基于全球模式比较计划CMIP6与区域气候-化学耦合模式 WRF-Chem 的未来大气污染变化模拟

本文探讨了国家碳达峰目标下,如何利用第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的气候预估数据,通过动力降尺度和WRF-Chem模式,预测未来大气污染的空间和时间演变。课程覆盖CMIP6介绍、数据获取、处理、驱动WRF-Chem的步骤,以及模拟实验的思路和关键技术。

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国家碳达峰碳中和(双碳)目标对未来大气污染控制提出了新的要求,也为未来气候变化背景下,大气环境演变趋势和空间格局的模拟和预估提出了不确定性和挑战。第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)基于不同的共享社会经济路径(SSP)及最新的人为排放趋势,预估了不同社会共享路径和温室气体排放情景下的未来气候变化趋势,这些结果为模拟预估未来气候变化背景下大气污染的演变趋势提供了可能。
对模式比较计划的全球气候预估数据进行动力降尺度,结合预估的未来气候变化,运用区域气候模式和气候-化学耦合模式,实现对未来大气污染时空演变趋势的预估模拟。该模式比较计划涉及数据的格式转换和降尺度处理、区域模式涉及复杂的动力和化学过程,在数据运用和模式运行方面难度较大。

/// 基 于 全 球 模 式 比 较 计 划 CMIP6 与 区 域 气 候-化 学 耦 合 模 式 WRF-Chem 的 未 来 大 气 污 染 变 化 模 拟

讲课/上机 CMIP6数据及运行平台建设

1.CMIP模式比较计划介绍:背景、意义、情景讲解

2.CMIP数据下载方法

3.数据格式讲解与实践(NETCDF)

4.数据转换工具讲解与实践(CDO/NCO)

5.虚拟机及相关软件库的安装

讲课/上机 CMIP6数据驱动WRF和WRF-Chem模式

1.WRF数据格式讲解

2.CMIP6情景数据用于提供WRF-Chem模式的气象驱动场代码解译

3.未来情景排放清单(SSP、DPEC)讲解

4.数据处理实践操作

讲课/上机 WRF-Chem的未来情景模拟
1.基于CMIP6和未来情景排放清单,驱动WRF-Chem模式
2.初边界条件
3.模拟实验思路讲解:
1)气候变化和排放变化对未来大气污染的影响趋势
2)污染-气象相互作用

讲课/上机 问题答疑
1.数据获取和处理
2.模式设置
3.其它问题

大气科学、大气污染模型推荐:
●【教 程】大气污染扩散模型Calpuff
●【教 程】全套区域高精度地学模拟WRF气象建模、多案例应用与精美制图
●【教 程】SMOKE模型排放清单处理技术及在多模式下实践应用方法与VOCs排放量核算
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●【教 程】NCL数据分析与处理实践技术应用
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●【教 程】CMIP6数据处理实践技术应用
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●【教 程】Python人工智能在气象中的实践技术应用
●【教 程】R语言在气象、水文中数据处理及结果分析、绘图实践技术应用
●【教 程】基于CAMx的空气质量模拟及污染来源解析技术与案例分析
●【教 程】MCM箱模型建模方法及大气O3来源解析实践技术应用
●【教 程】Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的应用

<think>好的,用户想了解WRF耦合模式。首先,我需要明确WRF本身是什么,对吧?WRF是天气研究和预报模型,广泛应用于气象领域。但用户提到的是“耦合模式”,这说明他们可能想知道WRF如何其他模型结合使用,比如海洋模型、陆面模型等。 接下来,我应该回顾一下WRF常见的耦合方式。例如,WRF通常海洋模型如ROMS或HYCOM耦合,用来研究海气相互作用。另外,还可能和陆面过程模型如Noah-MP耦合,或者化学传输模型如WRF-Chem结合。这些都是常见的耦合案例。 然后,用户可能想知道耦合的基本原理。这时候需要解释耦合的机制,比如通过交换边界条件,不同模型之间如何传递数据,时间步长的协调问题,以及耦合接口的设计,比如OASIS或ESMF这样的耦合器。 还需要考虑用户可能的深层需求。他们可能是气象学的研究生,或者从事相关研究,需要了解WRF耦合的应用场景和技术细节。所以,我应该举一些具体的应用实例,比如台风预报、气候变化模拟,这样用户能更好地理解耦合的实际意义。 同时,要确保回答结构清晰,分点说明耦合模式的定义、常见耦合对象、基本原理、应用领域和挑战。这样用户能逐步理解,而不是被一堆信息淹没。另外,注意使用中文,避免专业术语过于晦涩,必要时进行解释。 最后,检查一下是否符合系统级指令,比如数学公式的格式是否正确,虽然这个问题可能不涉及太多公式,但如果有的话要用$...$或$$...$$。同时保持语言口语化,避免使用Markdown格式,让回答看起来自然。</think>关于WRF耦合模式的介绍,我将分步为您解析: 1. WRF模型基础 WRF(Weather Research and Forecasting Model)是由美国多个研究机构联合开发的中尺度天气数值预报系统。核心功能包括: - 大气动力学模拟($$ \frac{\partial \mathbf{v}}{\partial t} = -(\mathbf{v} \cdot \nabla)\mathbf{v} - \frac{1}{\rho}\nabla p + \mathbf{g} + \mathbf{F} $$) - 物理参数化过程(积云对流、辐射传输等) 2. 耦合模式定义 WRF耦合模式指将大气模型其他地球系统分量模型通过数值方法连接,实现多圈层相互作用的模拟系统。典型耦合对象包括: → 海洋模型(如ROMS、HYCOM) → 陆面过程模型(如Noah-MP) → 化学传输模型(如WRF-Chem) → 水文模型(如WRF-Hydro) 3. 耦合基本原理 (1) 数据交换机制:通过耦合接口实时交换边界条件 (2) 时间步长协调:不同分量模型采用同步/异步时间积分策略 (3) 物理守恒处理:确保能量、动量、质量在耦合界面的守恒性 (例如:海气界面通量交换需满足$$ Q_{net} = Q_{SW} + Q_{LW} + Q_{LH} + Q_{SH} $$) 4. 典型应用领域 - 台风预报增强(海气耦合- 区域气候变化模拟(陆气耦合- 空气质量预测(气溶胶-云相互作用) - 水文气象灾害预警(水文-大气耦合) 5. 技术挑战 √ 计算效率:多模型并行耦合的资源分配 √ 参数一致性:不同模型物理参数化方案的兼容 √ 误差传播:各分量模型误差的相互影响 实际案例:美国国家大气研究中心(NCAR)开发的WRF-ROMS耦合系统,空间分辨率可达3km,时间耦合频率通常为1小时,已应用于海岸带天气过程研究。 建议进一步学习耦合器技术(如OASIS、ESMF)和标准耦合协议(如CMIP6),这对深入理解模式耦合机制至关重要。
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