WRF DA环境需求、系统安装、调试与运行丨WRF DA变分资料同化、WRF DA混合同化新方法

目录

专题一 资料同化的基本理论与方法

专题二 WRF DA的环境需求、系统安装、调试与运行

专题三 观测资料与质量控制

专题四 WRF DA同化系统的配置、背景误差的构造

专题五 WRF DA变分资料同化、WRF DA混合同化新方法

专题六 变分同化的单点试验、混合同化的单点试验

专题七 同化分析增量的分析

专题八 WRF DA和ETKF-3DVAR混合同化系统的实际应用

更多应用

---

数值预报已经成为提升预报质量的重要手段，而模式初值质量是决定数值预报质量的重要环节。资料同化作为提高模式初值质量的有效方法，成为当前气象、海洋和大气环境和水文等诸多领域科研、业务预报中的关键科学方法。资料同化新方法的快速发展，气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加，为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础，也导致许多新的复杂科学问题，增加了实际应用的难度。

为有效提升广大科研、业务人员的资料同化理论基础和应用能力以及研究水平，提高我国气象、海洋和大气环境等领域的数值预报业务的质量和实际预报水平。应广大气象和大气环境等领域工作者的要求，本教程以WRF DA变分资料同化系统为核心，针对实际应用中的重点和难点问题，开展资料同化理论和方法的讲解，并结合实际天气个例，致力于培养和提高培训人员的理论水平和实际应用能力。

专题一 资料同化的基本理论与方法

1.资料同化的基本概念、发展
2.资料同化的主要科学问题
3.资料同化的理论基础与早期方法
4.各种资料同化方案及其特点

专题二 WRF DA的环境需求、系统安装、调试与运行

1.Linux基本命令的应用
2.Linux环境变量的设置
3.编译器的安装与设置
4.WRF DA的环境变量和动态库的配置等
5.WRF DA的安装、编译及运行等
6.GrADS、NCL绘图的编译使用

专题三 观测资料与质量控制

​1.观测资料的基本要求
2.常规观测资料与非常规观测
3.卫星资料及其同化
4.新型观测系统
5.观测资料的质量控制及常用方法

专题四 WRF DA同化系统的配置、背景误差的构造

1.水平网格的设置
2.垂直层次的配置
3.物理方案、参数化方案的选取
4.观测要素的选取
5.背景误差协方差的作用和常用的构造方法，如新息向量法（以GRAPES模式为例）、NMC方法等（WRF DA的三维变分程序为例
6.背景误差的构造方法
7.中小尺度变分同化B的构造
8.混合同化中背景误差协方差的构造及其特点
9.混合同化中B的比例关系

专题五 WRF DA变分资料同化、WRF DA混合同化新方法

1.WRF DA变分同化的基本框架
2.观测算子的构造
3.动力平衡和物理约束的实现
4.伴随模式及其程序编写
5.解决新资料的同化应用方法
6.ETKF-WRF DA混合同化方案的特点
7.ETKF集合扰动方案的说明
8.扩展控制变量法及其设置
9.流依赖的背景误差协方差的构造
10.实例分析

专题六 变分同化的单点试验、混合同化的单点试验

1.质量场单点试验
2.风场单点试验
3.湿度场的单点试验
4.流依赖属性的试验分析（结合槽和台风）
5.分析增量的结构与物理约束关系

专题七 同化分析增量的分析

1.不同观测资料对分析的影响
2.不同观测要素对分析的影响
3.有效观测资料的确定
4.分析增量的认识

专题八 WRF DA和ETKF-3DVAR混合同化系统的实际应用

1.结合实际的天气个例，重点掌握WRF DA和WRF ETKF-3DVAR混合同化系统的同化、预报的参数设置、新资料的同化方法和系统运行、结果分析，以及与其他模块的耦合等
2.暴雨天气过程的同化分析
3.台风天气过程的同化分析

---

更多应用

大气科学领域必备模型软件丨WRF、CMAQ、WRF-Chem、WRF-Hydro、WRF DA、PMF、MCM、CAMx、SMOKE、Calpuff、FLEXPART、WRF-UCM、CMIP6等

大气科学领域必备模型软件丨WRF、CMAQ、WRF-Chem、WRF-Hydro、WRF DA、PMF、MCM、CAMx、SMOKE、Calpuff、FLEXPART、WRF-UCM、CMIP6等-CSDN博客采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出地讲解大气环境相关实用模型！https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/132106019?spm=1001.2014.3001.5502基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用能力_python大气科学-CSDN博客采用 “理论讲解+动手实操+案例实战”相结合的方式，深入浅出讲解Python在气象领域的人工智能应用，不仅能够掌握Python编程技巧和机器学习和深度学习的相关经验，更能够将所学在专业领域进一步应用。_python大气科学https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/130196447?spm=1001.2014.3001.5502Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的应用_wrf-python-CSDN博客掌握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。_wrf-pythonhttps://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126246836?spm=1001.2014.3001.5502