wflow

wflow 由一组 Python 程序组成，可以在命令行上运行并执行水文模拟。这些模型基于 PCRaster Python 框架。在 wflow 中，此框架被扩展（wf_DynamicFramework），因此使用该框架构建的模型可以使用 API 进行控制。已建立到 BMI、OpenMI 和 OpenDAP 的链接。

始终可以在https://github.com/openstreams/wflow找到指向最新版本的链接

参考文档位于：

https://wflow.readthedocs.io/en/latest/

转到https://github.com/openstreams/wflow。在那里您可以下载源代码或版本。还要确保首先获得所需的第三方模型（见下文）。

主分支可以快速更改（并且在没有警告的情况下中断功能），因此请尽可能使用其中一个版本。如果您想调整模型中的内容，我们假设您应该习惯使用 master 分支。

到目前为止，安装 wflow 最简单的方法是使用 conda包管理器。这个包管理器随 Anaconda Python 发行版一起提供。 wflow在conda - forge 频道中可用。要安装，您可以使用以下命令：

conda install -c conda - forge wflow

如果这可行，它将安装包含所有依赖项的 wflow，包括 Python 和 PCRaster，并且您可以跳过其余的安装说明。

wflow 的主要依赖项是 Python 3.6+ 和 PCRaster 4.2+ 的安装。仅支持 64 位操作系统/Python。

安装 Python

对于 Python，我们建议使用适用于 Python 3 的 Anaconda Distribution，可从https://www.anaconda.com/download/下载。安装程序提供了将python添加到PATH环境变量的选项。我们将在下面的说明中假设它在路径中可用，这样python、pip和conda都可以从命令行获得。

请注意，没有专门针对 Anaconda 的 Python 的硬性要求，但通常使用 conda 包管理器可以更轻松地安装所需的依赖项。

安装 pcraster

如果您使用的是 conda，pcraster 将在下面的部分中自动安装，否则：

从http://pcraster.geo.uu.nl/网站下载 pcraster （版本 4.2+）

按照http://pcraster.geo.uu.nl/quick-start-guide/上的安装说明进行操作

安装 wflow 最简单、最可靠的方法是将其安装在单独的 conda 环境中。在根存储库目录中有一个environment.yml文件。该文件列出了所有依赖项。要么使用 master 分支中的environment.yml文件（请注意，master 分支可以快速更改并在没有警告的情况下破坏功能），或者来自版本之一 {release}。

运行此命令开始安装所有 wflow 依赖项：

conda env 创建-f environment.yml

这将创建一个名为wflow的新环境。要在会话中激活此环境，请运行：

激活 wflow

对于 wflow 的安装，有两个选项（来自 Python 包索引 (PyPI) 或来自 Github）。要从 PyPI 安装 wflow 版本（从 2018.1 版开始提供）：

pip install wflow=={release}

要直接从 GitHub 安装（从 master 分支的 HEAD）：

pip install git+https://github.com/openstreams/wflow.git

或来自特定版本的 Github：

pip install git+https://github.com/openstreams/wflow.git@{release}

现在你应该可以用python启动这个环境的 Python 了，试试 import wflow看看是否安装了包。

可以在此处找到有关如何使用 conda 环境的更多详细信息： https ://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-environments.html

如果您打算进行更改并为 wflow 的开发做出贡献，最好对存储库进行 git 克隆，并在您克隆的位置进行可编辑的安装。这不会将副本移动到您的 Python 安装目录，而是在您的 Python 安装中创建一个链接，指向您安装它的文件夹，这样您在其中所做的任何更改都会直接反映在您的安装中。

git 克隆https://github.com/openstreams/wflow.git

光盘流

激活 wflow

点安装-e。

或者，如果您想避免使用git并且只想从master分支测试最新版本，您可以将第一行替换为从 GitHub 下载 zip 存档：https ://github.com/openstreams/wflow/archive/大师.zip

除了上述推荐的 conda 环境设置，您还可以使用pip安装 wflow 。对于比较难安装的 Python 依赖，最好使用 conda 包管理器：

conda install numpy scipy gdal netcdf4 cftime xarray pyproj numba python-dateutil

然后使用 pip 安装 wflow 的发行版 {release}（从 2018.1 版开始提供）：

pip install wflow=={release}

如果您想避免使用conda，可以在issue #36中找到一个在 Ubuntu Linux 上构建和 pip 安装的示例。

要检查它是否安装成功，请转到示例目录并运行以下命令：

python -m wflow.wflow_sbm -C wflow_rhine_sbm -R测试

这应该运行没有错误。

stats.py 脚本由 Keith Cherkauer ( https://engineering.purdue.edu/~cherkaue/software.htm )

pcraster 由 Utrecht University ( http://www.pcaster.eu )开发和维护

netCDF4 由 unidata ( http://unidata.github.io/netcdf4-python/ )开发

GDAL 由开源地理空间基金会 ( http://www.gdal.org )在 X/MIT 风格的开源许可下发布。

请参阅您使用的版本的 doi。如果您使用开发快照（没有 DOI）引用如下：

雅普·谢勒肯斯、威廉·范·维瑟维尔德、马丁·维瑟、赫塞尔·温塞米乌斯、坦雅·尤瑟、劳伦·布阿齐兹、克里斯托夫·蒂安热、桑德·德弗里斯、海伦·布瓦贡蒂尔、德克·埃兰德、丹尼尔·托勒纳尔、阿尔布雷希特·维尔茨、费多·巴特、彼得·哈森伯格、亚瑟·卢茨、科琳·十·费尔登, Mischa Jansen, Imme Benedict, YEAR。openstreams/wflow：不稳定的主。https://github.com/openstreams/wflow，获取：DATE_OF_DOWNLOAD

要检查您使用的版本的 doi：https ://doi.org/10.5281/zenodo.593510