当今从事气象及其周边相关领域的人员，常会涉及气象数值模式及其数据处理，无论是作为业务预报的手段、还是作为科研工具，掌握气象数值模式与高效前后处理语言是一件非常重要的技能。WRF作为中尺度气象数值模式的佼佼者，模式功能齐全，是大部分人的第一选择。而掌握模式还只是第一步，将数值模式的结果进一步加工成我们业务或科研需要的产品，也是一项重要工作，以当前的趋势而言，python语言当仁不让的成为首选。
理论与实践相结合，既有WRF模式理论讲解，从动力方程、参数化方案的介绍到模式应用场景，又有实操环节，从基础的Linux命令到WRF模式的安装和运行。另一大特点是将python语言与WRF模式运行结合，让模式运行自动化，提升科研和业务的工作效率。同时，掌握python在WRF前后处理的常用场景，包括数据处理、可视化绘图等。
掌握WRF模式+Python语言的结合应用，可在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。
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目标：
1、掌握CAMx模式的区域空气质量模拟案例配置技术方法；
2、掌握SMOKE模型的CAMx模式大气排放清单输入准备方法；
3、掌握CAMx模式污染来源解析工具（SA）案例配置技术方法；
4、掌握CAMx-DDM敏感性分析方法；
5、掌握CAMx-PA工具过程分析及运行方法；
6、掌握python在CMAX模式后处理中的应用方法。
特色：
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，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、课程结束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；
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
| 组合类型 | 组合称（点击文字查看详情） | |
|---|---|---|
| A类 | 全流程高精度气象模式WRF模拟技术与多领域实例应用 | |
| B类 | Python在气象与海洋中的实践技术应用 | |
| C类 | 系统学习CMAQ空气质量模式实践技术及案分析应用 | |
| D类 | Python人工智能在气象中的实践技术 | |
| E类 | （WRF-UCM）高精度城市化气象动力模拟技术与案例实践应用 | |
| F类 | 气象水文耦合模式WRF-Hydro前处理、运行及实践应用 | |
| G类 | WRF DA资料同化系统理论、运行与与变分、混合同化新方法技术应用 | |
