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
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