从零搭建到精准模拟：手把手攻克WRF环境部署、FNL/ERA5数据评估、长时序气候模拟与下垫面改造，让您的天气实验室具备论文级科研输出能力

您是否曾在Linux编译环境中屡屡碰壁，面对WRF的复杂报错感到无从下手？是否在运行天气模拟时，只能依赖默认参数，却无法针对自己的研究目标进行定制化试验？从搭建环境到精准模拟，再到创新性的机理研究，WRF（Weather Research and Forecasting Model）作为气象科研的“瑞士军刀”，其强大功能往往伴随着高昂的学习门槛。许多研究者耗费大量时间在环境部署与工具调试上，而非聚焦于科学问题本身。

本次内容专为希望快速突破WRF技术瓶颈的科研人员设计，系统覆盖“环境搭建-数据预处理-长时序模拟-下垫面改造-参数敏感性实验”全流程。我们不仅教你如何“跑起来”，更深入解析“为什么这样跑”，并手把手带你“动手改”。

无论您是刚入门的研究生，还是需要开展定制化模拟的资深学者，都能在这里获得“直接用于论文/项目”的WRF实战能力，真正打造属于您自己的“天气实验室”。

从“0到1搭建环境”：手把手解决Linux编译排错、WRF/WPS全套工具链部署，让您快速拥有专属“天气实验室”；

从“盲目运行到精准模拟”：深入解析FNL/ERA5驱动场的差异、物理参数方案的适配逻辑，掌握长时序气候模拟的稳定性配置（含断点续跑、海温数据更新），让模拟结果更贴合研究目标；

从“默认设置到定制化试验”：解锁“改得动”的高阶技能——手把手教您修改下垫面数据（地形调整、土地利用类型替换）、自定义物理参数（反照率、粗糙度等），并掌握敏感性试验的设计方法（控制组vs敏感组）与结果差值分析（Python可视化），让您的研究能聚焦“机理创新”而非“工具折腾”。

完成学习后，您将能够：

独立部署（搭建“天气实验室”）：在Linux系统上独立完成WRF及WPS全套环境的编译与安装

熟练预处理：精通WPS流程，掌握网格设计、静态数据配置及GFS/FNL等不同驱动场的处理

运行真实案例：独立配置并成功模拟一次完整的天气过程（如台风、暴雨事件）

掌握数据挖掘：使用Python (wrf-python) 对wrfout结果进行专业的气象诊断分析

专业可视化（制作专业天气图）：使用Python (matplotlib/cartopy) 绘制可用于报告和论文的天气图（温度、降水、风场等）

理解核心物理：深入理解关键物理过程（如微物理、边界层）的选择对模拟结果的影响

专题一 基石构建——搭建你的天气实验室

目标：攻克Linux与编译难关，理解WRF运行逻辑，让电脑具备模拟能力 

1、WRF架构与Linux基础

1)WRF宇宙观：WRF-ARW动力核心与物理过程解析（它如何把物理方程变成代码）

2)Linux生存指南：只学WRF必用的10个核心命令（环境变量、解压、链接）

3)环境预检：检查编译器(Fortran/C)与系统库，规避后续80%的报错

2、硬核编译实战

1)库的艺术：手动编译NetCDF, MPI, zlib, libpng（理解库之间的依赖关系）

2)WPS & WRF 编译

3)configure选项详解：dmpar vs smpar，基础嵌套

4)compile过程排错：手把手教你看懂compile.log中的Error

专题二 数据洞察与长时序模拟

目标：学会用Python评估数据质量，并掌握长时序气候模拟的特殊配置

1、Python可视化与驱动数据评估 (FNL vs ERA5)

1)工具链：wrf-python,xarray,matplotlib,basemap环境配置

2)数据初探：编写Python脚本读取wrfout文件，绘制基础的风、温、压图

3)核心实战：FNL与ERA5大比拼

如何下载并预处理两种不同的再分析资料

可视化对比：绘制两者在同一时刻的初始场差异（温度偏差、风场差异）

分析思维：通过数据差异，预判模拟结果可能出现的偏差

2、长时序气候模拟实战

1)从天气到气候：短时预报vs长期模拟（1个月以上）的区别

2)关键配置

sst_update = 1：如何处理随时间变化的海温

restart：如何进行断点续跑（防止停电白跑）

3)实战运行：配置并提交一个为期1个月的模拟任务（演示加速与脚本技巧）

专题三 科研进阶——下垫面改造与对比实验

目标：既然是科研，就要“改变”世界。通过修改地形、地表类型和物理参数，进行敏感性试验

1、下垫面定制 (Hack the Geo)

1)WPS高级操作：深入geogrid.exe

2)实战A：沧海桑田(修改LUCC)

如何将某区域的土地利用类型从“森林”强制改为“城市建筑”（模拟城市化热岛效应）

修改geo_em.d01.nc数据的技巧

3)实战B：愚公移山(修改DEM)

如何人为削平一座山或增加地形高度

检查修改后的静态数据是否生效

2、参数修改与对比分析

1)物理参数手术

定位 LANDUSE.TBL 或 MPTABLE.TBL

实战修改：调整特定地表类型的反照率 (Albedo) 或 粗糙度

2)完整对比实验

EXP_CTRL (控制组)：使用默认设置运行

EXP_SENS (敏感组)：使用修改后的下垫面/参数运行

3)结果差值分析

编写 Python 脚本计算 Diff = EXP_SENS - EXP_CTRL

可视化绘图：绘制由于下垫面改变导致的温度变化图和风场变化矢量图

4)结业总结：科研论文中该如何描述这套实验流程

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