WRF模式与Python融合技术在多领域中的应用及精美绘图;Python助力WRF自动化运行、WRF模式前后处理等

WRF(Weather Research and Forecasting Model)作为中尺度气象数值模式中的佼佼者,凭借其功能齐全、高度可定制等优势,成为了众多气象科研人员和业务工作者的首选工具。然而,仅仅掌握WRF模式本身还远远不够,将数值模式的输出结果进一步加工,转化为符合业务或科研需求的产品,同样是一项至关重要的工作。在当前的技术发展趋势下,Python语言凭借其简洁明了的语法、强大的库支持以及广泛的社区资源,毫无争议地成为了与WRF模式结合应用的首选编程语言。

本教程精心设计,将理论与实践紧密结合,旨在帮助学员全面掌握WRF模式及其与Python语言的深度结合应用。内容涵盖了WRF模式的基础理论知识,从动力方程的详细解读到各种参数化方案的深入剖析,再到不同应用场景的实例讲解,为学员打下坚实的理论基础。同时,实操环节从基础的Linux命令入手,逐步引导学员完成WRF模式的安装、配置和运行,确保学员能够熟练掌握模型的实际操作流程。

亮点是将Python语言与WRF模式运行紧密结合,通过编写自动化脚本,实现WRF模型的自动化运行,从而显著提升科研和业务工作的效率。学员将学习到如何使用Python进行WRF模型的前处理,包括自动下载气象数据、配置模型参数文件等;以及如何进行后处理,涵盖数据提取、计算、插值和可视化绘图等多个方面。通过这些实用的技能,学员能够将WRF模型的输出数据高效地转化为直观、易懂的图表和分析结果,为后续的研究和决策提供有力支持。

掌握WRF模式与Python语言的结合应用,不仅能够在气象领域大放异彩,还能在海洋学、地理学、气候学、水文学和生态学等众多地学领域的业务、科研和工程项目中发挥实际而有效的价值。无论是进行短期天气预报、长期气候模拟,还是开展环境影响评估、资源开发规划等项目,学员都将具备强大的技术实力和专业素养,为解决复杂的地学问题提供有力的工具和方法。

第一章WRF基础与Linux基础

1.WRF模式的理论知识与应用前景

WRF动力理论简介、WRF模式代码框架、WRF模式应用前景

2.Linux知识与基本操作

Linux基本命令、设置定时任务、超算提交任务

3.WRF模式安装

基础库安装(GNU编译器、zlib、libpng、jasper、hdf5、netcdf4、mpich2)、WRF/WPS安装

第二章 WRF模式运行

1.WRFDomainWizard 设置模拟区域

2.WPS(geogrid, ungrib, metgrid) 前处理

GFS/FNL/ERA5资料驱动、嵌套模拟

3.WRF(real.exe, wrf.exe) 积分运行

参数化方案设置、常用参数的使用经验

4.Restart断点续跑

5.如何得到更好的WRF模拟结果(WRF运行经验和注意事项)

第三章 Python基础

1.python安装和基础语法

2.python常用的气象数据处理库

numpy, datetime, pandas, scipy, netcdf-python3.3 python气象绘图基础

①折线图绘制

②填色及等值线+地图

③流场矢量+地图

④地图绘制(cartopy)

第四章 WRF应用案例介绍

1.西北太平洋台风模拟

2.强天气过程---冰雹个例模拟

3.WRF-solar模拟太阳辐射

第五章 python助力WRF自动化运行

1.python自动运行WRF历史个例

2.搭建自动化的WRF业务化预报系统

①python自动下载GFS实时预报资料

②python自动运行WRF预报系统

③python自动发送邮件提示WRF运行结果

第六章 WRF模式前后处理

1.WRF后处理简介

2.wrf-python库介绍

3.python绘制WRF模拟区域和地形

4.python提取站点预报要素并绘图

5.python绘制500hPa高空形式场

6.python绘制雷达反射率DBZ垂直剖面

7.python绘制700hPa水汽场

8.python绘制地面降雨场


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