目录
[第一章 预测平台讲解及安装](#第一章 预测平台讲解及安装)
[第二章 一体化预测工具详解与数据获取及制备](#第二章 一体化预测工具详解与数据获取及制备)
[第三章 风资源预测自动化技术](#第三章 风资源预测自动化技术)
[第四章 太阳能资源自动化预测技术](#第四章 太阳能资源自动化预测技术)
[第五章 水资源自动化预测技术](#第五章 水资源自动化预测技术)
[第六章 后处理自动化技术](#第六章 后处理自动化技术)
能源是国民经济发展和人民生活必须的重要物质基础。在过去的200多年里，建立在煤炭、石油、天然气等化石燃料基础上的能源体系极大的推动了人类社会的发展。但是人类在使用化石燃料的同时，也带来了严重的环境污染和生态系统破坏。近年来，世界各国逐渐认识到能源对人类的重要性，更认识到常规能源利用过程中对环境和生态系统的破坏。各国纷纷开始根据国情，治理和缓解已经恶化的环境，并把可再生、无污染的新能源的开发利用作为可持续发展的重要内容。风光水互补发电系统是利用风能、太阳能和水能资源的互补性，具有较高性价比的一种新型能源发电系统，具有很好的应用前景。
最初的互补发电系统，就是将不同发点组件进行简单的组合，因为缺乏详细的数学计算模型，同时系统只用于保证率低的用户，导致使用寿命不长。随着新能源系统应用范围的不断扩大，保证率和经济性要求的提高，需要高空间分辨率、高时间分辨率、高精度的风资源、光资源和水资源一体化预测系统，并实现自动化预测，从而为资源配置提供科学支撑。
**时间地点：**8月17日-23日 陕西*西安
第一章 预测平台讲解及安装
一、高精度气象预测基础理论介绍
综合气象观测+数值模拟模式；
全球预测模式、中尺度数值模式；
二、自动化预测平台介绍
Linux系统
Crontab定时任务执行机制
Bash脚本自动化编程
硬件需求简介
软件系统安装
编译器、函数库
支撑软件，数据分析展示
第二章 一体化预测工具详解与数据获取及制备
【原理讲解+实践】
一、软件编译基础理论
二、预测工具编译安装
代码获取
编译获取可执行文件
全球基础数据获取及制备
预报资料及数据自动获取
第三章 风资源预测自动化技术
【原理讲解+实践】
一、气象数据处理及模型预测流程
-
确定目标区域
-
确定空间分辨率、嵌套方案
-
确定垂直坐标要求及层次要求
-
准备气象驱动数据
-
完成风资源预测物理过程关键过程激活及设置
二、案例演示及Bash自动化
-
预测模型全流程运行过程
-
关键参数脚本化
-
自动化运行及crontab设置
第四章 太阳能资源自动化预测技术
【原理讲解+实践】
一、太阳能预测流程
-
确定目标区域
-
确定空间分辨率、嵌套方案
-
确定垂直坐标要求及层次要求
-
准备气象驱动数据
-
完成太阳能相关模块激活及设置
二、案例演示及自动化
-
预测模型全流程运行过程
-
关键参数脚本化
-
自动化运行及crontab设置
第五章 水资源自动化预测技术
【原理讲解+实践】
一、径流预测流程
-
确定目标区域
-
确定空间分辨率、嵌套方案
-
确定水文模型分辨率及倍率关系
-
准备水文基础数据和气象驱动数据
-
完成水文模块激活及设置
二、案例演示及自动化
-
预测模型全流程运行过程
-
关键参数脚本化
-
自动化运行及crontab设置
第六章 后处理自动化技术
【原理讲解+实践】
一、后处理简介，文件格式转换，获取指定位置资料
-
NCL/Python直接获取指定变量并展示
-
使用NCL/Python将NC格式数据转换为ASCII格式、CSV或其他格式
-
数据空间插值操作
二、案例演示及自动化
-
NCL与Bash交互
-
自动化运行及crontab设置
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
更多推荐
太阳辐射预报模式【WRF-SOLAR】模拟方法及改进技术在气象、农林生态、电力等相关领域中的实践应用_wrf模拟辐射_WangYan2022的博客-CSDN博客该模式可用于气象、电力、农业、林业等辐射评估和预报相关的多个领域，其在全国的推广应用将有利于提高实际的业务预报水平、取得显著的社会经济效益。_wrf模拟辐射https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/128240050?spm=1001.2014.3001.5502Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的应用_wrf-python_WangYan2022的博客-CSDN博客掌握WRF模式+Python语言的结合应用，可在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。_wrf-python
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126246836?spm=1001.2014.3001.5502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_python大气科学_WangYan2022的博客-CSDN博客采用 "理论讲解+动手实操+案例实战"相结合的方式，深入浅出讲解Python在气象领域的人工智能应用，不仅能够掌握Python编程技巧和机器学习和深度学习的相关经验，更能够将所学在专业领域进一步应用。_python大气科学
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/130196447?spm=1001.2014.3001.5502气候水文耦合 WRF-Hydro 模式应用_水文气象耦合模型_WangYan2022的博客-CSDN博客WRF-Hydro不仅支持离线模拟地表和次表层产汇流过程，还支持在线耦合方式模拟大气过程和水文过程的相互影响、相互反馈过程。随着地球系统科学的快速发展融合，该模式的应用前景将非常广泛。..._水文气象耦合模型
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/125574921?spm=1001.2014.3001.5502区域高精度地学模拟WRF气象建模、多案例应用与精美制图_计算域的地形场 gis wrf_WangYan2022的博客-CSDN博客气候是多个领域（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。..._计算域的地形场 gis wrf
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/125533228?spm=1001.2014.3001.5502