WRF(Weather Research and Forecasting Model)作为当下大气科学、环境科学及水文地理领域应用最广泛的中尺度气象模式,是相关科研人员开展数值模拟、机理分析、场景预测的“核心工具”——小到局地暴雨、台风过程的精细模拟,大到区域气候演变、土地利用/城市化的气象效应研究,WRF都是产出高质量成果的“标配利器”。
但对于多数研究者而言,WRF的学习门槛却如同“陡峭的悬崖”:复杂的Linux环境编译常卡在依赖库配置,晦涩的物理参数(微物理、边界层方案)选不准会导致模拟结果“偏离实际”,枯燥的数据预处理(驱动场、静态地理数据)耗费大量时间却难保证质量,更不用说如何设计符合科研标准的敏感性试验(如下垫面改造、参数调整)—— 这些痛点往往让初学者“望而却步”,也让有基础的研究者卡在“只会跑默认案例,无法满足个性化研究需求”的瓶颈。
本次课程将以“从‘跑得通’到‘改得动’再到‘用得好’”为核心目标,带您完整打通WRF科研全流程:
从“0到1搭建环境”:手把手解决Linux编译排错、WRF/WPS全套工具链部署,让您快速拥有专属“天气实验室”;
从“盲目运行到精准模拟”:深入解析FNL/ERA5驱动场的差异、物理参数方案的适配逻辑,掌握长时序气候模拟的稳定性配置(含断点续跑、海温数据更新),让模拟结果更贴合研究目标;
从“默认设置到定制化试验”:解锁“改得动”的高阶技能——手把手教您修改下垫面数据(地形调整、土地利用类型替换)、自定义物理参数(反照率、粗糙度等),并掌握敏感性试验的设计方法(控制组vs敏感组)与结果差值分析(Python可视化),让您的研究能聚焦“机理创新”而非“工具折腾”。
无论您是刚入门的研究生,还是需要突破技术瓶颈的科研人员,都能在课程中掌握“直接用于论文/项目”的WRF实战能力,真正让这个“科研瑞士军刀”成为您的研究助力。
完成培训后,您将能够:
独立部署(搭建“天气实验室”):在Linux系统上独立完成WRF及WPS全套环境的编译与安装
熟练预处理:精通WPS流程,掌握网格设计、静态数据配置及GFS/FNL等不同驱动场的处理
运行真实案例:独立配置并成功模拟一次完整的天气过程(如台风、暴雨事件)
掌握数据挖掘:使用Python (wrf-python) 对wrfout结果进行专业的气象诊断分析
专业可视化(制作专业天气图):使用Python (matplotlib/cartopy) 绘制可用于报告和论文的天气图(温度、降水、风场等)
理解核心物理:深入理解关键物理过程(如微物理、边界层)的选择对模拟结果的影响
【适合人群】:
科研人员/研究生:需要做机理研究、城市化影响、土地利用变化影响研究的人群。
气象/环境工程师:需要评估工程项目(如光伏电站、风电场)对局地气候影响的从业者
进阶学习者:已经会跑基础模式,想要深入理解模式内部构造和数据处理的学员

直播时间
报名后加入专属直播助学群,会议流程、会议准备、注意事项、课程资料及数据会提前在助学群中公布。
1.原理深入浅出的讲解,强调原理的重要性;2.技巧方法讲解,提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放;3.与项目案例相结合,更好的对接实际工作应用;4.跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;5.专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑。

基石构建——搭建你的天气实验室
目标:攻克Linux与编译难关,理解WRF运行逻辑,让电脑具备模拟能力
1、WRF架构与Linux基础
1)WRF宇宙观:WRF-ARW动力核心与物理过程解析(它如何把物理方程变成代码)
2)Linux生存指南:只学WRF必用的10个核心命令(环境变量、解压、链接)
3)环境预检:检查编译器(Fortran/C)与系统库,规避后续80%的报错
2、硬核编译实战
1)库的艺术:手动编译NetCDF, MPI, zlib, libpng(理解库之间的依赖关系)
2)WPS & WRF 编译
3)configure选项详解:dmpar vs smpar,基础嵌套
4)compile过程排错:手把手教你看懂compile.log中的Error
数据洞察与长时序模拟
目标:学会用Python评估数据质量,并掌握长时序气候模拟的特殊配置
1、Python可视化与驱动数据评估 (FNL vs ERA5)
1)工具链:wrf-python,xarray,matplotlib,basemap环境配置
2)数据初探:编写Python脚本读取wrfout文件,绘制基础的风、温、压图
3)核心实战:FNL与ERA5大比拼:
如何下载并预处理两种不同的再分析资料
可视化对比:绘制两者在同一时刻的初始场差异(温度偏差、风场差异)
分析思维:通过数据差异,预判模拟结果可能出现的偏差
2、长时序气候模拟实战
1)从天气到气候:短时预报vs长期模拟(1个月以上)的区别
2)关键配置详解:
sst_update = 1:如何处理随时间变化的海温
restart:如何进行断点续跑(防止停电白跑)
3)实战运行:配置并提交一个为期1个月的模拟任务(演示加速与脚本技巧)
科研进阶——下垫面改造与对比实验
目标:既然是科研,就要“改变”世界。通过修改地形、地表类型和物理参数,进行敏感性试验
1、下垫面定制 (Hack the Geo)
1)WPS高级操作:深入geogrid.exe
2)实战A:沧海桑田(修改LUCC):
如何将某区域的土地利用类型从“森林”强制改为“城市建筑”(模拟城市化热岛效应)
修改geo_em.d01.nc数据的技巧
3)实战B:愚公移山(修改DEM):
如何人为削平一座山或增加地形高度
检查修改后的静态数据是否生效
2、参数修改与对比分析
1)物理参数手术:
定位 LANDUSE.TBL 或 MPTABLE.TBL
实战修改:调整特定地表类型的反照率 (Albedo) 或粗糙度
2)完整对比实验:
EXP_CTRL (控制组):使用默认设置运行
EXP_SENS (敏感组):使用修改后的下垫面/参数运行
3)结果差值分析:
编写 Python 脚本计算 Diff = EXP_SENS - EXP_CTRL
可视化绘图:绘制由于下垫面改变导致的温度变化图和风场变化矢量图
4)结业总结:科研论文中该如何描述这套实验流程

网络直播+视频回放+全部课程资料+助学群辅助
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Ai尚研修-王艳
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