WRF模式及数据介绍
WRF中尺度天气预报模式简介
ARW模式系统简介一．概述1997年美国国家大气研究中心(NCAR) 中小尺度气象处(MMM)、国家环境预报中心(NCEP)的环境模拟中心(EMC)、预报系统试验室的预报研究处(FRD)和俄克拉荷马大学的风暴分析预报中心(CAPS)四部门联合发起新一代高分辨率中尺度天气研究预报模式WRF ( Weather Research Forecast) 开发计划, 拟重点解决分辨率为1～10Km、时效为60h以内的有限区域天气预报和模拟问题。
该计划由美国国家自然科学基金会(NSF)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同支持, 1998年已形成共同开发的标准, 2000年2月被确定为实现美国天气研究计划(USWRP)主要目标而制定的研究实施计划之一。
现在,这项计划吸引了许多其它研究部门及大学的科学家共同参与。
WRF在发展过程中由于科研与业务的不同需求, 形成了两个不同的版本, 一个是在NCAR的MM5模式基础上发展的ARW(Advanced Research WRF), 另一个是在NCEP的Eta模式上发展而来的NMM(Nonhydrostatic Mesoscale Model) [1、2]。
ARW作为一个公共模式, 由NCAR负责维护和技术支持,免费对外发布。
第一版发布于2000年11月30日, 随后在2001年5月8日发布了1.1版。
2001年11月6日, 很快进行了模式的第三次发布, 只是改了两个错误, 没有很大的改动, 因此版本号定为1.1.1。
直到2002年4月24日, 才正式第四次发布, 版本号为1.2。
同样, 在稍微修改一些错误后, 2002年5月22日第五次发布模式系统, 版本号为1.2.1。
原定于2002年10月前后的第六次发布, 直到2003年3月20才推出, 版本号为1.3。
2003年11月21日进行了更新。
2004年5月21日推出了嵌套版本V2.0。
2004年6月3日进行了更新, 至2006年1月30日为止最新版本为2.1.2[3]。
WRF使用说明范文
WRF使用说明范文WRF（Weather Research and Forecasting）是一种常用的大气动力学模型，用于天气预报、气候模拟等气象学研究领域。
本文将介绍WRF的基本原理和使用方法，帮助读者快速上手使用WRF进行天气预报。
一、WRF的基本原理WRF模型是一种通过数值模拟天气系统的大气模式，能够模拟和预报各种尺度的气象现象。
它基于Navier-Stokes方程和热力学原理，通过空间和时间离散化的数值计算方法，模拟大气的物理和动力特性。
WRF模型主要包括动力学核心、物理方案和分辨率配置三个方面。
动力学核心是WRF模型的计算引擎，包括模式的网格结构和求解方程的数值方法。
WRF模型支持三种动力学核心：全谱元谱法（全谱模式）、有限差分法（全局模式）和非均匀格点模型（多尺度模式）。
用户可以根据不同的需求选择合适的动力学核心。
物理方案是WRF模型的参数化方案，用于模拟大气中的各种物理过程。
物理方案包括微物理方案、辐射方案、降水方案、陆地过程方案等。
用户可以根据需要选择合适的物理方案，然后根据具体情况进行相应的参数调整。
分辨率配置是指WRF模型的网格设置，决定了模拟的空间和时间精度。
WRF模型支持多种网格类型，如地理坐标、斜坐标等，并提供了灵活的网格分辨率配置方法。
用户可以根据需要选择合适的网格类型和分辨率，以达到所需的模拟精度。
二、WRF的使用方法1.安装和配置环境2.模型运行和输入数据准备完成安装和配置后，用户可以使用WRF模型进行天气预报。
首先，用户需要准备输入数据，包括初始场和边界场。
初始场包括温度、湿度、风场等参数，可以从观测数据或其它模拟结果中得到。
边界场则包括在模拟区域周边的大气特征，如气压、海温等，通常可以从观测数据或全球模式中获取。
3.WRF模型运行和输出结果分析准备好输入数据后，用户可以运行WRF模型进行天气预报。
运行过程中，用户需要设置模拟的起始时间、模拟区域、物理参数、动力学核心等。
WRF模式运行及后处理简介-大气所于恩涛
WRF compile(1)
WRF compile(2)
如编译成功，则会生成可执行文件
Tips: 1. 编译首先从最简单开始，即最好先从串行开始编译，编译成功再尝试 编译并行。 2. 重新编译时，./clean –a 清除所有，再开始重新编译。 WPS tip: WPS使用WRF库函数，因此WPS必须放在WRF源代码同一个目录下。
?arwnmm物理过程参数化研究个例模拟天气预报系统研究数据同化?arw区域气候模拟耦合大气化学全球模拟idealized模拟实例20002009中国地区夏季降水模拟downloadcompilemodel?downloadsourcecode?compilewrf?compilewpswpswrf下载与解压1
interval_seconds history_interval – frames_per_outfile – restart = .true. restart_interval
同 namelist.wps 结果文件输出频率 每个结果文件保存多少时次 是否重启运行 输出重启文件的间隔
namelist.input (续)
/DomainWizard.html
WRF运行
• 流程
– 运行 real.exe (生成WRF运行所需的输入资 料) – 运行 wrf.exe
• 都使用namelist.input来控制
namelist.input
&time_control run_days run_hours run_minutes run_seconds start_year 2007 , start_month start_day start_hour start_minute start_second end_year 2007 , end_month end_day end_hour end_minute end_second
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介随着天气预报技术的不断发展，中尺度天气预报模式在提高天气预报精度方面发挥着重要的作用。
其中，Weather Research and Forecasting（WRF）模式作为全球最先进的天气预报模式之一，受到了广泛的关注和应用。
WRF模式是一种静力、非静力和灵敏度完全隐式的非守恒型大气模式。
它采用了一套复杂的物理参数化方案，包括辐射、湍流、微物理、大气边界层以及土壤等过程。
此外，WRF模式还融合了大量的观测数据，利用数据同化方法对模式进行修正，进一步提高了预报精度。
WRF模式具有以下几个显著特点：首先，WRF模式具有较高的空间分辨率。
通过细化网格的划分，WRF模式能够更准确地描述天气系统的演变过程。
在中尺度天气预报中，空间分辨率是至关重要的因素，决定着模式对局地天气系统的刻画能力。
WRF模式通常能够在预报中实现3到10公里的空间分辨率，这对于捕捉短时天气变化和强对流天气的发展至关重要。
其次，WRF模式具有灵活多样的参数化方案。
模式中包含了多种物理参数化方案的选择，可以根据不同的预报需求和研究目标进行调整。
例如，在预测降雨过程时可以使用不同的降水方案，如Grell、Thompson等方案，以最优地模拟不同类型的降水。
这使得WRF模式在不同的气候区域和降水系统的预报中都能够取得良好的效果。
再次，WRF模式支持多种初始和边界条件。
它可以灵活地使用不同精度和来源的观测数据来初始化模拟，包括卫星观测和地面观测。
对于边界条件，WRF模式通常利用全球或大区域的模式预报数据作为输入。
这使得WRF模式具有较好的扩展性和适应性，能够在不同区域和时间尺度上提供准确的预报结果。
此外，WRF模式具有良好的可视化和后处理功能。
WRF模式提供了丰富的预报输出变量，并支持将结果以多种形式进行可视化展示。
这极大地方便了用户对预报结果的分析和使用。
wrf模型的基本知识
wrf模型的基本知识WRF模型的基本知识一、概述WRF（Weather Research and Forecasting）模型是一种用于天气和气候预报的数值模拟工具。
它是由美国国家大气研究中心（NCAR）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）共同研发的。
WRF模型具有可配置性强、适应性广、精度高等特点，被广泛应用于全球各地的天气和气候研究。
二、模型结构WRF模型采用了多种物理参数化方案，包括动力学参数化方案、湍流参数化方案、辐射参数化方案等。
它基于天气和气候的基本方程组，通过离散化和数值求解，模拟大气运动、能量传递和水循环等过程。
WRF模型的核心是动力学内核，它采用了各种数值求解方法，如有限差分法、谱方法等，以求解大气运动方程。
三、模拟过程WRF模型的模拟过程主要包括数据预处理、初始条件和边界条件设置、模型运行和后处理等步骤。
数据预处理主要包括对观测数据进行插值、平滑和纠正等处理，以提供模型初始场和边界场所需的数据。
初始条件和边界条件设置是模拟过程中非常重要的一环，它们直接影响着模拟结果的准确性和可靠性。
模型运行是指将WRF模型输入数据和参数配置文件加载到计算机中，并进行模拟计算的过程。
后处理是指对模拟结果进行可视化、分析和评估的过程，以便更好地理解和利用模拟结果。
四、应用领域WRF模型可以用于天气预报、气候模拟、环境污染预测等多个领域。
在天气预报方面，WRF模型可以提供高时空分辨率的天气预报产品，帮助决策者和公众做出准确的天气决策。
在气候模拟方面，WRF模型可以模拟全球和区域的气候变化过程，为气候研究和政策制定提供科学依据。
在环境污染预测方面，WRF模型可以模拟大气污染物的扩散和传输过程，为环境管理和应急决策提供支持。
五、发展趋势随着计算机技术的不断进步和数据观测能力的提高，WRF模型正不断发展和完善。
未来，WRF模型将更加精细化、高分辨率、多尺度，并且与其他模型和数据进行集成，以提高预报准确性和可靠性。
WRF模式入门指南
WRF模式入门指南WRF（Weather Research and Forecasting）是一种用于天气预报和气候研究的大气模式。
它是由美国国家大气研究中心（NCAR）、美国海洋和大气管理局（NOAA）、五国共同研究中心（UCAR）和其他合作机构共同开发的。
WRF模式具有高分辨率、多尺度、灵活性和可拓展性等特点，可以模拟各种天气系统，从小尺度的雷暴到大尺度的气压系统。
WRF模式的使用可以帮助气象学家、气候学家和环境科学家等研究人员预测天气现象，了解气候变化，并提供有关空气质量、灾害风险和海洋环境等方面的信息。
以下是一个WRF模式的入门指南，帮助初学者开始使用该模式。
安装完成后，你需要创建一个工作目录，并设置WRF模式的运行环境。
这包括设置环境变量和路径，以及配置模型运行参数。
这些信息可以在WRF模式的用户指南中找到，你需要仔细阅读并按照指导进行设置。
在模型运行之前，你需要准备输入数据。
WRF模式的输入数据包括初始条件和边界条件。
初始条件是指在模型开始时的大气状态，通常是由一个初始观测和分析数据集生成的。
边界条件是在模拟区域外部的边界上提供的数据，用于模拟区域和外部大气之间的相互作用。
这些数据可以来自全球或区域的气候模式输出。
一旦你准备好了输入数据，就可以开始运行模型了。
WRF模式提供了多种运行方式，包括单节点运行和并行运行。
单节点运行适用于小规模模拟，而并行运行适用于大规模或高分辨率模拟。
你可以根据自己的需要选择适当的运行方式，并使用相应的命令将模型提交到计算节点上运行。
模型运行完成后，你可以使用WRF模式的后处理工具来分析模拟结果。
这些工具可以帮助你提取和可视化模拟数据，例如气温、风速、降水量等。
你可以使用Python或其他编程语言编写自己的后处理脚本，以满足特定的分析需求。
最后，进行模型验证和评估是非常重要的。
你可以将模拟结果与观测数据进行对比，以评估模型的性能。
这可以帮助你了解模型在不同天气事件中的表现如何，并识别模拟结果中的误差和不确定性。
《2024年新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》范文
《新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》篇一一、引言随着科技的不断进步，天气预报的准确性和精细度逐渐成为人们关注的焦点。
中尺度天气预报模式作为现代气象学的重要组成部分，对提高天气预报的精确性和预见性起着至关重要的作用。
本文将着重介绍新一代中尺度天气预报模式——WRF（Weather Research and Forecasting）模式，以及其相关特性和应用。
二、WRF模式概述WRF模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）和多个国际合作伙伴共同开发的一款先进的中尺度气象预报模式。
该模式以其高分辨率、灵活性和可扩展性等特点，广泛应用于全球各地的气象研究和预报工作。
三、WRF模式的特点1. 高分辨率：WRF模式能够提供高分辨率的天气预报，对局部地区的气象变化具有较高的敏感度和预测能力。
2. 灵活性：WRF模式具有较高的灵活性，可以根据不同的需求进行定制和调整，以满足不同地区和不同用户的需求。
3. 强大的物理过程描述：WRF模式采用先进的物理过程描述方法，能够更准确地模拟和预测大气中的物理过程。
4. 丰富的数据源：WRF模式支持多种数据源的输入和输出，包括卫星数据、雷达数据、地面观测数据等，为天气预报提供了丰富的数据支持。
四、WRF模式的应用1. 天气预报：WRF模式广泛应用于各种天气预报业务，包括短时预报、短期预报和中期预报等，为人们提供准确的天气信息。
2. 气候模拟：WRF模式还可以用于气候模拟和气候变化研究，为气候预测和应对气候变化提供科学依据。
3. 灾害预警：WRF模式在灾害预警方面也发挥着重要作用，能够提前预测和预警各种自然灾害，如暴雨、洪涝、台风等。
4. 农业气象服务：WRF模式还可以为农业气象服务提供支持，帮助农民了解天气变化对农作物的影响，提高农业生产效益。
五、WRF模式的未来发展随着科技的不断发展，WRF模式将会继续进行优化和升级。
未来，WRF模式将进一步提高其预报精度和时效性，同时加强与其他模式的融合和互动，以更好地服务于气象研究和预报工作。
WRF模式入门指南
WRF模式入门指南WRF（Weather Research and Forecasting）模式是一种流行的天气数值预测模式，可用于预测从小尺度到大尺度的天气过程，并广泛应用于天气预报、气候研究和空气质量模拟等领域。
本文将提供一个WRF模式的入门指南，帮助读者了解WRF模式的基本概念、安装和配置过程以及如何运行和解释模拟结果等内容。
1.WRF模式的基本概念-WRF模式基于有限差分方法，将大气划分为水平上的格点和垂直上的多个层次。
-WRF模式包括多个物理过程模块，如大气动力学、辐射传输、湍流参数化等，通过模拟这些过程来预测天气变化。
-WRF模式可以通过配置不同的参数和物理方案来适应不同的研究需求和预报任务。
2.安装和配置WRF模式-配置编译环境，包括设置环境变量、加载必要的软件库等。
- 运行配置脚本，根据需求选择编译选项，并生成Makefile。
- 编译WRF模式，执行Make命令进行编译。
-安装WRF模式，将编译生成的可执行文件复制到指定目录。
3.WRF模式的运行-准备模拟所需的输入数据，包括初始场、边界条件和外部强迫数据。
- 编写并配置WRF模式所需的输入文件，如namelist.input、namelist.wps等。
-运行WRF预处理系统（WPS），将输入数据处理为WRF模式所需的格式。
- 运行WRF模式，执行wrf.exe或mpirun命令，并指定输入文件。
-监控模拟进程，包括查看日志文件、输出文件以及诊断信息等。
-解释和分析模拟结果，使用可视化工具或编程语言进行后处理和数据分析。
4.WRF模式的结果解释-了解WRF模式输出的主要变量，如温度、湿度、风速、降水等。
-对模拟结果进行验证，与实测数据进行对比，评估模拟的准确性。
-分析模拟结果的时空分布特征，探索天气系统的演变过程。
-使用统计方法和数值模型评估指标，比较不同模拟实验的性能。
-利用后处理工具和编程语言进行进一步分析，如绘制图表、计算气象量等。
WRF运行及参数详细介绍
• 2. 编辑完namelist.wps后,执行 ➢ ./geogrid.exe
生成静态数据,如运行成功,则会出现“Successful completion of geogrid”的提示。并生成文件：geo_em.d01.nc 代表地形静态数据。
• 3. 运行ungrib.exe • 命令如下： ➢ ln(空格) -s (空格) ungrib/Variable_Tables/Vtable.GFS (空格) Vtable
（起始秒数）
= 2008, 1998, 2003,
= 07, 04, 07,
（对应的结束时间）
= 28, 14, 10,
= 00, 00, 00,
= 00, 00, 00,
= 00, 00, 00,
interval_seconds
= 21600
（前处理程序的两次分析时间之间的时间间隔）
input_from_file
3 WSM 3类简单冰方案
4 WSM 5类方案
5 Ferrier(new Eta)微物理方案(水汽、云水)
6 WSM 6类冰雹方案
8 Thompson et al 方案
98
NCEP 3类简冰方案 (水汽、云/冰和雨/雪)
99
NCEP 5类方案(水汽、雨、雪、云水和冰)
ra_lw_physics
= 1, 1, 1,
须与输入数据中的x方向格距一致)
dy
= 30000, 10000, 3333,
(指定y方向的格距（单位为米）。在真实大气方案中，此参数值必
须与输入数据中的x方向格距一致)
grid_id
= 1, 2, 3,
(计算区域的编号，一般是从1开始)
wrf技术 格式 -回复
wrf技术格式-回复WRF技术：高效的天气预报模拟工具引言气象对于人类的生活和工作具有重要的影响，而准确的天气预报是气象工作的重要任务之一。
随着气象科学和技术的不断发展，人们对天气预报模拟工具的要求也越来越高。
在此背景下，WRF技术应运而生。
WRF （Weather Research and Forecasting Model）是一种高效的天气预报模拟工具，被广泛应用于地面天气和大气环境研究。
一、WRF技术的概述WRF技术是由美国国家大气研究中心（NCAR）和美国国家环境预报中心（NCEP）联合开发的，是一种基于数值模式的天气和大气研究工具。
WRF 技术能够对天气系统进行模拟和预报，提供具有时空连续性的三维大气变量的预报结果。
二、WRF技术的组成部分WRF技术包含了一系列的物理参数化方案、动力学模型和数据分析方法。
其主要组成部分包括：1. 物理参数化方案：WRF技术采用了多种物理参数化方案，用于描述大气中水汽、云、降水等现象的发生和演变。
常用的物理参数化方案包括微物理方案、边界层方案和大气辐射传输方案等。
2. 动力学模型：WRF技术采用了多种动力学模型，用于描述大气中风场的演变。
其中，动力学核心采用了有限差分法和有限体积法等数值方法，用于求解大气动力学方程。
3. 数据分析方法：WRF技术支持多种数据分析方法，用于处理实测数据和模拟数据，并提供合理的模拟和预报结果。
这些数据分析方法包括插值方法、统计方法和验证方法等。
三、WRF技术的使用流程WRF技术的使用流程可以分为建模、运行和分析三个阶段。
1. 建模阶段：在建模阶段，使用者需要确定模拟的区域范围、时间段和所需参数化方案等。
根据实际需求，使用者可以选择不同的物理参数化方案和动力学模型，并进行优化设置。
此外，在建模阶段还需要准备输入数据，包括地形数据、初始场和边界场等。
2. 运行阶段：在运行阶段，使用者需要将建模所需的数据输入WRF模型，并运行模型求解大气动力学和物理变量的演化过程。
《2024年新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》范文
《新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》篇一一、引言随着科技的不断进步和人们对气象预报精准度的要求不断提高，中尺度天气预报模式应运而生。
WRF（Weather Research and Forecasting）模式作为一种新型的中尺度天气预报模式，已经在气象领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对该模式的背景、特点、应用和未来展望进行简要介绍。
二、WRF模式的背景WRF模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）和多个国际合作伙伴共同研发的一款中尺度气象预报模式。
该模式采用了先进的数值计算方法和物理参数化方案，能够更准确地描述和预测中尺度天气现象，如暴雨、龙卷风、强风等。
WRF模式的开发旨在提高天气预报的准确性和可靠性，为气象研究和应用提供有力支持。
三、WRF模式的特点1. 高分辨率：WRF模式具有较高的空间分辨率和时间分辨率，能够更详细地描述和预测中尺度天气现象。
2. 灵活性：该模式支持多种物理参数化方案和边界条件设置，可根据不同需求进行定制化设置。
3. 先进性：WRF模式采用了最新的数值计算方法和物理参数化方案，能够更准确地预测天气变化。
4. 广泛的适用性：该模式可应用于各种气候条件和地理环境下的天气预报和气候模拟。
四、WRF模式的应用1. 天气预报：WRF模式被广泛应用于各种天气预报业务中，包括短时预报、中期预报和长期预报等。
通过该模式，气象部门能够更准确地预测天气变化，为公众提供更可靠的天气信息。
2. 气候模拟：WRF模式还可用于气候模拟研究，帮助科学家了解气候变化的原因和影响。
通过模拟不同气候条件下的天气变化，科学家可以更深入地了解气候系统的运行规律。
3. 灾害预警：在自然灾害预警方面，WRF模式也发挥着重要作用。
通过预测暴雨、龙卷风等灾害性天气的发生和发展趋势，为灾害预警和应急救援提供有力支持。
五、未来展望随着科技的不断进步和气象研究的深入，WRF模式将继续得到改进和完善。
未来，该模式将进一步提高空间分辨率和时间分辨率，改进物理参数化方案，提高预测精度和可靠性。
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介天气预报对于人们的日常生活和经济活动至关重要。
随着科技的进步，天气预报模式也在不断改进和发展。
其中一种重要的天气预报模式是WRF（Weather Research and Forecasting Model），它是一种新一代的中尺度天气预报模式。
WRF模式最早于2000年由美国国家大气研究中心开发，旨在提供更高分辨率、更准确的天气预报。
WRF模式可根据不同的用途和需求，进行多尺度、多物理过程、多特定领域的模拟预报。
WRF模式具有良好的可伸缩性，可以灵活地适应不同的计算设备和计算资源。
WRF模式的核心是基于非静力学方程组的数值预报模型，并包含了大气、海洋和陆地等多个组件。
WRF模式使用有限差分法将大气非静力学方程组离散化，并通过数值算法进行求解。
同时，WRF模式还考虑了大气中的各种物理过程，如辐射、湍流、云微物理等，以更准确地模拟真实的天气系统。
WRF模式还具有可配置性和可扩展性的特点。
用户可以根据具体需求选择不同的物理参数方案、模式配置和输入数据，以满足特定的预报需求。
同时，WRF模式还支持并行计算，可同时利用多个计算节点进行计算，加快模拟和预报的速度。
WRF模式在过去的几十年中，在全球范围内得到了广泛的应用和验证。
不论是对于全球气候系统的模拟，还是对于地面局地天气的预测，WRF模式都展现出了良好的预报性能和可靠性。
WRF模式在高分辨率的天气模拟中特别突出，能够提供真实感觉的细节和变化，为人们提供更精确的天气预报和预警信息。
WRF模式在气象科学研究和天气预报中的应用也越来越广泛。
它被广泛用于天气预报机构、气象研究机构、学术研究等领域。
同时，WRF模式也成为了许多国家和地区气象预报系统的基础。
不仅如此，WRF模式还为气候研究、环境影响评估、气象灾害预警等提供了重要的支持。
然而，WRF模式也面临一些挑战和局限性。
由于WRF模式需要大量的计算资源，其运行和预报所需的计算时间较长。
WRF模式运行指南
WRF模式运行指南WRF（Weather Research and Forecasting Model）是一种流行的天气预报模式，用于模拟和预报地球大气中的天气现象。
WRF模式由美国国家大气研究中心（NCAR）和美国海洋和大气研究局（NOAA）共同开发，并成为全球各国气象机构的主要天气预报工具。
本篇文章将为你提供一个WRF模式的运行指南。
1.数据准备:在开始WRF模式的运行之前，你需要收集和准备一些所需的数据。
这些数据包括：-地形数据：WRF模式使用高程和土地覆盖数据来模拟地面的影响。
你可以从地形数据库或卫星数据中获取这些数据。
-气象观测数据：WRF模式需要一些地面和上层观测数据来初始化模拟。
你可以从气象局或其他数据源获取这些数据。
-初始和边界条件数据：你需要为模拟提供初始的大气条件和边界条件数据。
这些数据可以来自全球、区域或局地的模式输出结果。
2.WRF模式的配置:在运行WRF模式之前，你需要根据你的实际需求对模式进行配置。
配置WRF模式主要包括以下几个方面：-基本网格设置：选择需要模拟的区域和网格分辨率。
网格分辨率的选择会影响模拟的精度和计算资源的需求。
-物理参数化方案：选择适当的物理参数化方案来考虑辐射、湍流和云物理过程。
物理参数化方案的选择会影响模拟的准确性和计算的效率。
-时间步长和模拟时间：选择适当的时间步长和模拟时间来平衡计算资源的需求和模拟的时间精度。
3.WRF模式的编译:在进行WRF模式的运行之前，你需要将模式源代码编译为可执行程序。
编译WRF模式可能涉及到对编译选项和依赖库进行设置。
你可以参考WRF模式的官方文档或运行指南来进行编译。
4.模式的运行:一旦WRF模式编译成功，你就可以开始运行模式。
WRF模式的运行通常包括以下几个步骤：-输入文件准备：准备输入文件，包括地形、气象观测数据以及初始和边界条件数据。
这些文件需要符合WRF模式的输入格式要求。
-设置运行参数：配置模式的运行参数，包括模拟的起始时间、模拟时间步长、网格分辨率等。
WRF中尺度天气预报模式简介
WRF中尺度天气预报模式简介ARW模式系统简介一.概述1997年美国国家大气研究中心(NCAR)中小尺度气象处(MMM)、国家环境预报中心(NCEP)的环境模拟中心(EMC)、预报系统试验室的预报研究处(FRD)和俄克拉荷马大学的风暴分析预报中心(CAPS)四部门联合发起新一代高分辨率中尺度天气研究预报模式WRF(WeatherReearchForecat)开发计划,拟重点解决分辨率为1〜10Km、时效为60h以内的有限区域天气预报和模拟问题。
该计划由美国国家自然科学基金会(NSF)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同支持,1998年已形成共同开发的标准,2000年2 月被确定为实现美国天气研究计划(USWRP)主要目标而制定的研究实施计划之一。
现在,这项计划吸引了许多其它研究部门及大学的科学家共同参与。
WRF在发展过程中由于科研与业务的不同需求，形成了两个不同的版本,一个是在NCAR的MM5模式基础上发展的ARW(AdvancedReearchWRF),另一个是在NCEP的Eta模式上发展而来的NMM(NonhydrotaticMeocaleModel)[1、2]。
ARW 作为一个公共模式，由NCAR 负责维护和技术支持,免费对外发布。
第一版发布于2000年11月30 日，随后在2001年5月8日发布了 1.1版。
2001年11月6日，很快进行了模式的第三次发布,只是改了两个错误,没有很大的改动,因此版本号定为1.1.1。
直到2002年4月24日，才正式第四次发布,版本号为1.2。
同样,在稍微修改一些错误后,2002年5月22日第五次发布模式系统,版本号为1.2.1。
原定于2002年10月前后的第六次发布,直到2003年3月20才推出，版本号为1.3。
2003年11月21日进行了更新。
2004年5月21日推出了嵌套版本V2.0。
2004年6月3日进行了更新，至2006年1月30日为止最新版本为2.1.2［3］。
WRF物理过程参数化方案简介
WRF物理过程参数化方案简介(WRF V2)1 辐射过程参数化1.1 RRTM长波辐射方案来自于MM5模式,采用了Mlawer等人的方法。
它是利用一个预先处理的对照表来表示由于水汽、臭氧、二化碳和其他气体,以及云的光学厚度引起的长波过程。
1.2 Dudhia 短波辐射方案来自于MM5模式,采用Dudhia的方法,它是简单地累加由于干净空气散射、水汽吸收、云反射和吸收所引起的太阳辐射通量。
采用了Stephens的云对照表。
1.3 Goddard短波辐射方案它是由Chou和Suarez发展的一个复杂光学方案。
包括了霰的影响,适用于云分辨模式。
1.4 Eta Geophysical Fluid Dynamics Laboratory(GFDL)长波辐射方案这个辐射方案来自于GFDL。
它将Fels和Schwarzkopf的两个方案简单的结合起来了,计算了二氧化碳、水汽、臭氧的光谱波段。
1. 5 Eta Geophysical Fluid Dynamics Laboratory(GFDL) 短波辐射方案这个短波辐射方案是Lacis和Hansen参数化的GFDL版本。
用Lacis和Hansen的方案计算大气水汽、臭氧的作用。
用Sasamori等人的方案计算二氧化碳的作用。
云是随机重叠考虑的。
短波计算用到时间间隔太阳高度角余弦的日平均。
2 微物理过程参数化2.1 Kessler暖云方案来自于COMMAS模式,是一个简单的暖云降水方案,考虑的微物理过程包括:雨水的产生、降落以及蒸发,云水的增长,以及由凝结产生云水的过程,微物理过程中显式预报水汽、云水和雨水,无冰相过程。
2.2 Purdue Lin方案微物理过程中,包括了对水汽、云水、雨、云冰、雪和霰的预报,在结冰点以下,云水处理为云冰,雨水处理为雪。
所有的参数化项都是在L in等人以及Rutledge和Hobbs的参数化方案的基础上得到的,某些地方稍有修改,饱和修正方案采用Tao的方法。
WRF模式介绍(数值预报)
WRF模式介绍
WRF模式为完全可压缩以及非静力模式，采用F90 语言编写。
水平方向采用Arakawa C(荒川C)网格点，垂直方向则采用地形跟随质量坐标。
WRF 模式在时间积分方面采用三阶或者四阶的Runge-Kutta 算法。
WRF模式是由美国环境预测中心(NCEP)，美国国家大气研究中心(NCAR)等美国的科研机构为中心开始着手开发一种统一的气象模式，于2000问世。
为使研究成果能够迅速地应用到现实的天气预报当中去，WRF模式分为ARW和NMM两种，即研究用和业务用两种形式，分别由NCEP和NCAR管理维持着。
WRF是为数不多的开源的既可用作研究又可用作业务的中尺度预报模式，且对机器要求不高。
目前WRF模式运行比较稳定，生成的预报产品丰富多样。
预报产品的时间分辨率可以达到1h，空间分辨率为3km，目前可发布气压、降水、温度、风场、湿度等多个气象要素产品，该系统每日早晨7点左右更新一次预报结果，预报时效为60h。
该预报系统一方面可以提高预报产品的时空分辨率，解决无观测气象资料区的降雨预估，同时可以实现精细化和定量化防洪降雨预报，预报结果与洪水预报模型相结合，可为防洪降雨预报提供一种重要的手段。
wrf模型的基本知识
wrf模型的基本知识（最新版）目录一、Wrf 模型的概述二、Wrf 模型的基本原理三、Wrf 模型的使用方法四、Wrf 模型的优缺点五、结论正文一、Wrf 模型的概述Wrf 模型，全称为 Weather Research and Forecasting Model，是由美国环境预测中心（NCEP）及美国国家大气研究中心（NCAR）等一系列美国科研机构合作开发的一款中尺度数值天气预报模式。
该模型采用Fortran90 语言编写，具有较强的移植性，即使在不同的平台上，只要拥有适用的 Fortran 编译器，就可使该模式的源代码得到编译。
二、Wrf 模型的基本原理Wrf 模型的基本原理是通过大量的气象观测数据，建立气象变量之间的数学关系，然后利用计算机进行数值计算，预测未来一段时间内的气象变化。
这一过程主要包括以下几个步骤：1.数据预处理：收集各类气象观测数据，如气温、气压、风速等，对数据进行质量控制和插补，使其满足模型的输入要求。
2.模型初始化：根据观测数据和预处理结果，设置模型的初始场，包括温度、湿度、风向、风速等。
3.模型计算：利用设定好的数学关系，通过计算机对气象变量进行数值计算，得到未来一段时间内的气象预测结果。
4.结果后处理：对计算结果进行分析和处理，提取出预报所需的气象信息，如未来 24 小时内的降雨量、温度变化等。
三、Wrf 模型的使用方法使用 Wrf 模型进行气象预报，一般需要经过以下几个步骤：1.安装模型：首先需要在计算机上安装 Wrf 模型，包括编译器、模型源代码等。
2.配置模型：根据需求选择合适的模型参数设置，如分辨率、时间步长、物理过程等。
3.准备数据：收集所需的气象观测数据，包括气温、气压、湿度、风向、风速等。
4.运行模型：利用配置好的模型参数和气象数据，运行 Wrf 模型，得到预测结果。
5.分析结果：对预测结果进行分析和处理，提取出所需的气象信息。
四、Wrf 模型的优缺点Wrf 模型具有以下优点：1.较高的预报准确性：Wrf 模型在气象预报领域有广泛的应用，预报准确性较高。
WRF模式简易操作中文指南
W R F模式简易操作中文指南The pony was revised in January 2021WRF 模式操作指南The Institute of Atmospheric Physics， Chinese Academy of Sciences Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences中国科学院大气物理研究所中国科学院东北地理与农业生态研究所二○一七年三月二十日目录1. WRF模式简介 (1)2. WRF模式的安装 (2)安装环境 (2)模式源程序 (2)NetCDF函数库的安装 (2)标准初始化（SI）的安装 (6)WRF模式的安装 (9)3. WRF模式与T213模式嵌套 (17)嵌套方案 (17)嵌套程序设计 (17)编译嵌套程序 (21)嵌套的实现 (22)4. WRF模式系统的运行 (29)理想大气方案 (29)真实大气方案 (32)5. WRF模式系统作业卡 (47)源程序 (47)真实大气方案 (48)6. 模式结果的显示处理 (61)Vis5D格式 (61)MICAPS格式 (62)GrADS格式 (65)附录1. WRF模式参数配置说明 (68)附录2. T213场库参数表 (78)WRF模式系统安装/调试技术报告1. WRF模式简介WRF(Weather Research Forecast)模式系统是由许多美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度预报模式和同化系统。
WRF模式系统的开发计划是在1997年由NCAR中小尺度气象处、NCEP的环境模拟中心、FSL的预报研究处和奥克拉荷马大学的风暴分析预报中心四部门联合发起建立的，并由国家自然科学基金和NOAA共同支持。
现在，这项计划，得到了许多其他研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究。
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模式及数据介绍
1 模式介绍
近年来，随着大气科学、计算机技术以及地基与空基遥感技术等多个学科领域的发展，数值天气预报学科也得到了飞跃性的发展。
为了提高中小尺度灾害性天气预报的准确率，近30年的时间里中尺度数值模拟的研究得到了更多的重视。
虽然仍无法避免模式带来的预报误差，但其值已明显的减小。
宁贵财【16】等，采用WRF V3.3.1 中尺度预报模式研究北京地区2012年7月的一次暴雨过程时很好的模拟出了暴雨落区和24小时累积降水量等。
何由【17】等利用WRF 模式采用无嵌套方案模拟青藏高原一次暴雨过程时也较好地模拟出了强降水雨带的位置和中心、降水强度以及降水范围等。
因此WRF中尺度数值预报模式对暴雨过程的模拟时有着良好的效果。
WRF 模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）以及天气预报系统实验室（FSL）等研究机构和大学联合开发的新一代高分辨率、非静力平衡的中尺度数值模式，简称WRF（Weather Research and Forecast）【18】。
WRF 模式主要包括四个部分组成：WRF的标准初始化模块（WRF SI）、同化系统（包括三维变分同化）、动力内核以及后处理模块【19】。
模式中动力内核部分可分为ARW（用于科学研究）和NMM（用于业务预报）两种模块。
后处理部分（图形软件）主要对模式的输出结果进行分析并处理，将模式面物理量转换到标准等压面、诊断分析物理场和图形数据转换等，模式流程图见图2.1。
图2.1 WRF 模式流程图
2.2 资料介绍
本文所用的降水资料为甘肃省加密雨量站实际观测资料。
模式模拟的初始资料采用NCEP （National Centers for Environmental Prediction ）提供的每6小时一次的（经度） 格点的再分析资料【20】。
目前，数值预报被视为最主要的天气预报工具，而数值预报常常被归结为一个初值问题，因此模式初值的改善一直是数值预报本地化研究的重要内容【21】。
随着模式的不断升级，其同化系统功能不断加强。
由于，目前数值预报模式能够相当真实的描写和模拟出实际天气过程的发展演变。
因此，为了能够有效的利用各种常规、非常规观测资料来形成较准确的模式初始场，已经成为进一步提高数值预报水平的关键问题。
这种情况下，国内外学者已基于WRF 模式展开了广泛的应用研究【22-24】。
Xiao 等【25】利用MM5-3DV AR 系统检验多普勒径向速度直接同化对一次暴雨个例的影响，研究结果表明，同化试验能够较好的提高雨带走向和降水强度。
多WPS ARW-WRF 主模块 WRF 后处理系统
Namelist.wps metgrid ARWpost 等 wrf real ungrib geogrid
普勒雷达能够同时获取降水粒子的径向速度和反射率因子的特点，是观测降水最基本的工具之一。
并在暴雨等中小尺度强对流灾害性天气系统的研究和业务监测以及临近预报上面有着重要的作用【25】。
杨毅等【26】应用WRF模式分别进行了雷达径向风观测资料和变分法反演风场的同化试验，结果表明：同化雷达风场信息能改进模式降水预报。
以上研究工作考察了多普勒雷达资料同化结果的有效性，为多普勒雷达资料在中尺度数值预报模式中的应用做了很好的探索。
由于国内对多普勒雷达资料在中尺度数值模式中还没有广泛应用，还存在许多问题有待研究和解决本文针对2013年6月19日—20日天水一次暴雨过程，利用中尺度预报模式WRF及其同化系统WRF-3DV AR，展开了多普勒雷达径向速度在暴雨模拟中的同化应用研究，以期初步探索多普勒雷达风场直接同化对暴雨模拟初始场及模拟效果的影响程度。