WRF-CLM耦合模式
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技术 格式 -回复
wrf技术格式-回复以下是关于wrf技术的一篇1500-2000字的文章：新兴的气象模拟技术对于准确的天气预报和气候研究具有重要的意义。
其中，WRF（Weather Research and Forecasting）模型成为了当前最常用的气象模拟技术之一。
本文将一步一步回答关于WRF技术的问题，以帮助读者更好地了解和应用这个强大的模型。
一、WRF技术是什么？为什么它重要？WRF模型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）联合研发的一种天气模式。
它是一种非常灵活和可定制的数值天气预报和气候研究工具。
WRF技术的主要优点包括：可在不同空间尺度上进行模拟、可以模拟各种物理过程、具备丰富的数据处理和可视化能力、可以与其他模型进行耦合等。
因此，它在进行天气预报、气候模拟、环境污染研究、风能评估等多个领域都有着广泛的应用。
二、WRF模型的主要组成部分是什么？WRF模型主要由四个组成部分组成：预处理系统（WPS）、求解器（WRF-ARW和WRF-NMM）、后处理系统和工具。
1. 预处理系统（WPS）：WPS主要用于将大气和地理数据转化为WRF模型所需的输入数据。
它包括三个主要的模块：geogrid、ungrib和metgrid。
geogrid模块用于生成地理网格参数，ungrib模块用于将大气观测数据转化为WRF模型可读的格式，metgrid模块用于在地理网格上插值观测数据。
2. 求解器（WRF-ARW和WRF-NMM）：WRF模型目前有两个求解器可供选择：Advanced Research WRF (ARW)和Nonhydrostatic Mesoscale Model (NMM)。
ARW是一个更先进且广泛使用的求解器，主要用于较小尺度的模拟，如雷暴、山地气象等。
NMM则更适用于大尺度气象模拟。
3. 后处理系统和工具：WRF模型的后处理系统用于分析和可视化模拟结果。
它包括多个工具，如NCL（NCAR Command language）、GrADS （Grid Analysis and Display System）等。
WRF模式简易操作中文指南
WRF 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)2.1 安装环境 (2)2.2 模式源程序 (2)2.3 NetCDF函数库的安装 (2)2.4 标准初始化（SI）的安装 (6)2.5 WRF模式的安装 (9)3. WRF模式与T213模式嵌套 (17)3.1 嵌套方案 (17)3.2 嵌套程序设计 (17)3.3编译嵌套程序 (21)3.4 嵌套的实现 (22)4. WRF模式系统的运行 (29)4.1 理想大气方案 (29)4.2 真实大气方案 (32)5. WRF模式系统作业卡 (47)5.1 源程序 (47)5.2 真实大气方案 (48)6. 模式结果的显示处理 (61)6.1 Vis5D格式 (61)6.2 MICAPS格式 (62)6.2 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。
WRF-Chem模式介绍完整版教学内容
第二章WRF-Chem模式介绍WRF-Chem模式是由美国NOAA 预报系统实验室（FSL）开发的，气象模式（WRF）和化学模式（Chem）在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式。
图2.1给出了WRF-Chem的流程框架图。
WRF-chem包含了一种全新的大气化学模式理念。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
有别于这之前的大气化学模式，如SAQM 模式、CALGRID模式、MODEL3-CAMQ模式等，它们的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题：首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的；其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的；再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
事实上，在实际大气中化学和气象过程是同时发生的，并且能够互相影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而气温、云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
因此，WRF-Chem能够模拟再现一种更加真实的大气环境。
最初版本的WRF-chem在2002年推出，目前的版本为V3.1（2009年4月16日），本文所采用的是WRF-chem V3.0。
图2.1 WRF-Chem流程图（来自WRF-Chem V3 用户手册）WRF ( Weather Research Forecast , Skamarock et al., 2008)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统。
WRF模式是一个可用来进行1至10公里内高分辨率模拟的数值模式，同时，也是一个可以做各种不同广泛应用的数值模式，例如：业务单位正规预报、区域气候模拟、空气质量模拟，理想个例模拟实验等。
WRF模式运行及后处理简介-大气所于恩涛
• start_date, end_date 一个区域一列 • interval_seconds是强迫场资料的时间间隔
namelist.wps (续)
&geogrid parent_id = 1, 1, parent_grid_ratio = 1, 3, i_parent_start = 1, 53, j_parent_start = 1, 65, e_we = 100, 259, e_sn = 76, 199 geog_data_res = '2m','2m', dx = 60000, dy = 60000, map_proj = 'lambert', ref_lat = 35, ref_lon = 105.5, truelat1 = 30.0, truelat2 = 60.0, stand_lon = 105.0, geog_data_path = 'geog'
namelist.wps
&share wrf_core = 'ARW', max_dom = 1, start_date = '2007-09-02_00:00:00','2007-09-02_00:00:00', end_date = '2007-09-03_12:00:00','2007-09-03_12:00:00', interval_seconds = 21600, io_form_geogrid = 2, /
WRF模式运行及后处理 简介
竺可桢-南森国际研究中心 于恩涛 2010-9-9 yetsyu@
报告提纲
1
2 3 4
• WRF模式简介 • 模式编译 • 模式设置及earch and Forecasting Model
WRF-Chem模式介绍完整版
WRF-Chem模式介绍完整版第二章 WRF-Chem模式介绍WRF-Chem模式是由美国NOAA 预报系统实验室(FSL)开发的，气象模式(WRF)和化学模式(Chem)在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式。
图2.1给出了WRF-Chem的流程框架图。
WRF-chem包含了一种全新的大气化学模式理念。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
有别于这之前的大气化学模式，如SAQM模式、CALGRID模式、MODEL3-CAMQ模式等，它们的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题:首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的;其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的;再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
事实上，在实际大气中化学和气象过程是同时发生的，并且能够互相影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而气温、云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
因此，WRF-Chem能够模拟再现一种更加真实的大气环境。
最初版本的WRF-chem在2002年推出，目前的版本为V3.1(2009年4月16日)，本文所采用的是WRF-chem V3.0。
图2.1 WRF-Chem流程图(来自WRF-Chem V3 用户手册)WRF ( Weather Research Forecast , Skamarock et al., 2008)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统。
WRF模式是一个可用来进行1至10公里内高分辨率模拟的数值模式，同时，也是一个可以做各种不同广泛应用的数值模式，例如:业务单位正规预报、区域气候模拟、空气质量模拟，理想个例模拟实验等。
WRF-CLM耦合模式
Current LSMs in WRF
Noah LSM (NCEP/NCAR/AFWA) RUC LSM (FSL) 5-layer soil model (NCAR)
Why another LSM?
Beneficial in regional climate model applications driven by CCSM boundaries (downscaling climate scenarios) Want to use the same physics as CCSM
Main Features of CLM3
Surface Heterogeneity 3 levels of grid-cell sub-division
Landunits (5 types currently)
Vegetated, Glacier, Lake, Wetland, Urban
Columns (1 currently)
Biogeophysical Processes (cont’d)
Canopy hydrology (interception, throughfall and drip) Snow hydrology (snow accumulation and melt, compaction, water transfer between snow layers) Soil hydrology (surface runoff, infiltration, sub-surface drainage, redistribution of water within the columns) Stomatal physiology and photosynthesis Lake temperatures (multi-layer) and fluxes Routing and runoff from rivers to ocean (not in WRF yet) Biogenic volatile organic compounds (BVOCs) (could be coupled to WRF-Chem)
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。
WRFCLM耦合模式.ppt
Hydrology • Global Land-Atmosphere Coupling Experiment (GLACE) • Watershed processes • River flow and biogeochemistry • Water isotopes
High resolution CLM • Subgrid orography • Downscaling • WRF
Land use and land cover change • Agroecosystems • Urbanization • Soil degradation • Historical and future land cover datasets driven by population change
Ongoing Activities
Ecology and biogeochemistry • Carbon and nitrogen cycles • Vegetation dynamics • Leaf phenology • Fire • Mineral aerosols • Biogenic volatile organic compounds
Research tool is the Community Land Model
differ primarily in the complexity with which they represent meteorological,
• Land model for Community Climate System Model
Addition of the CLM3 LandSurface Model to WRF
Jimy Dudhia (MMM/NCAR) Ruby Leung (PNNL)
WRF模式简易操作中文指南
WRF模式简易操作中文指南WRF模式是一种被广泛应用于大气科学研究和天气预报的数值模式。
它的全称是Weather Research and Forecasting Model，可用于模拟大尺度气象系统和小尺度局地天气现象。
下面是WRF模式简易操作的中文指南。
第一步：安装WRF模式接下来，打开终端或命令提示符窗口，并进入WRF模式的安装目录。
执行configure命令来配置WRF模式的编译选项。
根据你的需求，可以选择编译WRF-ARW（大尺度）或WRF-NMM（小尺度）的版本。
第二步：准备输入数据在运行WRF模式之前，你需要准备一些输入数据，包括大气场初始条件、边界条件和地形数据。
这些数据可以从气象观测和卫星观测中获取，也可以从其他数值模式或数据集中提取。
首先，准备大气场初始条件。
这些数据包括温度、湿度、风速和风向等。
你可以使用观测资料或来自其他数值模式的输出作为初始条件。
将这些数据保存为WRF模式可以识别的格式，通常是WRF输入数据格式（WRF input data format）。
接下来，准备边界条件。
边界条件是模拟区域外部的大气场数据，用于描述模拟区域与周围环境的相互作用。
这些数据通常也可以从观测资料或其他数值模式的输出中提取。
最后，准备地形数据。
地形数据描述了模拟区域的地形高度和地表粗糙度等信息。
在WRF模式中，地形数据以地形高度（terrain height）和地表粗糙度（land-use category）的形式存在。
第三步：配置模拟实验打开namelist.input文件，并根据你的需求修改其中的参数。
这些参数包括模拟起始时间、模拟区域的边界和分辨率、模拟时长和时间步长等。
配置好运行参数后，保存并关闭namelist.input文件。
你还可以创建一个专门的工作目录，并将输入数据和运行参数文件放入其中。
这样可以更好地组织你的模拟实验。
第四步：运行WRF模式运行WRF模式需要调用WRF模式的可执行文件，并指定输入数据和运行参数文件。
WRF模式运行及后处理简介-大气所于恩涛
WPS compile
SETUP & RUN MODEL
WPS
• 流程 – (1) 设定domain，准备静态数据 • geogrid.exe – (2) 解压强迫场资料(GFS, NAM...) • ungrib.exe – (3) 将静态数据和强迫场资料转为WRF需要格 式 • metgrid.exe • 所有设定通过namelist.wps
= 0, = 1,
= = = = = = = 27 = 1, 1, 1, 100, 259, 1, 1, 76, 199, 1, 1, 31, 31, 1, 94, 1, 91, 1, 31,
= 60000, 12000, 333, = 60000, 12000, 333, = 1, 2, 3, = 0, 1, 2, = 0, 53, 30, = 0, 65, 30, = 1, 3, 3, = 1, 3, 3,
&domains time_step time_step_fract_num time_step_fract_den max_dom s_we e_we s_sn e_sn s_vert e_vert num_metgrid_levels dx dy grid_id parent_id i_parent_start j_parent_start parent_grid_ratio parent_time_step_ratio = 360,
wrf.exe
• real.exe 生成文件：
– wrfbdy_d01 and wrfinput_d01 (NetCDF files)
– 多个区域 wrfinput会有多个 – SST update则会有wrflowinp • > mpirun -np 4 wrf.exe &
WRF-Chem模式介绍完整版
WRF-Chem模式介绍完整版第二章 WRF-Chem模式介绍WRF-Chem模式是由美国NOAA 预报系统实验室(FSL)开发的，气象模式(WRF)和化学模式(Chem)在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式。
图2.1给出了WRF-Chem的流程框架图。
WRF-chem包含了一种全新的大气化学模式理念。
它的化学和气象过程使用相同的水平和垂直坐标系，相同的物理参数化方案，不存在时间上的插值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。
有别于这之前的大气化学模式，如SAQM模式、CALGRID模式、MODEL3-CAMQ模式等，它们的气象过程和化学过程是分开的，一般先运行中尺度气象模式，得到一定时间间隔的气象场，然后提供给化学模式使用。
这样分开处理以后，存在一些问题:首先，利用这样的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值，而且丢失了一些小于输出间隔的气象过程，如一次短时间的降水等，而这些过程对化学过程来说可能是很重要的;其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能是不一样的;再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。
事实上，在实际大气中化学和气象过程是同时发生的，并且能够互相影响，如气溶胶能影响地气系统辐射平衡，气溶胶作为云凝结核，能影响降水，而气温、云和降水对化学过程也有非常强烈的影响。
因此，WRF-Chem能够模拟再现一种更加真实的大气环境。
最初版本的WRF-chem在2002年推出，目前的版本为V3.1(2009年4月16日)，本文所采用的是WRF-chem V3.0。
图2.1 WRF-Chem流程图(来自WRF-Chem V3 用户手册)WRF ( Weather Research Forecast , Skamarock et al., 2008)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度预报模式和同化系统。
WRF模式是一个可用来进行1至10公里内高分辨率模拟的数值模式，同时，也是一个可以做各种不同广泛应用的数值模式，例如:业务单位正规预报、区域气候模拟、空气质量模拟，理想个例模拟实验等。
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模式运行指南
WRF模式运行指南WRF（Weather Research and Forecasting）模式是一种先进的大气数值模式，被广泛应用于天气预报、气候研究和环境模拟等领域。
本文将为你提供使用WRF模式进行模拟和预测的详细指南。
1.模式安装：2.输入数据准备：3.配置模式运行参数：在进行模式运行之前，你需要配置WRF模式的运行参数。
WRF模式提供了一个名为namelist.input的配置文件，你可以在其中设置各种模拟参数，如模拟时间、模型网格等。
你还可以选择是否启用各种物理过程（如辐射、湍流、云微物理等）以及设置它们的参数。
4.运行模式：一切准备就绪后，你可以运行WRF模式。
运行WRF模式需要在终端或命令行窗口中输入相应的运行命令。
在运行之前，你可以选择是否启用并行计算以加快模拟速度。
你还可以选择是否进行模式输出，以生成模拟结果文件。
5.后处理和结果分析：当模式运行完成后，你可以对模拟结果进行后处理和结果分析。
WRF 模式生成的结果文件包括模拟时间序列的各种物理变量，如温度、湿度、风场等。
你可以使用各种可视化工具（如NCL、GrADS、Matplotlib等）对这些结果进行分析和绘图。
6.诊断和评估：最后，你可以对模拟结果进行诊断和评估。
诊断是指对模拟结果进行验证和比较，以评估模式的准确性和可信度。
你可以将模拟结果与实测数据进行比较，并计算各种评估指标（如均方根误差、相关系数等）。
这有助于了解模式的性能和改进模式设置。
综上所述，使用WRF模式进行模拟和预测需要经历模式安装、数据准备、配置模式运行参数、运行模式、后处理和结果分析以及诊断和评估等多个步骤。
通过正确地执行这些步骤，你可以获得可靠的模拟结果，并进一步了解和应用WRF模式。
气象wrf模式内部培训配置资料
checking for perl5... no checking for perl... found /usr/bin/perl (perl) Will use NETCDF in dir: /usr/local/netcdf-pgi PHDF5 not set in environment. Will configure WRF for use without. -----------------------------------------------------------------------Please select from among the following supported platforms. 1. PC Linux i486 i586 i686,PGI compiler (Single-threaded, no nesting) 2. PC Linux i486 i586 i686, PGI compiler (single threaded, allows nesting using RSL without MPI) 3. PC Linux i486 i586 i686, PGI compiler SM-Parallel (OpenMP, no nesting) 4. PC Linux i486 i586 i686, PGI compiler SM-Parallel (OpenMP, allows nesting using RSL without MPI) 5. PC Linux i486 i586 i686, PGI compiler DM-Parallel (RSL, MPICH, Allows nesting) 6. PC Linux i486 i586 i686, PGI compiler DM-Parallel (RSL_LITE, MPICH, Allows nesting) 7. Intel xeon i686 ia32 Xeon Linux, ifort compiler (single-threaded, no nesting) 8. Intel xeon i686 ia32 Xeon Linux, ifort compiler (single threaded, allows nesting using RSL without MPI) 9. Intel xeon i686 ia32 Xeon Linux, ifort compiler (OpenMP) 10. Intel xeon i686 ia32 Xeon Linux, ifort compiler SM-Parallel (OpenMP, allows nesting using RSL without MPI) 11. Intel xeon i686 ia32 Xeon Linux, ifort+icc compiler DM-Parallel (RSL,MPICH, allows nesting) 12. Intel xeon i686 ia32 Xeon Linux, ifort+gcc compiler DM-Parallel (RSL,MPICH, allows nesting) 13. PC Linux i486 i586 i686, PGI compiler, ESMF (Single-threaded, ESMF coupling, no nesting) Enter selection[1-13] :
《2024年应用城市冠层模式与WRF模式耦合研究城市化效应》范文
《应用城市冠层模式与WRF模式耦合研究城市化效应》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市气候和环境问题日益突出，成为当前研究的热点问题。
城市冠层模式和WRF模式作为研究城市环境的重要工具，其耦合研究对于揭示城市化效应、预测城市气候变化具有重要意义。
本文旨在探讨应用城市冠层模式与WRF 模式耦合研究城市化效应的方法，为城市规划和环境保护提供科学依据。
二、城市冠层模式与WRF模式简介城市冠层模式是一种描述城市地表与大气之间相互作用的物理模型，主要用于研究城市地表热量、水汽、风等气象要素的分布和变化规律。
而WRF（Weather Research and Forecasting）模式则是一种气象预报模型，能够模拟大范围的气象要素分布和变化情况。
将两者进行耦合，可以更好地模拟城市环境的气象条件，从而揭示城市化效应。
三、城市冠层模式与WRF模式的耦合方法在应用城市冠层模式与WRF模式进行耦合研究时，需要先确定研究区域、气象观测数据等基础信息。
然后，根据研究区域的地理特征、建筑物分布等，建立城市冠层模型。
接着，将该模型与WRF模式进行参数化设置，实现两者的耦合。
在耦合过程中，需要充分考虑城市环境对气象条件的影响，如建筑物高度、密度等对风场、温度场等的影响。
最后，通过模拟和预测，得到城市环境的气象条件变化情况。
四、应用实例与分析以某大城市为例，应用城市冠层模式与WRF模式进行耦合研究。
首先，收集该城市的气象观测数据和地理信息数据。
然后，建立城市冠层模型，并将其与WRF模式进行参数化设置，实现两者的耦合。
通过模拟和预测，得到该城市的气象条件变化情况。
分析结果表明，城市化效应对气象条件产生了显著影响。
在城区内，由于建筑物高度、密度等因素的影响，风场、温度场等气象要素的分布和变化规律发生了明显变化。
同时，城市化过程还导致了城市热岛效应、污染物扩散等问题。
通过应用城市冠层模式与WRF模式的耦合研究，可以更好地揭示这些城市化效应，为城市规划和环境保护提供科学依据。
WRF模式的标准化处理及应用改进试验
引言
软件的开发和维护是研制一个大型数值模拟应用软件时尤为重要的部分 其造价和开销很大 如 果程序代码的结构设计能兼顾并保证在各种不同类型的高性能计算平台上高效运行 对计算资源的投 入需求就可大大降低 为此 １９９７ 年 由 ＮＣＡＲ ＮＣＥＰ ＦＳＬ 和 ＯＵ 联合倡导了众多美国研究部门和大 学开发建立 ＷＲＦ Ｗｅａｔｈｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｆｏｒｅｃａｓｔ 模式系统 旨在建立一个既可以适用于科学研究 又可以应用到业务预报的统一天气学模式 使大学 科研单位及业务部门之间的交流变得更加容易 系统的总体设计目标就是要让整个系统具有可移植性 可扩展性 有易维护性 可读性及有实用性
大理苍山—洱海局地环流的数值模拟
大理苍山—洱海局地环流的数值模拟许鲁君;刘辉志;曹杰【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2014(038)006【摘要】利用耦合了湖泊模型的WRF_ CLM模式模拟了秋季大理苍山—洱海地区的局地环流特征.结果表明:模式对近地面温度、风向、风速的模拟与观测基本一致,模拟结果能较好地再现该地区山谷风和湖陆风相互作用的局地环流特征.在秋季,大理苍山的谷风起止时间为08:00～17:00(北京时,下同),湖风起止时间为09:00～19:00.局地环流受高山地形及洱海湖面影响明显,山谷风形成早于湖陆风1h,夜间山风、陆风强盛于白天谷风、湖风.白天苍山谷风与洱海湖风的叠加作用会驱动谷风到达2600 m的高度,而傍晚最先形成的苍山山风则会减弱洱海的湖风环流.夜间盆地南部在两侧山风、陆风的共同作用下,形成稳定而持续的气旋式环流.日出以后,对流边界层迅速发展,边界层高度逐渐增高.陆地17:00温度达到最高,边界层高度也达到峰值2000m,之后逐渐降低.日落后形成稳定边界层,边界层高度在夜间基本保持在100m.相对于陆地,湖面白天边界层高度低300 m,夜间边界层高度高100 m.【总页数】13页(P1198-1210)【作者】许鲁君;刘辉志;曹杰【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029;云南大学大气科学系,昆明650091;中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029;云南大学大气科学系,昆明650091【正文语种】中文【中图分类】P434【相关文献】1."苍山与洱海,佛教之齐鲁"首届大理佛教文化研讨会在大理崇圣寺举行 [J], 苏峻2.苍山歌声永不落洱海歌手美名扬——大理州第十三届洱海歌手大奖赛综述 [J], 杨刘忠;杨鸿3.大理苍山洱海国家级自然保护区生物多样性保护对策研究 [J], 姜杰; 姜健发4.自然保护区效益评价——以大理苍山洱海自然保护区为例 [J], 柏梅5.王予波在大理调研时强调:以系统观念坚定不移保护洱海、保护苍山、保护乡愁,努力打造中国最美乡愁带 [J], 无因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Expertise with CLM3 is here at NCAR
Bonan, Vertenstein and others
Community Land Model 3.0
Land component of the Community Climate System Model (CCSM) Actively under development Technical Description of the Community Land Model
Soil Layers
10 soil layers
mid-points near 0.7, 2.8, 6.2, 11.9, 21.2, 36.6, 62.0, 104, 173, 286 cm
Up to 5 snow layers on top
Biogeophysical Processes
Vegetation composition, structure, phenology Absorption, reflectance, and transmittance of solar radiation Absorption and emission of longwave radiation Momentum, sensible heat (ground and canopy), and latent heat (ground evaporation, canopy evaporation, transpiration) fluxes Heat transfer in the soil and snow including phase changes
Oleson, Dai et al. (May 2004)
NCAR/TN-461+STR (online PDF file)
Community Land Model
What is the contribution of land surface processes to seasonal-tointerannual variability in climate and atmospheric CO2? • Snow • Soil water • Leaf phenology (the seasonal emergence and senescence of leaves) • Photosynthesis and stomatal conductance What is the contribution of land surface processes to climate sensitivity (paleoclimates, future climate)? Note: The CLM is not designed specifically for coupling to WRF, but there is no fundamental difference between land models for climate models and NWP models. Both are 1-D models of the soil-plant-atmosphere system. They differ primarily in the complexity with Research tool is the Community Land Model which they represent meteorological, hydrological, and ecological processes and • Land model for Community Climate System Model how they • Partnership among NCAR, universities, and government labs through utilize satellite data • Hydrologic cycle • Carbon and nitrogen cycles • Mineral aerosols • Vegetation dynamics • Land use and land cover change the CCSM land model working group
multi-layer soil and snow column in Vegetated Landunit
Plant Functional Types (4 PFTs currently/column)
% of vegetation types in Vegetated Landunit
Nested Hierarchy of Data Structures in CLM3
Community Land Model
CLM And WRF: Issues
Inclusion of CLM in WRF provides an important scientific opportunity for NCAR and the atmospheric (global, regional) modeling communities: • Same land model for use with both a global climate model (CCSM) and a regional model (WRF) • New terrestrial science for WRF (e.g., carbon cycle, land use, BVOCs) But … Science Are there common experiments that should be done with CCSM and WRF? Can CLM meet the needs of data assimilation? Software engineering Surface datasets for WRF grids Initial datasets How to maintain compatibility of CCSM and WRF CLMs
Current LSMs in WRF
Noah LSM (NCEP/NCAR/AFWA) RUC LSM (FSL) 5-layer soil model (NCAR)
Why another LSM?
Beneficial in regional climate model applications driven by CCSM boundaries (downscaling climate scenarios) Want to use the same physics as CCSM
Biogeophysical Processes (cont’d)
Canopy hydrology (interception, throughfall and drip) Snow hydrology (snow accumulation and melt, compaction, water transfer between snow layers) Soil hydrology (surface runoff, infiltration, sub-surface drainage, redistribution of water within the columns) Stomatal physiology and photosynthesis Lake temperatures (multi-layer) and fluxes Routing and runoff from rivers to ocean (not in WRF yet) Biogenic volatile organic compounds (BVOCs) (could be coupled to WRF-Chem)
Ongoing Activities
Ecology and biogeochemistry • Carbon and nitrogen cycles • Vegetation dynamics • Leaf phenology • Fire • Mineral aerosols • Biogenic volatile organic compounds Land use and land cover change • Agroecosystems • Urbanization • Soil degradation • Historical and future land cover datasets driven by population change Hydrology • Global Land-Atmosphere Coupling Experiment (GLACE) • Watershed processes • River flow and biogeochemistry • Water isotopes High resolution CLM • Subgrid orography • Downscaling • WRF Community support The model simulates a variety of ecological, biogeochemical, and hydrological processes as climate feedbacks that are traditionally considered when assessing the impact of climate change. The model blurs the distinction between climate feedbacks and climate impacts.
15 Plant Functional Types
Needleleaf Evergreen Tree - Temperate Needleleaf Evergreen Tree - Boreal Needleleaf Deciduous Tree - Boreal Broadleaf Evergreen Tree - Tropical Broadleaf Evergreen Tree - Temperate Broadleaf Deciduous Tree - Tropical Broadleaf Deciduous Tree - Temperate Broadleaf Deciduous Tree - Boreal Broadleaf Evergreen Shrub - Temperate Broadleaf Deciduous Shrub - Temperate Broadleaf Deciduous Shrub - Boreal C3 Arctic Grass C3 Grass C4 Grass Crop1/Crop2