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R 不仅功能强大，更是简单易学，所以目前成为了在数据分析领域最热门的集中编程语言之一， 广泛用于人工智能、统计学术研究在内的各个领域，鉴于 R 开源的特性和强大的功能，R 与 Python 慢慢成为了数据分析与人工智能领域最流行的语言。本内容聚焦 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。R绘图中的“设备概念”与R画图的基本概念，一张图的基本组成部分。

1、WRF模型概述1)模型的发展历程2)模型的基本框架2、PALM模型概述1)模型的基本框架2)模型架构与计算网格3)动力学核心4)湍流模块。

1)模型的发展历程2)模型的基本框架。

在大气环境、气象和城市规划等科研领域，精准的数值模拟已成为探索和解决复杂问题的核心手段。而 WRF-Chem 模式，作为耦合了气象和化学过程的先进工具，正逐渐成为科研学者们手中的一把利剑。你是否在 WRF-Chem 模式的原理探索中感到困惑？是否在调试和运行过程中遭遇瓶颈？是否在数据准备和前处理环节耗费大量时间？是否在模拟结果的后处理和作图上找不到高效的方法？是否渴望将 WRF-Chem 模式应用于大气环境（PM2.5、臭氧）、能见度、城市化等实际问题的研究，却不知从何入手？

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。你将不再被复杂的理论和繁琐的操作所困扰，而是能够自信地运用资料同化技术，提升数值预报的精度和效率，为气象、海洋、大气环境等领域的预测和决策提供强有力的支持。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。

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。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。以CMAQ官网的Benchmark为例，详细讲解ICON、BCON、MCIP、CCTM各模块的操作流程和步骤。

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。本专题，在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。（2）集成学习（Bagging和Boosting）

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。本专题，在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。

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。本次内容，理论与实践相结合，既有WRF模式理论讲解，从动力方程、参数化方案的介绍到模式应用场景，又有实操环节，从基础的Linux命令到WRF模式的安装和运行。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。

在距离地面200米以下的城市冠层中，建筑物与大气的复杂相互作用、人类活动产生的热量和污染物，都在塑造着独特的城市微气候。从传统的城市热岛效应研究，到新兴的城市边界层动力学探索，科学家们需要更精细的工具来描述城市大气运动的复杂性。大涡模拟（LES）作为一种先进的数值模拟方法，能够精确捕捉建筑物尾流、热羽流等城市特有的湍流结构，为我们打开了认识城市大气环境的新窗口。通过使用WRF-LES的输出结果，PALM可以提供更详细的城市气象数据，如温度、湿度、风速等。3、xarray：处理带标签的多维数组数据。

1)模型的发展历程2)模型的基本框架。

从区域尺度到街区尺度的大气环境模拟研究

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？

大涡模拟通过直接解析大尺度湍流涡旋，而将较小尺度的湍流效应通过亚格子模型来参数化，从而在保持计算可行性的同时，提供了对这些复杂动态的深入理解。PALM特别适用于城市和复杂地形环境中的流场模拟，而WRF-LES则在捕捉大尺度驱动下的边界层演变中表现出色。通过实际案例和模拟练习，大家将学习如何配置和运行这些模型，理解它们在实际气象研究中的应用, 为未来在大气科学和相关领域的研究或实际应用提供强有力的支持。3、WRF-LES模拟：90m模拟。3、裁剪、转投影和重分类操作。4、PALM模拟：10m模拟。

尤其在“碳中和”目标的驱动下，研究气溶胶对“碳中和”的气候影响及其环境效应，不仅对科学研究具有重大意义，同时也为政策制定提供了重要依据。MODIS通过成像光谱技术获取不同波长的遥感数据，从而得到气溶胶的空间分布、光学厚度等信息，而CALIOP则通过激光雷达技术获取气溶胶的类型和垂直分布信息。然而，处理和分析这些数据需要一定的专业技术和工具。Python作为一种强大且易于学习的编程语言，已广泛应用于数据科学和大气科学领域，Python凭借其强大的数据处理能力，可以高效处理海量的气溶胶数据。

WRF-UCM模型技术应用

1.4能源及碳排放数据获取方式1.4.1 经济、人口、工业产品产量、交通运输周转量：统计年鉴;GDP的不变价、可比价换算；1.4.2 能源：行业年鉴、统计年鉴能源篇、政府报告、电力消费、发展规划、标准规范等；能源平衡表读取分析、能源平衡流动图绘制；明确能源统计报表，了解我国能源统计制度；1.4.3温室气体排放：历年温室气体排放清单、统计年鉴、技术标准、实验数据、文献报告等。基于LEAP模型的能源需求预测模型构建结合情景分析法的基本能源需求预测模型构建2.1.1 需求模块主要功能和计算方法。

它将引导初级用户完成确保计算机环境设置正确、测试组件及其相互兼容性、然后安装 WRF 和 WPS 的过程，最后获得一些准备运行 WPS 和 WRF 的指导。■双碳目标下DNDC模型建模方法及在土壤碳储量、温室气体排放、农田减排、土地变化、气候变化中的实践技术。■双碳目标下基于“遥感+”集成技术的碳储量、碳排放、碳循环、温室气体等多领域监测与模拟实践。■【5天】基于Python机器学习、深度学习提升气象、海洋、水文领域实践。■最新CMIP6数据处理及在气候变化、水文、生态等领域中的实践技术。

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，让您能够更快地实现深度学习的任务。

决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost K均值、DBSCAN、层次聚类

MPAS-A模式的大气动力内核求解的是完全可压的非静力学运动方程，其最显著的特点是非结构化的质心 Voronoi 网格

如何使用PINN方法，将动力方程加入模型中，缓解深度学习的物理解释性差的问题。此外，气象数据是典型的时空数据，学习经典的时序预测方法LSTM，以及空间卷积算法UNET。

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

太阳辐射预报模式系统WRF-SOLAR 是目前国际上最先进的针对太阳能资源评估和预报开发的中尺度专业气象模式。其在常规WRF模式基础上：1）增加了太阳时角实时计算方法(EOT)，提高了模式的辐射计算频率（5min或更高），增加了多种水平面和垂直面的辐射输出；2) 增加了气溶胶-云-辐射的反馈机制，采用了观测资料或模式输出的气溶胶数据，考虑了气溶胶对云的间接影响；采用一种新的方法将云滴、冰和雪粒子的微物理过程与短波、长波辐射的参数化过程进行耦合，进而实现了云-气溶胶-辐射的相互反馈；3）增加了次网格云物理过程

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

利用CAMx来评估国家减排计划带来的臭氧和PM浓度降低效果，很多地区则使用CAMx来制定当地的减排计划

结合一些经典的例子培训R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作，从空间数据计量、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、空间升、降尺度、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言空间数据分析模拟预测及可视化技术

陆面模型在生态水文中的研究及单站和区域的模拟、模拟结果的输出和后续分析及可视化等方法

水循环过程包括降雨、降雪、灌层截留、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

利用中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）和CN05.1气候数据格点化气象数据驱动Biome-BGC在区域上进行模拟

大气污染源排放清单编制、不确定性分析、污染源空间分配技术方法研究、大气排放清单处理技术方法、大气污染源排放清单编制模型和工作研发、空气质量模式模式的开发及应用研究相关人员不可或缺的内容

气候、环境及生态领域的学者离不开的DICE模型

GFS数值模式的风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、深度学习预测浅水方程模式、LSTM方法预测ENSO、深度学习—卷积网络

多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用、遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用、变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的应用、卷积神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、迁移学习及其在近红外光谱分析中的应用、自编码器及其在近红外光谱分析中的应用

建议收藏

WRF模式在气象和相关学科领域有广泛的用途，但其安装对于许多人而言仍是一个难题

IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）第6次评估报告指出，自 20 世纪 50 年代以来，从全球平均气温和海温升高、大范围积雪和冰川融化，以及全球海平面的上升可知，气候变暖已是不争的事实

python在WRF前后处理的常用场景，包括数据处理、可视化绘图等

未来情景气候数据、气候变化、模式数据

WRF模式能干什么？（气温、降水、风、压、能量、水分、植被模拟和预报）