CCfz566的博客

为了高效、精准地治理区域大气颗粒物和臭氧污染，首先需要了解颗粒物和臭氧前体物VOCs的来源。长期从事气溶胶、大气颗粒物来源解析工作，拥有丰富的科研经验，主持参与多个相关课题及工程项目，具有较深的技术底蕴和专业背景。2、这些方法各自应用的条件以及它们的优缺点？3、大气颗粒物的基础知识及各组分的主要来源。6、PMF输入的颗粒物组分浓度的获得。5、PMF源解析软件的下载及安装。4、颗粒物PMF源解析结果及意义。7、PMF源解析输入文件的准备。1、PMF源解析的基本原理。3、PMF源解析因子的选择。

因此，对于某一具体的未来时段，可以通过计算过去和现在气候的差值（即 delta），并将其应用到未来的气候预测上，来预估未来的气候状态。，也被称为全球环流模型或全球大气模型，是一种用于模拟地球的气候系统的数值模型。温度指数：这些指数主要用于度量温度的极端情况，例如热日数（TX90p，年中最高气温超过90百分位数的天数）、冷日数（TN10p，年中最低气温低于10百分位数的天数）、热夜数（TN90p，年中最低气温超过90百分位数的天数）、冷夜数（TN10p，年中最低气温低于10百分位数的天数）等。

深度学习基本理论知识讲解，深入了解机器学习的基础理论和工作原理，掌握如何构建和优化神经网络模型（如人工神经网络ANN，卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等），提高对现有深度学习算法和技术的理解和应用能力，更好地应对后续海洋气象相关领域的实际问题和应用。学习经典机器学习库sklearn的常用功能，如鸢尾花、手写字体等公开数据集的获取、划分训练集和测试集、模型搭建和模型验证等。（3）常用模型原理（随机森林、Adaboost、GBDT、Xgboost、lightGBM）（2）垂直坐标转换，S坐标转深度坐标。

包含:WRF模式、NCL、CMAQ空气质量模式、PMF源解析、Calpuff模型、FLEXPART模式、SMOKE模式、VOCs排放量核算、大气臭氧来源解析、CAMx、EKMA曲线、MCM箱模型、AERMOD模型、WRF-Hydro、WRF-Chem、WRF-UCM、WRF-SOLAR、WRFDA、Python气象海洋、CMIP6数据处理等...针对遥感、生态农林、水文水资源、大气科学、地下水土壤、数据语言、生物信息、人工智能等领域全套教程。二、AERMOD模型运行、数据准备及后处理。

随着计算机技术的高速发展、空气污染监测手段的提高和人们对大气物理化学过程认识的深入，开发并利用先进的大气化学模式进行我国空气质量的预测预报、对于减少大气污染灾害、提高人民生活质量都具有积极的意义。大气污染物排放是空气污染的源头，气象因素是影响污染程度的重要因素，因此空气质量模式要求气象资料和污染物排放清单作为输入，其中由于大气污染源复杂性、数据滞后性、动态变化、规律性不明显等特点，使得大气污染源排放清单输入准备工作成为其中的重点和难点。3、排放清单整合与CMAQ-ready排放清单输出；

气候是多个领域（生态、水资源、风资源及碳中和等问题）的主要驱动因素，合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程，而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件，而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段，现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气象模拟，WRF模式是国内外应用最为广泛的气象模式，使用该模式进行高精度甚至几百米的模拟应用也越来越多。一、WRF模式能干什么？（气温、降水、风、压、能量、水分、植被模拟和预报）(温度、气压、风场、湿度等等)

数值模式模拟是分析大气污染物时空分布和成分贡献的重要工具，利用模拟结果可以分析大气污染的来源、成因、污染程度、持续时间、主要成分、相对贡献等问题，有助于分析并合理控制污染源排放，为产业调整提供参考。1、WRF-Chem模式在大气环境（PM2.5、臭氧、能见度）、生态（污染物/元素成分的干湿沉降）等领域的应用个例解析。针对遥感、生态农林、水文水资源、大气科学、地下水土壤、数据语言、生物信息、人工智能等领域全套教程。2、在相关研究和业务工作中的使用（臭氧、PM2.5相关科研、规划预估等）

大气污染是工农业生产、生活、交通、城市化等方面人为活动的综合结果，同时气象因素是控制大气污染的关键自然因素。气候是多个领域（生态、水资源、风资源及碳中和等问题）的主要驱动因素，合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程，而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件，而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段，现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气象模拟，WRF模式是国内外应用最为广泛的气象模式，使用该模式进行高精度甚至几百米的模拟应用也越来越多。

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。

数值模式模拟是分析大气污染物时空分布和成分贡献的重要工具，利用模拟结果可以分析大气污染的来源、成因、污染程度、持续时间、主要成分、相对贡献等问题，有助于分析并合理控制污染源排放，为产业调整提供参考。AERMOD模型是在美国EPA（AMS/EPA）在ISC3（Industrial Source Complex Model）基础上建立开发的高斯稳态扩散模型，是我国《环境影响评价技术导则 大气环境（HJ 2.2-2018）》技术导则推荐的大气污染物浓度预测模型之一。4、掌握AERMOD模型输出后处理技术方法；

深度学习基本理论知识讲解，深入了解机器学习的基础理论和工作原理，掌握如何构建和优化神经网络模型（如人工神经网络ANN，卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等），提高对现有深度学习算法和技术的理解和应用能力，更好地应对后续海洋气象相关领域的实际问题和应用。学习经典机器学习库sklearn的常用功能，如鸢尾花、手写字体等公开数据集的获取、划分训练集和测试集、模型搭建和模型验证等。（3）常用模型原理（随机森林、Adaboost、GBDT、Xgboost、lightGBM）（2）垂直坐标转换，S坐标转深度坐标。

跨尺度预测模式（The Model for Prediction Across Scales - MPAS）是由洛斯阿拉莫斯实验室和美国国家大气研究中心(NCAR)共同开发，其由3个部分组成，分别称为 MPAS-A（大气模型）、MPAS-O（海洋模型）和 MPAS-LI（陆冰模型）。MPAS构建之初的目的是构建一个新的地球系统模型，可用于全球或区域的天气及气候研究，本次培训主要关注大气模式MPAS-A。

利用白天通量与辐射数据计算光响应曲线参数等。利用夜间通量与温度数据计算温度敏感性参数等。涡度通量Footprint时空动态分析等。结合气象数据进行通量数据缺失插补等。观测技术方法、数据获取与预处理等。计算生态系统呼吸和总初级生产力等。绘制不同通量组分数据的时间变化等。基于MATLAB开展上机操作。时间序列相关分析、回归分析等。通量数据异常值识别与剔除等。

一次污染物是指直接从污染源排放的污染物质，二次污染物则是由一次污染物经过化学反应或光化学反应形成的与一次污染物的物理化学性质完全不同的新的污染物，其毒性比一次污染物强。为了高效、精准地治理区域大气污染，需要弄清污染物的来源。拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART通过计算点、线、面或体积源释放的大量粒子的轨迹，来描述示踪物在大气中长距离、中尺度的传输、扩散、干湿沉降和辐射衰减等过程。大气污染物 既包括粉尘、烟、雾等小颗粒状的污染物，也包括二氧化硫、一氧化碳等气态污染物。2、FLEXPART模式简介及下载安装。

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文等地学领域的主流编程语言之一。

随着温室气体排放量的增大和温室效应的增强，全球气候变化问题受到日益的关注。我国政府庄严承诺在2030和2060年分别达到“碳达峰”和“碳中和”，因此气候变化和碳排放已经成为科研人员重点关心的问题之一。为了综合评估气候变化及其带来的经济影响，很多经济－气候的综合模型被开发出来；其中2018年诺贝尔经济学奖得主W.D.Nordhaus开发的DICE型是运用最广泛的综合模型之一。DICE和RICE模型虽然代码量不多，但涉及经济学与气候变化，原理较为复杂。帮助气候、环境及生态领域的学者使用DICE模型。

3.5 地理变换：BJ54、XIAN80、WGS84与CGCS2000。5.2 基于DEM的表面分析：高程、坡度、坡向、等值线、山体阴影。6.4 空间插值分析：反距离权重法、克里金法、地统计学工具使用。7.2 土地利用的分类提取：重分类、栅格转矢量、融合处理。3.6 矢量数据的空间分析（空间叠加分析、缓冲区分析）5.3 基于DEM的水文分析：河网、盆域、集水区、坡降。11.4 基于InVEST模型的土地利用碳储量分析。9.4 基于InVEST模型的土壤侵蚀模拟及分析。

而有关地球起源、太阳系的形成和天体的运动变化，乃至宇宙的演化，均属天文学的研究范围。NOAA 1/4°每日最佳内插海面温度（OISST）是一个长期的气候数据记录，它将来自不同平台（卫星、船舶、浮标和Argo浮标）的观测数据纳入一个定期的全球网格。卫星和船舶的观测数据以浮标为参照，以补偿平台的差异和传感器的偏差。它和人类的生活息息相关，人们手上所戴的黄金饰品和钻石，都是来自地球的矿产资源；主要的土地覆盖方案确定了IGBP定义的17个等级，包括11个自然植被等级，3个人为改变的等级，以及3个非植被等级。

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，本此课程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。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。6.3 python绘制WRF模拟区域和地形。

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。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。

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。对于的气象海洋领域的专业人员，Python是进行机器学习和深度学习工作的首选。详细讲解机器学习常用的两类集成学习算法，Bagging和Boosting，对两类算法及其常用代表模型深入讲解的基础上，结合三个学习个例，并串讲一些机器学习常用技巧，将理论与实践结合。

除此，CMIP5 的 RCP 情景只考虑了未来100年达到稳定CO2浓度以及相应辐射强迫的目标，并没有针对特定的社会发展路径，而CMIP6中的新的共享社会经济路径充分考虑了这一点，提供了更加多样化的排放情景，可以对减缓适应研究以及区域气候预估提供更加合理的模拟结果，因此在很大程度上弥补了CMIP5中RCP情景的不足。Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。一、CMIP6中的模式比较计划。

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，并且能够把用其他语言（C/C++、Fortran）编写的代码联结在一起。本聚焦Python在气象和海洋领域的使用，从Python基础使用开始，循序渐进，介绍常用的科学计算和可视化库，并结合实际，从气象海洋数据可视化到常见数据分析方法，从中借鉴学习，最终掌握Python这一工作利器，助力今后的工作效率。2）SST进行EOF分析，可视化。

本课程聚焦 R 在气象水文领域的应 用，将贯穿气象水文分析制图的整个流程，从多个方面来介绍 R 在气象水文领域的使用技巧，用大 量的例子来讲解一些典型的 R 包在气象水文数据分析及图形汇制的具体使用。当然，为了能更好地 让学员掌握 R 的基本用法，本课程将对 R 的安装、使用、编程以及 R 语言独特的语法和用法进行 详细的介绍，同时为学员呈现 R 在数据分析和人工智能中的具体应用，以为学员今后进一步的工作、 学习和研究打下较为坚实的基础。气象水文结果分析——R绘图的高阶，以及一些常用气象水文图形的汇制。

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。马老师（副教授）来自高等院校，科研机构的数值预报资料同化高级专家，拥有丰富的科研和实际应用经验，长期从事数值预报、资料同化等国家级科研项目研究与教学工作。1、WRF DA同化系统的配置。

数值模式模拟是分析大气污染形成原因、过程的重要工具，利用模拟结果可以分析大气污染的来源、成因、污染程度、持续时间、主要成分、相对贡献等问题，有助于分析并合理控制污染源排放，为产业调整提供参考。王老师，来自大气污染源研究领域的高级专家，长期从事大气污染源排放清单编制、污染来源解析研究、大气排放清单处理技术方法、空气质量模式应用研究，拥有丰富的大气排放源清单处理、污染来源解析和空气质量模拟经验。1、掌握基于CAMx模式的区域空气质量模拟案例配置技术方法、大气排放清单输入准备方法；

为了高效、精准地治理区域大气颗粒物污染，首先需要了解颗粒物的来源。因此，颗粒物源解析成为目前解决大气颗粒物污染的关键技术。长期从事气溶胶、大气颗粒物来源解析工作，拥有丰富的科研经验，主持参与多个相关课题及工程项目，具有较深的技术底蕴和专业背景。2、通过实际案例操作与案例分析掌握PMF源解析技术方法及在实际项目中的应用。3、掌握PMF源解析结果的优化及误差评估方法。3、大气颗粒物的基础知识及各组分的主要来源。5、PMF源解析软件的下载及安装。2、PMF源解析软件的基本运行。1、PMF源解析的基本原理。

NCAR Command Language（NCL）是由美国大气研究中心（NCAR）推出的一款用于科学数据计算和可视化的免费软件。在数据计算上，大气科学研究中几乎所有的常用计算方法都已被NCL集成至其内置的函数和程序中，比如经验正交函数分解（EOF）、奇异值分解（SVD）、功率谱分析，1维、2维、3维数据的插值，等等。1、散点图、直方图、等值线图、箭头图、任意折线和任意图形、非规则网格、图形叠加、组图的绘制（柱状图和直方图有何区别？2、常见地球科学函数的使用（如何计算散度、涡度、水平梯度？

数值模式模拟是分析大气污染物时空分布和成分贡献的重要工具，利用模拟结果可以分析大气污染的来源、成因、污染程度、持续时间、主要成分、相对贡献等问题，有助于分析并合理控制污染源排放，为产业调整提供参考。三、WRF-Chem前置依赖软件和数据可视化软件的安装（zlib、szip、HDF5、NETCDF、NCL、ncview）四、WRF-Chem模式物理过程、排放（人为、生物、燃烧、自然等）处理过程、排放源数据的介绍（理论讲解）三、前处理模块WPS主要功能、参数、静态数据和再分析气象资料的介绍（理论讲解）

WRF-Hydro模式是从NCARWRF模式中NOAH陆面过程模式中发展独立起来的，主要用于模拟大气和水文相互作用及过程。WRF-Hydro不仅支持离线模拟，同时支持与WRF模式在线耦合，用于模拟天气气候和水文的相互作用。于老师（副研究员），长期从事气候变化及相关科研工作，拥有十几年使用WRF模式的实际操作经验，在多所高校及科研院所讲授过WRF模式。熟悉从模式安装、运行、解译到模式结果展示的各个方面，特别关注WRF模式在生态、环境、水文、农业林业、城市化、新能源等领域应用推广、模式使用与授课经验。

数值模式模拟是分析大气污染形成原因、过程的重要工具，利用模拟结果可以分析大气污染的来源、成因、污染程度、持续时间、主要成分、相对贡献等问题，有助于分析并合理控制污染源排放，为产业调整提供参考。王老师，来自大气污染源研究领域的高级专家，长期从事大气污染源排放清单编制、污染来源解析研究、大气排放清单处理技术方法、空气质量模式应用研究，拥有丰富的大气排放源清单处理、污染来源解析和空气质量模拟经验。1、掌握基于CAMx模式的区域空气质量模拟案例配置技术方法、大气排放清单输入准备方法；

10、涡度通量数据风浪区分析：涡度通量Footprint时空动态分析等析等；9、涡度通量温度敏感性分析：利用夜间通量与温度数据计算温度敏感性参数等；8、涡度通量光敏感性分析：利用白天通量与辐射数据计算光响应曲线参数等；4、涡度通量数据缺失插补：结合气象数据进行通量数据缺失插补等；6、涡度通量数据可视化分析：绘制不同通量组分数据的时间变化等；7、涡度通量与气象数据相关性：时间序列相关分析、回归分析等；3、涡度通量数据质量控制：通量数据异常值识别与剔除等；关注公众号：Ai科研学术社。

为了高效、精准地治理区域大气臭氧污染，需要了解臭氧生成的主要途径及其前体物。OBM箱模型可用于模拟光化学污染的发生、演变过程，研究臭氧的生成机制和进行敏感性分析，探讨前体物的排放对光化学污染的影响。箱模型通常由化学机理、物理过程、初始条件、输入和输出模块构成，化学机理是其核心部分。长期从事气溶胶、大气颗粒物来源解析工作，拥有丰富的科研经验，主持参与多个相关课题及工程项目，具有较深的技术底蕴和专业背景。案例：通过EKMA曲线的绘制，判断O3的主要来源。案例：通过RIR的计算，判断O3的主要来源。

在Biome-BGC模型中，对于碳的生物量积累，采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP)，将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。对于水份输运过程，该模型模拟的水循环过程包括降雨、降雪、冠层截留、穿透降水、树干径流、 冠层蒸发、融雪、雪升华、冠层蒸腾、土壤蒸发、蒸散、地表径流和土壤水分变化以及植物对水分的利用；Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。

10、涡度通量数据风浪区分析：涡度通量Footprint时空动态分析等析等。9、涡度通量温度敏感性分析：利用夜间通量与温度数据计算温度敏感性参数等。8、涡度通量光敏感性分析：利用白天通量与辐射数据计算光响应曲线参数等。4、涡度通量数据缺失插补：结合气象数据进行通量数据缺失插补等。6、涡度通量数据可视化分析：绘制不同通量组分数据的时间变化等。7、涡度通量与气象数据相关性：时间序列相关分析、回归分析等。3、涡度通量数据质量控制：通量数据异常值识别与剔除等。更多资讯，关注公众号：Ai科研学术社；

随着生态文明建设和“碳中和”战略的持续推进，我国及全球气候变化及应对是政府、科学界及商业界关注的焦点。气候是多个领域（生态、水资源、风资源及碳中和等问题）的主要驱动因素，合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程，而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件，而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段，现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气象模拟，WRF模式是国内外应用最为广泛的气象模式，使用该模式进行高精度甚至几百米的模拟应用也越来越多。

空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）和污染源处理技术是目前大范围灰霾天气预警及综合治理的重要手段，其在全国的推广应用将有利于提高实际的业务预报水平、增强防灾减灾能力、取得显著的社会经济效益。【专家】：程老师（研究员），长期从事空气质量模拟改进科研工作，自主研发了多种污染源反演方法和基于三维变分的气溶胶激光雷达资料同化技术，拥有十几年使用CMAQ模式的实际操作经验，在多所高校讲授过CMAQ模式。熟悉从模式安装、运行、解译到模式结果展示的各个方面，特别关注CMAQ模式在环境、气象等领域应用推广。

气候是多个领域（生态、水资源、风资源及碳中和等问题）的主要驱动因素，合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程，而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件，而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段，现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气象模拟，WRF模式是国内外应用最为广泛的气象模式，使用该模式进行高精度甚至几百米的模拟应用也越来越多。但该模式运行于Linux平台，前处理、运行及分析过程复杂、难度大，应广大生态、水文及环境领域工作者的要求。

气候是多个领域（生态、水资源、风资源及碳中和等问题）的主要驱动因素，合理认知气候变化有利于解释生态环境变化机理及过程，而了解现在、未来气候变化则是进行生态、环境及能源评估、碳政策规划的先决条件，而气候模拟是获取高精度气候信息的最主要手段，现代生态、水文、新能源及碳中和领域需要亚公里及更高分辨率的气象模拟，WRF模式是国内外应用最为广泛的气象模式，使用该模式进行高精度甚至几百米的模拟应用也越来越多。熟悉从模式安装、运行、解译到模式结果展示的各个方面，特别关注CMAQ模式在环境、气象等领域应用推广。