오늘날 기상 및 관련 분야에 종사하는 인력은 기상 수치 모델 및 데이터 처리에 종사하는 경우가 많으며 비즈니스 예측 수단으로 사용하든 과학 연구 도구로 사용하든 기상 수치 모델과 효율적인 사전 및 후처리 언어.. 중규모 기상 수치 모델의 리더인 WRF는 완전한 기능을 갖추고 있으며 대부분의 사람들이 가장 먼저 선택하는 제품입니다. 그리고 모델을 마스터하는 것은 첫 번째 단계일 뿐이며 수치 모델의 결과를 비즈니스 또는 과학 연구에 필요한 제품으로 추가 처리하는 것도 중요한 작업입니다. .
이 내용은 동적 방정식 및 매개 변수화 체계의 소개부터 모드 응용 시나리오에 이르기까지 WRF 모드에 대한 이론적 설명을 포함하여 이론과 실습을 결합하고 기본 Linux 명령에서 WRF 모드의 설치 및 작동에 이르는 실용적인 링크를 제공합니다. 또 다른 주요 기능은 Python 언어와 WRF 모드 작업을 결합하여 모드 작업을 자동화하고 과학 연구 및 비즈니스의 효율성을 향상시키는 것입니다. 동시에 데이터 처리, 시각적 그리기 등을 포함하여 WRF 전후의 Python 처리의 일반적인 시나리오를 마스터합니다.
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【소개】:
주제 1. "WRF 기본 사항 및 Linux 기본 사항":
1. WRF 모델의 이론적 지식과 응용 전망
WRF 동적 이론 소개
WRF 패턴 코드 프레임워크
WRF 모드 적용 전망
2. 리눅스 지식 및 기본 동작
리눅스 기본 명령어
시간 초과 작업 설정
슈퍼컴퓨팅 제출 과제
3. WRF 모드 설치
기본 라이브러리 설치(GNU 컴파일러, zlib, libpng, jasper, hdf5, netcdf4, mpich2)
WRF/WPS 설치
주제 2, "WRF 모드 작동":
1. WRFDomainWizard는 시뮬레이션 영역을 설정합니다.
2. WPS(geogrid, ungrib, metgrid) 전처리
GFS/FNL/ERA5 데이터 기반 중첩 시뮬레이션
3. WRF(real.exe, wrf.exe) 통합 연산
매개변수 체계 설정
공통 매개변수 사용 경험
4. 중단점을 다시 시작하고 계속 실행
5. 더 나은 WRF 시뮬레이션 결과를 얻는 방법(WRF 운영 경험 및 주의 사항)
항목 3, "Python 기초":
1. Python 설치 및 기본 구문
2. Python이 일반적으로 사용하는 기상 데이터 처리 라이브러리
numpy, datetime, 팬더, scipy, netcdf-python
3. 파이썬 기상도의 기초
1) 꺾은선형 차트 그리기
2) 채색 및 등고선 + 지도
3) 유동장 벡터 + 맵
4) 지도 그리기(카토피)
주제 4. " WRF 적용 사례 소개 ":
1. 북서태평양 태풍 시뮬레이션
2. 악천후 과정 - 우박 사례 시뮬레이션
3. WRF-solar는 태양 복사를 시뮬레이션합니다.
주제 5, " python은 WRF 자동 작동을 돕습니다 ":
1. Python은 WRF 기록 예제를 자동으로 실행합니다.
2. 자동화된 WRF 사업 예측 시스템 구축
1) Python은 GFS 실시간 예측 데이터를 자동으로 다운로드합니다.
2) Python은 자동으로 WRF 예측 시스템을 실행합니다.
3) 파이썬이 자동으로 이메일을 보내 WRF 실행 결과를 묻습니다.
주제 6, "처리 전과 후의 WRF 모드":
1. WRF 후처리 소개
2. wrf-python 라이브러리 소개
3. Python은 WRF 시뮬레이션 영역 및 지형을 그립니다.
4. Python은 사이트 예측 요소를 추출하고 그립니다.
5. Python은 500hPa의 고도 폼 필드를 그립니다.
6. Python은 레이더 반사율 DBZ 수직 프로파일을 그립니다.
7. Python은 700hPa의 수증기장을 그립니다.
8. Python은 지상 강우량 필드를 그립니다.