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glm-lake-mendota-glm-calibrationglm 门多塔湖 glm 校准

Agent Skill

glm-lake-mendota-glm-calibration 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,043

周安装

86

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

716
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:glm-lake-mendota-glm-calibration(glm 门多塔湖 glm 校准)
来源仓库:https://github.com/wu-uk/glm-lake-mendota-glm-calibration
安装命令:
openclaw skills install glm-lake-mendota-glm-calibration
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install glm-lake-mendota-glm-calibration

简介

调整 GLM 参数以最小化模拟与观测水温差异。

  • 计算 RMSE 误差并推荐优化方向。
  • 提升模型预测精度与实际应用价值。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 需准备历史观测数据作为校准基准。
  • glm-lake-mendota-glm-calibration 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
glm-calibration
description
Calibrate GLM parameters for water temperature simulation. Use when you need to adjust model parameters to minimize RMSE between simulated and observed temperatures.
license
MIT

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

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

86.84%
按下载量换算622

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install glm-lake-mendota-glm-calibration 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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