气象数值模式是当前天气预报和气候研究的重要工具，而WRF模式作为国际通用的中尺度模式，凭借其完善的功能和良好的适用性，成为许多气象从业者的首选。掌握WRF的运行，是开展数值模拟工作的基础。 然而，跑通模式只是第一步，如何高效处理模式输出的海量数据，并将其转化为直观的图表或实用的产品，同样关键。在这一环节，Python凭借其强大的数据处理和可视化能力，已成为气象领域的通用语言。
本次将理论与实践相结合，不仅讲解WRF模式的动力原理和参数化方案，更注重实战操作------从Linux基础命令到WRF的安装运行，再到利用Python实现模式自动化运行、数据处理和可视化绘图。通过本课程的学习，学员能够掌握WRF模式与Python的联合应用，提升科研和业务工作的效率，更好地应对气象、海洋、水文等地学领域中的实际问题。
专题一、WRF基础与Linux基础
1 WRF基础与Linux基础
1.1WRF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
1.2Linux知识与基本操作
Linux基本命令
设置定时任务
超算提交任务
1.3 WRF模式安装
基础库安装(GNU编译器、zlib、libpng、jasper、hdf5、netcdf4、mpich2)
WRF/WPS安装
专题二、WRF模式运行
2 WRF模式运行
2.1 WRFDomainWizard 设置模拟区域
2.2 WPS(geogrid, ungrib, metgrid) 前处理GFS/FNL/ERA5资料驱动、嵌套模拟
2.3 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
2.4 Restart断点续跑
2.5如何得到更好的WRF模拟结果（WRF运行经验和注意事项）
专题三、Python基础
3 python基础
3.1 python安装和基础语法
3.2 python常用的气象数据处理库numpy, datetime, pandas, scipy, netcdf-python
3.3 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）
专题四、WRF应用案例介绍
4 WRF案例
4.1西北太平洋台风模拟
4.2 强天气过程---冰雹个例模拟
4.3 WRF-solar模拟太阳辐射
专题五、python助力WRF自动化运行
5 python助力WRF自动化运行
5.1 python自动运行WRF历史个例
5.2搭建自动化的WRF业务化预报系统
1）python自动下载GFS实时预报资料
2）python自动运行WRF预报系统
3）python自动发送邮件提示WRF运行结果
专题六、WRF模式前后处理
6 WRF模式前后处理
6.1 WRF后处理简介
6.2 wrf-python库介绍
6.3 python绘制WRF模拟区域和地形
6.4 python提取站点预报要素并绘图
6.5 python绘制500hPa高空形式场
6.6 python绘制雷达反射率DBZ垂直剖面
6.7 python绘制700hPa水汽场
6.8 python绘制地面降雨场
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