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）。
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。
compile过程排错：手把手教你看懂compile.log中的Error。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）。
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）。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。
结业总结：科研论文中该如何描述这套实验流程。
