目录
专题一?WRF基础与Linux基础
专题二?WRF模式运行
专题三?Python基础
专题四 WRF应用案例介绍
专题五?python助力WRF自动化运行
专题六?WRF模式前后处理
更多模型
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。
对大部分人而言，特别是新用户，WRF模式的安装繁琐且不必要，可以作为后续进阶掌握的技能，本学习跳过繁琐的安装步骤，直接聚焦模式的运行部分，通过短平快的教学，快速掌握模式运行。进一步将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。
1.1 WRF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
1.2 Linux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
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）
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）
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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
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
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
●EKMA曲线及大气O3来源解析
●大气污染扩散模型Calpuff应用
●CLM 陆面过程模式实践技术应用
●大气颗粒物PMF源解析实践技术应用
●Python人工智能在气象中的实践技术应用
●系统学习CMAQ空气质量模式实践技术应用
●MCM箱模型建模方法及大气O3来源解析技术
●拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART实践技术应用
●全流程高精度气象模式WRF模拟技术与多领域实例应用
●气象水文耦合模式WRF-Hydro前处理、运行及实践应用
●基于CAMx的空气质量模拟及污染来源解析技术与案例分析
●WRF-DA资料同化系统理论、运行与变分、混合同化新方法
●CMIP6数据处理技术与典型案例分析及在多领域中的实践应用
●区域气象-大气化学在线耦合模式（WRFChem）在大气环境领域应用
●基于SMOKE多模式排放清单处理技术及EDGAR/MEIC清单制作与VOCs排放量核算
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