WRF模式应用：天气预报、模拟分析观测气温、降水、风场、水汽和湿度、土地利用变化、土壤及近地层能量水分通量、土壤、水体、植被等相关气象变量

查看原文>>>高精度气象模拟软件WRF(Weather Research Forecasting)技术及案例应用

目录

区域气候模式理论知识梳理

Linux操作系统WRF模式系统实际操作

模式调试及运行

模式操作及案例实践

实际应用及案例分析

Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的实践技术应用​​​​​​

Python语言在地球科学交叉领域中的实践技术融合应用

WRF-UCM 高精度城市化气象动力模拟技术与案例应用

CMIP6：WRF模式动力降尺度、单点降尺度、统计方法区域降尺度

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

大气模型软件：WRF、CMAQ、SMOKE、MCM、CAMx、Calpuff、人工智能气象、WRFchem、PMF

       气候是多个领域（生态、水资源、风资源及碳中和等问题）的主要驱动因素，合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程，而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件，而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段，现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气象模拟，WRF模式是国内外应用最为广泛的气象模式，使用该模式进行高精度甚至几百米的模拟应用也越来越多。另一方面，该模式不断扩展模式模块，现在已经可以实现对气溶胶及化学过程（WRF-CHEM）、资料同化（WRF-DA）、水文过程（WRF-HYDRO）、城市化（URBAN）等过程的精细模拟，其应用范围及实际业务及科研应用也越来越多。

【内容简述】：

区域气候模式理论知识梳理

一、WRF模式能干什么？（气温、降水、风、压、能量、水分、植被模拟和预报）

二、WRF模式框架和流程

三、WRF使用什么样的计算平台？计算系统？Linux，非windows

Linux操作系统WRF模式系统实际操作

一、如何安装WRF模式所需要的平台？（vmware,linux）

二、如何从零开始搭建WRF编译所需的系统？（RockyLinue）

三、安装软件（OneAPI）

四、WRF模式结果文件格式？（NetCDF）

模式调试及运行

一、WRF如何获取模拟区域的DEM、LUCC、植被、反照率等多种信息

1.1 WPS如何定义模拟区域？如何准备地形土地利用等资料
1.2 WPS如何准备气象资料？(温度、气压、风场、湿度等等)
1.3 WPS如何水平插值？（软件如何匹配不同的空间分辨率资料，如何从百公里到几百米降尺度）

二、WRF模式如何积分解算气象变量和能量水分传输

2.1 WRF如何完成等压层向地形追随坐标系的转变
2.2 WRF模式如何精确计算气象和相关过程

模式操作及案例实践

一、案例操作1：软件基本运行流程

二、案列操作2：研究区设置技巧

三、案例操作3：软件如何进行天气预报

四、案例操作4：软件模拟月或年尺度气象

五、案例操作5：如何模拟分析观测气温

六、案例操作6：如何模拟分析降水

七、案例操作7：如何模拟分析水汽和湿度

八、案例操作8：如何模拟分析土地利用变化的影响

九、案例操作9：如何模拟分析土壤及近地层能量水分通量

十、案例操作10：如何模拟分析风场

十一、案例操作11：如何模拟分析其他变量，包括土壤、水体、植被等相关气象变量

实际应用及案例分析

一、WRF模拟结果如何分析？（NCL）

二、WRF结果如何展示？（Vapor）

三、WRF结果如何展示？（Python）

• Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的实践技术应用​​​​​​

• Python语言在地球科学交叉领域中的实践技术融合应用

• WRF-UCM 高精度城市化气象动力模拟技术与案例应用

• CMIP6：WRF模式动力降尺度、单点降尺度、统计方法区域降尺度

• 基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力

• 大气模型软件：WRF、CMAQ、SMOKE、MCM、CAMx、Calpuff、人工智能气象、WRFchem、PMF