본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

glm-calibration

Calibrate GLM parameters for water temperature simulation. Use when you need to adjust model parameters to minimize RMSE between simulated and observed temperatures.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md3.1 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

GLM Calibration Guide

Overview

GLM calibration involves adjusting physical parameters to minimize the difference between simulated and observed water temperatures. The goal is typically to achieve RMSE < 2.0°C.

Key Calibration Parameters

ParameterSectionDescriptionDefaultRange
Kw&lightLight extinction coefficient (m⁻¹)0.30.1 - 0.5
coef_mix_hyp&mixingHypolimnetic mixing coefficient0.50.3 - 0.7
wind_factor&meteorologyWind speed scaling factor1.00.7 - 1.3
lw_factor&meteorologyLongwave radiation scaling1.00.7 - 1.3
ch&meteorologySensible heat transfer coefficient0.00130.0005 - 0.002

Parameter Effects

ParameterIncrease EffectDecrease Effect
KwLess light penetration, cooler deep waterMore light penetration, warmer deep water
coef_mix_hypMore deep mixing, weaker stratificationLess mixing, stronger stratification
wind_factorMore surface mixingLess surface mixing
lw_factorMore heat inputLess heat input
chMore sensible heat exchangeLess heat exchange

Calibration with Optimization

from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    Kw, coef_mix_hyp, wind_factor, lw_factor, ch = x

    # Modify parameters
    params = {
        'Kw': round(Kw, 4),
        'coef_mix_hyp': round(coef_mix_hyp, 4),
        'wind_factor': round(wind_factor, 4),
        'lw_factor': round(lw_factor, 4),
        'ch': round(ch, 6)
    }
    modify_nml('glm3.nml', params)

    # Run GLM
    subprocess.run(['glm'], capture_output=True)

    # Calculate RMSE
    rmse = calculate_rmse(sim_df, obs_df)
    return rmse

# Initial values (defaults)
x0 = [0.3, 0.5, 1.0, 1.0, 0.0013]

# Run optimization
result = minimize(
    objective,
    x0,
    method='Nelder-Mead',
    options={'maxiter': 150}
)

Manual Calibration Strategy

  1. Start with default parameters, run GLM, calculate RMSE
  2. Adjust one parameter at a time
  3. If surface too warm → increase wind_factor
  4. If deep water too warm → increase Kw
  5. If stratification too weak → decrease coef_mix_hyp
  6. Iterate until RMSE < 2.0°C

Common Issues

IssueLikely CauseSolution
Surface too warmLow wind mixingIncrease wind_factor
Deep water too warmToo much light penetrationIncrease Kw
Weak stratificationToo much mixingDecrease coef_mix_hyp
Overall warm biasHeat budget too highDecrease lw_factor or ch

Best Practices

  • Change one parameter at a time when manually calibrating
  • Keep parameters within physical ranges
  • Use optimization for fine-tuning after manual adjustment
  • Target RMSE < 2.0°C for good calibration

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Perform various data analysis on SEC 13-F and obtain some insights of fund activities such as number of holdings, AUM, and change of holdings between two quarters.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

AC branch pi-model power flow equations (P/Q and |S|) with transformer tap ratio and phase shift, matching `acopf-math-model.md` and MATPOWER branch fields. Use when computing branch flows in either direction, aggregating bus injections for nodal balance, checking MVA (rateA) limits, computing branch loading %, or debugging sign/units issues in AC power flow.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

Redact text from PDF documents for blind review anonymization

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

Use when checking simplified ADA-derived plan-view bathroom accessibility constraints such as turning space, door clear width, toilet centerline, grab bars, and lavatory knee/toe clearance.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

Analyze failed GitHub Action jobs for a pull request.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

Use when extracting plan-view architectural geometry from DXF files with semantic CAD layers, especially when outputs must normalize rooms, doors, fixtures, clearances, and grab bars into machine-checkable JSON.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

benchflow-ai의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고