 CSV 导出

CSV（Comma-Separated Values）是一种通用的文本数据格式，便于在 Excel 或其他数据处理软件中进行处理。

步骤：

  1. 运行 ENVI-met 模拟。

  2. 导航到输出结果界面。

  3. 选择要导出的数据类型（如温度、湿度等）。

  4. 点击“导出”按钮，选择 CSV 格式。

  5. 选择导出路径并保存文件。

示例代码：

假设我们已经运行了一个 ENVI-met 模拟，并导出了温度数据到 CSV 文件。以下是一个 Python 脚本示例，用于读取和处理 CSV 文件：

importpandasaspd# 读取 CSV 文件file_path='path/to/your/temperature_data.csv'temperature_data=pd.read_csv(file_path)# 查看数据前几行print(temperature_data.head())# 计算平均温度average_temperature=temperature_data['Temperature'].mean()print(f'平均温度:{average_temperature}°C')# 绘制温度变化图importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(temperature_data['Time'],temperature_data['Temperature'])plt.xlabel('时间 (小时)')plt.ylabel('温度 (°C)')plt.title('模拟温度变化图')plt.grid(True)plt.show()

2.2 NetCDF 导出

NetCDF（Network Common Data Form）是一种自描述的二进制数据格式，广泛用于气象和气候数据的存储和交换。

步骤：

  1. 运行 ENVI-met 模拟。

  2. 导航到输出结果界面。

  3. 选择要导出的数据类型（如风速、风向等）。

  4. 点击“导出”按钮，选择 NetCDF 格式。

  5. 选择导出路径并保存文件。

示例代码：

假设我们已经导出了风速数据到 NetCDF 文件。以下是一个 Python 脚本示例，使用netCDF4库读取和处理 NetCDF 文件：

importnetCDF4asncimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取 NetCDF 文件file_path='path/to/your/wind_speed_data.nc'dataset=nc.Dataset(file_path)# 查看数据集中的变量print(dataset.variables.keys())# 提取风速数据wind_speed=dataset.variables['WindSpeed'][:]time=dataset.variables['Time'][:]x=dataset.variables['x'][:]y=dataset.variables['y'][:]# 计算平均风速average_wind_speed=np.mean(wind_speed,axis=(1,2))print(f'平均风速:{average_wind_speed}m/s')# 绘制风速变化图plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(time,average_wind_speed)plt.xlabel('时间 (小时)')plt.ylabel('风速 (m/s)')plt.title('模拟风速变化图')plt.grid(True)plt.show()

2.3 Shapefile 导出

Shapefile 是一种矢量数据格式，用于存储地理信息。ENVI-met 可以将模拟结果导出为 Shapefile，以便在 GIS 软件中进行进一步分析和可视化。

步骤：

  1. 运行 ENVI-met 模拟。

  2. 导航到输出结果界面。

  3. 选择要导出的数据类型（如温度分布、风速分布等）。

  4. 点击“导出”按钮，选择 Shapefile 格式。

  5. 选择导出路径并保存文件。

示例代码：

假设我们已经导出了温度分布数据到 Shapefile 文件。以下是一个 Python 脚本示例，使用geopandas库读取和处理 Shapefile 文件：

importgeopandasasgpdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取 Shapefile 文件file_path='path/to/your/temperature_distribution.shp'temperature_distribution=gpd.read_file(file_path)# 查看数据前几行print(temperature_distribution.head())# 绘制温度分布图temperature_distribution.plot(column='Temperature',cmap='coolwarm',legend=True)plt.title('模拟温度分布图')plt.xlabel('经度')plt.ylabel('纬度')plt.show()

3. 脚本自动化

3.1 使用 Python 脚本自动化

Python 是一种强大的编程语言，可以用于自动执行 ENVI-met 的任务，如批量模拟、数据处理和结果可视化等。

步骤：

  1. 安装 Python 和必要的库（如subprocess用于调用 ENVI-met 命令行，pandas用于数据处理，matplotlib用于绘图等）。

  2. 编写 Python 脚本，调用 ENVI-met 命令行工具。

  3. 处理和分析 ENVI-met 的输出结果。

  4. 可视化结果。

示例代码：

以下是一个 Python 脚本示例，用于批量运行 ENVI-met 模拟并处理结果：

importsubprocessimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# ENVI-met 命令行工具路径envimet_path='path/to/envimet'# 模拟文件路径input_files=['path/to/input1.envim','path/to/input2.envim','path/to/input3.envim']# 批量运行模拟forinput_fileininput_files:subprocess.run([envimet_path,'-i',input_file])# 处理输出结果output_files=['path/to/output1.csv','path/to/output2.csv','path/to/output3.csv']results=[]foroutput_fileinoutput_files:data=pd.read_csv(output_file)average_temperature=data['Temperature'].mean()results.append(average_temperature)# 绘制结果plt.figure(figsize=(10,5))plt.bar(range(len(results)),results,tick_label=[f'模拟{i+1}'foriinrange(len(results))])plt.xlabel('模拟编号')plt.ylabel('平均温度 (°C)')plt.title('批量模拟结果')plt.grid(True)plt.show()

3.2 使用 MATLAB 脚本自动化

MATLAB 也是一种常用的科学计算和数据处理工具，可以用于自动化 ENVI-met 的任务。

步骤：

  1. 安装 MATLAB 和必要的工具箱（如system用于调用 ENVI-met 命令行，readtable用于读取 CSV 文件等）。

  2. 编写 MATLAB 脚本，调用 ENVI-met 命令行工具。

  3. 处理和分析 ENVI-met 的输出结果。

  4. 可视化结果。

示例代码：

以下是一个 MATLAB 脚本示例，用于批量运行 ENVI-met 模拟并处理结果：

% ENVI-met 命令行工具路径envimet_path='path/to/envimet';% 模拟文件路径input_files={'path/to/input1.envim','path/to/input2.envim','path/to/input3.envim'};% 批量运行模拟fori=1:length(input_files)system([envimet_path' -i 'input_files{i}]);end% 处理输出结果output_files={'path/to/output1.csv','path/to/output2.csv','path/to/output3.csv'};results=[];fori=1:length(output_files)data=readtable(output_files{i});average_temperature=mean(data.Temperature);results=[results;average_temperature];end% 绘制结果bar(results,'FaceColor','b','EdgeColor','k');set(gca,'XTickLabel',[1:length(results)]);xlabel('模拟编号');ylabel('平均温度 (°C)');title('批量模拟结果');grid on;

4. 外部工具的调用

4.1 调用 GIS 软件

GIS 软件（如 ArcGIS、QGIS 等）可以用于处理和分析 ENVI-met 的地理数据输出。通过调用 GIS 软件的命令行工具，可以在脚本中自动化地理数据的处理流程。

步骤：

  1. 安装 GIS 软件及其命令行工具。

  2. 编写脚本，调用 GIS 软件的命令行工具。

  3. 处理和分析 ENVI-met 的地理数据输出。

  4. 可视化结果。

示例代码：

以下是一个 Python 脚本示例，用于调用 QGIS 的命令行工具qgis_process进行地理数据处理：

importsubprocessimportgeopandasasgpdimportmatplotlib.pyplotasplt# QGIS 命令行工具路径qgis_process_path='path/to/qgis_process'# 形状文件路径input_shapefile='path/to/your/temperature_distribution.shp'output_shapefile='path/to/your/processed_temperature_distribution.shp'# 调用 QGIS 命令行工具subprocess.run([qgis_process_path,'run','vector:buffer','-i',input_shapefile,'-o',output_shapefile,'-d','100'])# 读取和处理输出形状文件processed_data=gpd.read_file(output_shapefile)# 绘制结果processed_data.plot(column='Temperature',cmap='coolwarm',legend=True)plt.title('处理后的温度分布图')plt.xlabel('经度')plt.ylabel('纬度')plt.show()

4.2 调用气象数据处理工具

气象数据处理工具（如 WRF、GRIB 等）可以用于处理和分析 ENVI-met 的气象数据输出。通过调用这些工具的命令行接口，可以在脚本中自动化气象数据的处理流程。

步骤：

  1. 安装气象数据处理工具及其命令行工具。

  2. 编写脚本，调用气象数据处理工具的命令行工具。

  3. 处理和分析 ENVI-met 的气象数据输出。

  4. 可视化结果。

示例代码：

以下是一个 Python 脚本示例，用于调用 WRF 的命令行工具wrf2nc将 WRF 数据转换为 NetCDF 格式，然后读取和处理 ENVI-met 的输出数据：

importsubprocessimportnetCDF4asncimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# WRF 命令行工具路径wrf2nc_path='path/to/wrf2nc'# WRF 输出文件路径wrf_output_file='path/to/your/wrf_output.nc'envimet_output_file='path/to/your/envimet_output.nc'# 调用 WRF 命令行工具subprocess.run([wrf2nc_path,wrf_output_file,envimet_output_file])# 读取和处理 ENVI-met 输出数据dataset=nc.Dataset(envimet_output_file)# 查看数据集中的变量print(dataset.variables.keys())# 提取温度数据temperature=dataset.variables['Temperature'][:]time=dataset.variables['Time'][:]x=dataset.variables['x'][:]y=dataset.variables['y'][:]# 计算平均温度average_temperature=np.mean(temperature,axis=(1,2))print(f'平均温度:{average_temperature}°C')# 绘制温度变化图plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(time,average_temperature)plt.xlabel('时间 (小时)')plt.ylabel('温度 (°C)')plt.title('模拟温度变化图')plt.grid(True)plt.show()

5. 模型耦合

5.1 ENVI-met 与 CFD 软件的耦合

CFD（计算流体动力学）软件（如 ANSYS Fluent、OpenFOAM 等）可以与 ENVI-met 耦合，以获得更详细的流体动力学和微气候模拟结果。这种耦合可以提高模拟的精度和实用性，特别是在复杂建筑环境和城市规划中。

步骤：

  1. 安装 CFD 软件及其命令行工具。

  2. 编写脚本，调用 CFD 软件的命令行工具。

  3. 将 ENVI-met 的输出数据作为 CFD 软件的输入。

  4. 运行 CFD 模拟并处理结果。

  5. 可视化结果。

示例代码：

以下是一个 Python 脚本示例，用于将 ENVI-met 的输出数据导入 ANSYS Fluent 进行耦合模拟：

importsubprocessimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# ENVI-met 输出文件路径envimet_output_file='path/to/your/temperature_data.csv'# 读取 ENVI-met 输出数据temperature_data=pd.read_csv(envimet_output_file)# 提取温度和风速数据temperature=temperature_data['Temperature'].values wind_speed=temperature_data['WindSpeed'].values# 将数据保存为 ANSYS Fluent 的输入格式fluent_input_file='path/to/your/fluent_input.dat'withopen(fluent_input_file,'w')asf:f.write('VARIABLES = "x", "y", "z", "Temperature", "WindSpeed"\n')foriinrange(len(temperature)):f.write(f'{i+1}{i+1}{i+1}{temperature[i]}{wind_speed[i]}\n')# 调用 ANSYS Fluent 命令行工具fluent_path='path/to/ansys_fluent'subprocess.run([fluent_path,'-i',fluent_input_file])# 读取 ANSYS Fluent 输出数据fluent_output_file='path/to/your/fluent_output.csv'fluent_data=pd.read_csv(fluent_output_file)# 提取温度和风速数据fluent_temperature=fluent_data['Temperature'].values fluent_wind_speed=fluent_data['WindSpeed'].values# 绘制结果plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(fluent_data['Time'],fluent_temperature,label='Fluent 温度')plt.plot(temperature_data['Time'],temperature,label='ENVI-met 温度')plt.xlabel('时间 (小时)')plt.ylabel('温度 (°C)')plt.title('ENVI-met 与 Fluent 温度对比图')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()

5.2 ENVI-met 与建筑能源模拟软件的耦合

建筑能源模拟软件（如 EnergyPlus、TRNSYS 等）可以与 ENVI-met 耦合，以更准确地模拟建筑能耗和室内环境。这种耦合可以帮助设计师和工程师更好地理解和优化建筑的能源性能。

步骤：

  1. 安装建筑能源模拟软件及其命令行工具。

  2. 编写脚本，调用建筑能源模拟软件的命令行工具。

  3. 将 ENVI-met 的输出数据作为建筑能源模拟软件的输入。

  4. 运行建筑能源模拟软件并处理结果。

  5. 可视化结果。

示例代码：

以下是一个 Python 脚本示例，用于将 ENVI-met 的输出数据导入 EnergyPlus 进行耦合模拟：

importsubprocessimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# ENVI-met 输出文件路径envimet_output_file='path/to/your/temperature_data.csv'# 读取 ENVI-met 输出数据temperature_data=pd.read_csv(envimet_output_file)# 提取温度数据temperature=temperature_data['Temperature'].values# 将数据保存为 EnergyPlus 的输入格式energyplus_input_file='path/to/your/energyplus_input.epw'withopen(energyplus_input_file,'w')asf:f.write('LOCATION, City, Country, 35.6895, 139.6917, 30, 30, 3, 120\n')f.write('DATA PERIODS, 1, 1, 1, 1, 1, 24, 365, 365\n')f.write('GROUND TEMPERATURES, 1, 1, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10\n')foriinrange(len(temperature)):f.write(f'{i+1},{temperature[i]}, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0\n')# 调用 EnergyPlus 命令行工具energyplus_path='path/to/energyplus'energyplus_model_file='path/to/your/energyplus_model.idf'energyplus_output_file='path/to/your/energyplus_output.csv'subprocess.run([energyplus_path,'-w',energyplus_input_file,'-d','path/to/output_directory',energyplus_model_file])# 读取 EnergyPlus 输出数据energyplus_data=pd.read_csv(energyplus_output_file)# 提取温度数据energyplus_temperature=energyplus_data['Temperature'].values# 绘制结果plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(energyplus_data['Time'],energyplus_temperature,label='EnergyPlus 温度')plt.plot(temperature_data['Time'],temperature,label='ENVI-met 温度')plt.xlabel('时间 (小时)')plt.ylabel('温度 (°C)')plt.title('ENVI-met 与 EnergyPlus 温度对比图')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()

6. 实时数据交换与接口

6.1 实时数据交换

ENVI-met 支持实时数据交换，这使得用户可以在模拟过程中动态地调整输入参数或获取输出结果。实时数据交换通常通过 API（应用程序编程接口）实现，可以在 Python、MATLAB 等编程环境中进行。

步骤：

  1. 确保 ENVI-met 安装了实时数据交换模块。

  2. 编写脚本，使用 ENVI-met 的 API 进行实时数据交换。

  3. 动态调整输入参数或获取输出结果。

  4. 处理和分析实时数据。

  5. 可视化结果。

示例代码：

以下是一个 Python 脚本示例，用于实时获取 ENVI-met 的温度数据：

importenvimet_apiimportmatplotlib.pyplotaspltimporttime# 连接到 ENVI-met 模拟envi=envimet_api.connect('localhost',8000)# 初始化数据列表times=[]temperatures=[]# 实时获取数据foriinrange(100):# 获取当前时间current_time=envi.get_time()times.append(current_time)# 获取当前温度current_temperature=envi.get_variable('Temperature')temperatures.append(current_temperature)# 等待一段时间time.sleep(1)# 断开连接envi.disconnect()# 绘制结果plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(times,temperatures)plt.xlabel('时间 (小时)')plt.ylabel('温度 (°C)')plt.title('实时温度变化图')plt.grid(True)plt.show()

6.2 与外部接口的集成

ENVI-met 还可以与外部接口（如传感器数据、实时气象数据等）进行集成，以提高模拟的准确性和实用性。通过这些接口，可以将外部数据实时传输到 ENVI-met 中，进行动态模拟。

步骤：

  1. 安装和配置外部接口（如传感器数据接口、气象数据接口等）。

  2. 编写脚本，从外部接口获取数据。

  3. 将获取的数据传输到 ENVI-met 模拟中。

  4. 运行模拟并处理结果。

  5. 可视化结果。

示例代码：

以下是一个 Python 脚本示例，用于从气象 API 获取实时气象数据并传输到 ENVI-met 模拟中：

importrequestsimportenvimet_apiimporttime# 连接到 ENVI-met 模拟envi=envimet_api.connect('localhost',8000)# 气象 API 的 URLweather_api_url='https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_API_KEY&q=YOUR_CITY'# 实时获取气象数据并传输到 ENVI-metforiinrange(100):# 获取气象数据response=requests.get(weather_api_url)weather_data=response.json()# 提取温度和风速current_temperature=weather_data['current']['temp_c']current_wind_speed=weather_data['current']['wind_kph']# 将数据传输到 ENVI-metenvi.set_variable('Temperature',current_temperature)envi.set_variable('WindSpeed',current_wind_speed)# 等待一段时间time.sleep(60)# 断开连接envi.disconnect()

7. 总结

ENVI-met 与其他软件的接口与集成技术为用户提供了强大的工具，可以提高模拟的精度和实用性。通过数据交换、脚本自动化和外部工具的调用，用户可以将 ENVI-met 无缝集成到现有的工作流程中。无论是处理 CSV、NetCDF 或 Shapefile 数据，还是与 CFD 软件、建筑能源模拟软件或实时数据接口进行耦合，ENVI-met 都提供了灵活多样的接口选项。希望本节的内容能帮助用户更好地利用这些接口技术，提升模拟效果和研究水平。

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