WRF模拟全技术链实践暨Linux编译排错、FNL/ERA5驱动场处理、长时序模拟配置、下垫面改造与物理参数调整

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。

参加培训的学员可以获得《WRF模拟技术应用》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com

注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员。

发票开具

培训费、会议费、资料费、技术咨询费，配有盖章文件，用于参会人员报销使用；

基石构建 —— 搭建你的天气实验室

目标:

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）。

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。

数据洞察与长时序模拟

目标：

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）。

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）。

科研进阶——下垫面改造与对比实验

目标：

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。

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：

n编写Python 脚本计算 Diff = EXP_SENS - EXP_CTRL。

n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。