目录Initial Practical stepsLQF 教程 1简单的人类活动热流QF建模准备数据Preparing data一、准备输入数据二、配置 shapefile人口与输出区域三、验证人口属性字段四、建模所需的 NML 配置文件Set up the DataSources.nml fileAdd shapefile informationAdd the LQF database and mean daily temperature filesRun LQFChoose configuration files and output folderRun the model for 1 weekVisualise resultsLQF 教程 2: Refining LQF resultsTutorial 2a: Custom diurnal profilesTutorial 2b: Updating national parameters in the LQF databaseTutorial 2c: Custom temperature response function参考教程目标模拟伦敦2015年人类活动热通量 (QF)使用LQF模型包含在 QGIS 插件UMEP中进行模拟包括居民用能、交通、工业等。Initial Practical steps第一步安装相关工具和 Python 依赖项UMEP 是 QGIS 的一个插件基于 Python 编写。1、安装 QGIS 和 UMEP下载并安装 QGIS建议使用 LTR 长期支持版本如 QGIS 3.28。启动 QGIS → 插件 → 管理和安装插件 → 搜索UMEP→ 安装。UMEP 将自动包含 LQF 模块。2、安装 Python 库只用于数据预处理打开终端或命令提示符运行以下命令pipinstallpandas netCDF4Windows 用户建议使用 OSGeo4W Shell 来运行这些命令。第二步下载基础数据文件需要以下两个数据源LQF数据库v1.2输入数据文件 LQF_Inputs_1.zip官方提供的数据位于 UMEP 教程数据页面或相应 GitHub 存储库。下载并解压LQF_Inputs_1.zip包含以下关键文件文件名描述LondonBuildingProfiles.csv建筑能耗的季节性日变化每小时、7天、6种季节weeklyTraffic.csv一周内交通活动的每小时分布DataSources.nml指定输入数据路径及格式Parameters.nml模型运行参数配置griddedResidentialPopulation.*网格化住宅人口数据GeoTIFFdailyTemperature_2015.csv2015年每日气温数据伦敦第三步数据结构与用途说明LondonBuildingProfiles.csv包含建筑的耗能模式用于模拟住宅、商业、电力/热力模块。列名示例描述hour每小时0-23weekday_Mar三月工作日weekend_Jul七月周末…总共42列6个月 × 7天weeklyTraffic.csv模拟道路交通的能量模块。每小时×7天的交通指数归一化。griddedResidentialPopulation.tif栅格格式的住宅人口分布。通常需与研究区域/建筑掩膜配准。dailyTemperature_2015.csv每日温度数据单位℃。某些工业/建筑模块可能需要温度控制调整。第四步在 QGIS 中运行 LQF 模型步骤如下打开 QGIS → 工具栏点击UMEP → Pre-Processor → LQF。设置各数据源指向.nml文件DataSources.nml定义人口、建筑、交通等空间数据路径Parameters.nml定义模型参数如是否考虑工业活动、建筑热效率等。设置输出目录。点击 “Run”。 输出会在指定路径下生成多个栅格文件通常为 GeoTIFF例如QF_total.tif: 总人类热通量QF_traffic.tif: 交通产生的热量QF_building.tif: 建筑能耗QF_industry.tif: 工业活动贡献如果启用注意事项执行 LQF 时务必核对栅格坐标系统统一建议使用 British National Grid 或适配的 UTM。.nml文件需手动检查路径是否正确使用文本编辑器打开修改。当前版本的 LQF1.2不支持所有国家或城市的特殊用能行为需适当调整输入匹配实际。LQF 教程 1简单的人类活动热流QF建模教程目标通过使用LQF_Inputs_1.zip中的数据与 LQF 数据库利用 UMEP 插件在 QGIS 中对一个城市如伦敦进行简单的人类活动热通量QF建模。准备数据Preparing data一、准备输入数据解压数据文件下载并解压LQF_Inputs_1.zip至本地目录例如C:\LQFData\将LQF 数据库文件如LQF_database_1.2.sqlite也保存在此目录中。解压后的目录应包含以下文件C:\LQFData\ ├── LondonBuildingProfiles.csv ├── weeklyTraffic.csv ├── Parameters.nml ├── DataSources.nml ├── griddedResidentialPopulation.shp -- 主 shapefile含人口数据 └── dailyTemperature_2015.csv二、配置 shapefile人口与输出区域使用数据中自带的griddedResidentialPopulation.shp文件作为模型输出区域 (Model Output Areas)QF 结果格点数据的空间单元人口数据来源 (Residential Population)每单位格点内的人口总数。LQF 模型对 shapefile 的要求如下属性说明文件路径例如C:\LQFData\griddedResidentialPopulation.shpEPSG 代码shapefile 的坐标投影系统代码如 EPSG:27700 用于英国国家格网Feature ID 字段用于唯一标识每个格点的字段名称常为FID、ID或自定义字段起始日期人口数据起始时间最早建模所需时间点✅ 可在 QGIS 中右键图层 → 属性 → 按如下方式获取坐标系统EPSG代码点击“源”选项卡 → 查看坐标 Reference IDFeature ID 字段名称点击“字段”选项卡三、验证人口属性字段要求shapefile必须包含一个字段名为Pop的属性列表示每个格点的人口数量。⚠️ 注意由于使用了人口栅格算法该字段值通常不是整数例如12.6检查方法在 QGIS 中加载griddedResidentialPopulation.shp打开属性表查找字段名是否为Pop且其值为人口估算值如果未命名为Pop请使用字段计算器复制或重命名该字段为Pop四、建模所需的 NML 配置文件DataSources.nml指定各类输入数据的路径例如PATH_TO_POP_SHAPEFILE C:/LQFData/griddedResidentialPopulation.shp PATH_TO_TEMPERATURE_CSV C:/LQFData/dailyTemperature_2015.csv ...Parameters.nml包含模型的运行参数是否启用工业、交通模块等。确保指向的文件路径正确、参数符合当前项目需求。Set up the DataSources.nml fileDataSources.nml是一个Fortran 格式的参数文件用于告诉LQF 模型所有必要文件的路径、使用的投影EPSG代码、相关字段信息如唯一ID、人口字段、起始日期等重要参数。✅ 推荐使用例如Notepad或VSCode来编辑.nml文件。确保不要破坏语法结构例如section_name ... /。Add shapefile information配置后的完整标准文件模板outputAreas shapefileC:/Some/Path/To/Files/griddedResidentialPopulation.shpepsgCode32631featureIdsID/residentialPop shapefilesC:/Some/Path/To/Files/griddedResidentialPopulation.shpstartDates2011-01-01epsgCodes32631featureIdsID字段名含义与用途shapefileshapefile 文件的完整路径需要正斜杠/epsgCodeshapefile 的 EPSG 坐标系统代码例如英国国家网格是27700尽量在 QGIS 中确认featureIdsshapefile 中用于标识每个区域的唯一字段名如ID或FIDstartDates对于人口数据的起始模拟日期格式YYYY-MM-DDdailyTemperature指向包含全年逐日平均温度的 CSV 文件路径path数据库LQF SQLite 数据库路径包括建筑用能默认参数等Add the LQF database and mean daily temperature filesdatabase pathC:/Some/Path/To/Files/LQFDatabase_V1-2.sqlite/temporal!Air temperature each dayfora year dailyTemperatureC:\Some\Path\To\Files \dailyTemperature_2015.csv/⚠️ 常见错误提示与避免方法错误情形排查方式与建议模型报错找不到文件确保路径格式为/并正确拼写不要使用反斜杠\EPSG 代码错误导致配准失败使用 QGIS 查看栅格/矢量图层的坐标系统确保一致找不到字段ID或Pop使用 QGIS 属性表查明字段名称一致性至关重要CSV 格式错误dailyTemperature_2015.csv应包含两列Date, Temperature日期格式为YYYY-MM-DD可选项暂未启用在本教程中没有使用自定义交通与建筑用能曲线。默认配置使用 LQF 数据库中预设的日变化曲线。如果想替换默认曲线可以添加如下字段仅供参考buildingEnergyUse file C:/LQFData/LondonBuildingProfiles.csv / traffic file C:/LQFData/weeklyTraffic.csv /❗如需要高级配置可查看 LQF 用户手册 中详细文档。Run LQFUMEP工具位置Under UMEP Processor Urban Energy Balance, choose Anthropogenic heat - LQf (LUCY)LQF 界面如下运行 LQF 模型的完整流程如下步骤操作说明⑴ 选择配置文件在 UI 中加载Parameters.nml和DataSources.nml⑵ 设置输出目录强烈建议使用新的空文件夹⑶ 准备输入数据点击 “Prepare input data” 后自动连接人口与参数⑷ 可选跳过预处理如使用相同数据可复用之前准备好的文件夹⑸ 运行模型等待 “Run Model” 按钮可点击后点击执行模拟Choose configuration files and output folder一、打开 LQF 模块在 QGIS 中确保你已经安装了 QGIS 与 UMEP 插件启动 QGIS在顶部菜单栏选择UMEP → Pre-Processor → Local Climate Zone based Anthropogenic Heat Flux (LQF)将打开一个 LQF 配置的对话窗口。二、选择配置文件与输出目录从对话框上到下逐项完成操作1、加载配置文件点击 UI 中的...按钮以浏览选择Parameters.nml模型参数文件DataSources.nml文件路径与输入设定如果文件中存在错误如路径错误、缺失字段等会出现弹窗提示请检查路径与字段拼写。2、设置输出路径在 “Output path” 部分选择一个新的空文件夹用于输出结果建议每次运行使用不同输出文件夹便于后续分析与管理。三、准备输入数据点击“Prepare input data using Data Sources”点击该按钮后将执行数据预处理步骤流程如下人口与区域匹配将 shapefile 中的每个单元格与Pop字段相连接读取区域参数来自 LQF 数据库中为不同国家预设的能耗、人口偏好等信息如工作日结构等若输出区域 ≠ 人口区域进行自动的空间加权分配将人口按面积权比例映射到输出区域可部分重叠。⏳此步骤可能耗时较长取决于shapefile 区域数目数据文件大小硬盘读取速度。✔️ 成功后程序界面中将显示Available at: C:/LQFData/Run_01/PreparedData表示预处理完成并创建了一个包含中间映射数据的 “prepared” 文件夹其内含结构化并可直接调用的输入数据。四、优化提示跳过“准备步骤”的方法若你使用完全相同的数据源shapefile、人群、参数文件、数据库等可复用之前准备好的PreparedData。方法如下点击 “…” 按钮 → 选择之前输出的PreparedData文件夹系统会将其自动复制到当前输出目录中无需再次执行 Prepare。优点节省运行时间尤其适用于测试、调参、多次运行同一数据集时保持输出的一致性。一旦上述Prepare步骤成功完成UI 界面将自动激活 “Run Model” 按钮用于启动模型运行点击Run Model即可开始模拟输出将写入你指定的 output 文件夹中包括各种人类热通量的栅格结果GeoTIFF 格式。Run the model for 1 weekVisualise resultsLQF 教程 2: Refining LQF resultsTutorial 2a: Custom diurnal profilesTutorial 2b: Updating national parameters in the LQF databaseTutorial 2c: Custom temperature response function参考1、用户教程-Anthropogenic heat - LQF2、UMEP Manual 官方手册3、LQF 用户手册 PDF 版本推荐下载