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WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

article 2025/3/25 3:55:37

随着大气科学与数值模拟技术的发展，高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。

1. 技术路线概述

WRF移动嵌套（Moving Nesting）：动态调整高分辨率嵌套网格位置，追踪天气系统（如台风、强对流系统）以提高局地预报精度。
伏羲（Fuxi）模型：国产数值模式，提供对WRF模拟的初始及边界条件优化。
CFD（Computational Fluid Dynamics）PALM模型：精细化局地流场、湍流、温度分布。

2. 实验环境准备

2.1 软件安装与环境配置

WRF 版本：WRF V4.3或以上
Fuxi模型版本：最新版
PALM版本：PALM V21.10

环境依赖

sudo apt install gcc gfortran netcdf-bin libnetcdf-dev mpich

3. 数据准备与前处理

3.1 全球气象数据下载（GFS或ERA5数据）

GFS数据下载示例：

wget https://nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.YYYYMMDD/00/atmos/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f000

3.2 使用WPS进行数据处理

编辑namelist.wps文件，设置地理区域及时间：

&geogrid
 parent_id         = 1, 1,
 parent_grid_ratio = 1, 3,
 i_parent_start    = 1, 35,
 j_parent_start    = 1, 40,
 e_we              = 100, 160,
 e_sn              = 100, 160,
 geog_data_res     = '10m','2m',
/

执行预处理命令：

./geogrid.exe
./ungrib.exe
./metgrid.exe

4. WRF移动嵌套与伏羲模式集成

4.1 配置WRF移动嵌套

在namelist.input文件中设置：

&domains
 max_dom = 2,
 grid_id = 1, 2,
 parent_id = 1, 1,
 parent_grid_ratio = 1, 3,
 feedback = 1,
 move_nest = .true.,
 vortex_interval = 15,
/

启动WRF模拟：

mpirun -np 32 ./wrf.exe

4.2 伏羲模型对WRF模拟结果优化

利用伏羲模型进行数据同化，优化WRF模拟的初值与边界条件。

./fuxi_model_assimilation wrfout_d01

5. CFD PALM降尺度模拟

5.1 WRF到PALM数据接口

将WRF输出结果处理为PALM输入格式，利用ncl或python转换脚本：

import netCDF4 as nc
import numpy as np

ds = nc.Dataset('wrfout_d02.nc')
temp = ds.variables['T2'][:]
uwind = ds.variables['U10'][:]
vwind = ds.variables['V10'][:]

np.savetxt('palm_input.dat', np.column_stack((temp.flatten(), uwind.flatten(), vwind.flatten())))

5.2 PALM模型设置与运行

设置PALM输入文件INPUT，定义局地降尺度区域的精细网格：

&initialization_parameters
 nx = 200,
 ny = 200,
 nz = 100,
 dx = 10.0,
 dy = 10.0,
 dz = 5.0,
/

&boundary_conditions
 bc_pt_b = 'wrf',
 bc_uv_b = 'wrf',
/

运行PALM模型：

mpirun -np 64 palmrun -r simulation_case

6. 降尺度分析结果与评估

PALM模型输出数据位于OUTPUT文件夹，进行后处理与分析：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.loadtxt('palm_output.dat')
temp = data[:, 0].reshape(200, 200)

plt.imshow(temp, cmap='coolwarm')
plt.colorbar(label='Temperature (K)')
plt.title('PALM CFD Downscaled Temperature Field')
plt.show()