ParFlow Docker 环境中文配置指南

本镜像基于 Ubuntu 22.04，编译并安装了同时耦合 CLM 与 CoLM 的 ParFlow 版本，同时安装了jupyterlab，matplotlib，numpy，pandas，xarray，netCDF4用于数据处理与可视化分析的Python基础依赖。

更多有关ParFlow教程可以关注我们的公众号： ParFlow Community

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环境要求

• 若未安装Docker，请先安装 Docker Desktop

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快速开始

第一步：拉取镜像

docker pull parflowcommunity/parflow-docker-cn:v1.0

Apple Silicon Mac 用户（M芯片）：本镜像仅提供 amd64 架构，拉取时需指定平台，否则会报错：

docker pull --platform linux/amd64 parflowcommunity/parflow-docker-cn:v1.0

第二步：启动容器

在终端中先进入你的数据目录，再运行容器（./ 表示当前目录，适用于所有平台）。

Windows 用户请使用 PowerShell，不要使用 CMD。

cd /你的数据目录路径
docker run -d --rm -v ./:/workspace -p 8888:8888 parflowcommunity/parflow-docker-cn:v1.0

第三步：打开 JupyterLab

浏览器访问：

http://localhost:8888

访问密码（token）：

parflow2026

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运行ParFlow

进入 JupyterLab 后，打开终端，执行：

cd /workspace
python3 your_ParFlow_examples.py

或在 Notebook 中直接运行对应的 .ipynb 文件。

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停止容器

docker ps                          # 查看正在运行的容器，找到容器 ID
docker stop <容器ID>

由于启动时使用了 --rm 参数，容器停止后会自动删除，不会留下残留。

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