安装ADCIRC可视化工具Kalpana
网上给出的大部分方案都是为Kalpana单独建立一个虚拟环境，我使用的Ubuntu20.04版本。
安装virtualenv工具--建立虚拟环境的工具
建议bing搜索，一大把教程，这里就不赘述了。
建立虚拟环境
如果你已经安装完成virtualenv工具，那么键入：virtualenv kalpanaenv | 建立名为kalpanaenv的虚拟环境，然后键入：source kalpanaenv/这里是你virtualenv工具的安装目录/activate | 激活虚拟环境
安装Kalpana的依赖项
因为Kalpana就是一个脚本，所以使用Kalpana的关键就是依赖项的安装。你需要安装以下包：
matplotlib– 用于数据可视化的主要 Python 模块。shapely– 用于构建几何对象，如点、多边形和线字符串。fiona– 用于写入 .shp 文件。netCDF4– 读取和写入网络CDF文件。datetime– 日期和时间计算、操作和格式化。numpy– 促进科学计算;主要用于 Kalpana 中处理 n 维数组，非常适合存储大量数据。numpysimplekml– 编写 KML（谷歌地球）文件。其中需要注意的是不用特意去用pip工具去安装time、collections、pylab三个包因为这三包已经包含在其他包里面了，如果非要安装会报错的。其他的包都通过键入：pip install 包名 即可安装。
安装psycopg包，键入：pip install psycopg
但是因为psycopg这个包需要pq包来提供底层的功能，所以键入：pip install pq | 安装pq包，然后键入：sudo apt-get install libpq-dev | Linux安装libpq库
安装pandas库，所以需要键入：pip install pandas
dask包安装，键入：pip install dask
安装geopandas包，键入：pip install geopandas
安装rioxarray，键入：pip install rioxarray
安装cmocean，键入：pip install cmocean
安装tqdm，键入：pip install tqdm
安装scipy，键入：pip install scipy
安装loguru，键入：pip install loguru
我的Ubuntu20.04，在官网https://grass.osgeo.org/ 找到对应的系统适配的页面下载就可以了，注意一点就是grass gis需要>=8.2
下面的操作仅代表我当时操作的情况：
sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis/ubuntugis-unstable
sudo apt update
sudo apt-get install grass
grass -v | 如果出现版本号就说明安装成功了
这个脚本可以将景观自动细分为地形单元，如果还想继续了解可以看论文https://gmd.copernicus.org/articles/3/3975/2016/
下载脚本https://geomorphology.irpi.cnr.it/tools/slope-units
安装grass gis软件
给grass gis软件安装r.slopeunits脚本
下载解压完成后里面有三个文件
移动r.slopeunits、clean_method_3.sh到grass安装目录下：/usr/lib/grass82/bin(请注意这是我的安装目录，但是估计你如果也安装的是grass8.2的话，那我们的安装目录是一样的）
进入解压文件夹，然后键入：
mv r.slopeunits /usr/lib/grass82/bin
mv clean_method_3.sh /usr/lib/grass82/bin
然后给这两个文件添加文件权限，键入：
sudo chmod 777 /usr/lib/grass82/bin/r.slopeunits
sudo chmod 777 /usr/lib/grass82/bin/clean_method_3.sh
然后开始测试脚本是否安装成功：
键入：grass 此时grass gis软件开始使用，然后键入：r.slopeunits --help
此时出现了有关r.slopeunits的相关信息，应该是安装成功了。
使用Kalpana包
源代码在github上面有，直接搜索kalpana即可查到，然后下载源代码。
然后把源代码解压，把名为kalpana文件夹中的所有文件复制到你的ADCIRC运行文件夹中，然后开始使用。
以上来源网络及自己试验。
