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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。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。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；2、掌握基于CAMx模式臭氧等污染来源解析工具（SA）案例配置技术方法；4、掌握基于CAMx模拟案例的臭氧成因分析技术;

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；此外，WRF-SOLAR还增加了气溶胶-云-辐射的反馈机制，采用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。WRF-SOLAR的改进技术，如“分光谱”辐射预报、“直散分离”辐射预报、辐射预报产品订正等关键技术，进一步提升了预报的准确性和可靠性。

通过动力降尺度处理全球气候预估数据，并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，可以预估未来大气污染的时空演变趋势。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。

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。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。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。

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）

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。

站点ID和站点名、经纬度的对应关系见isd-history.csv，该列表各列含义见isd-history.txt文件开头。isd-history.csv里包含了所有用到过的站点，包括大量现在已经不在使用的。经纬度是WGS-84坐标系。国家ID列表见country-list.txt。本站数据只包含了国家ID为CH、HK、MC、TW的站点。收集到的气象资料为1942-2022全国400多个气象站气候数据，数据来自美国国家气候数据中心（NCDC），整理成EXCEL格式，以供科研工作者方便使用。

4 WRF案例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。

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。鉴于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。

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。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。人工智能和大数据技术在许多行业都取得了颠覆式的成果，气象和海洋领域拥有海量的模式和观测数据，是大数据和人工智能应用的天然场景。Python也是当前进行机器学习和深度学习应用的最热门语言。

气候变化关系到农业、生态系统、社会经济和人类生存与发展，是当今世界关注的重点问题之一。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。国际耦合模式比较计划进入新的阶段——第六阶段（CMIP6），这将为气候变化研究领域提供更丰富的全球气候模式数据。

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。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将成为气象和海洋等地学领域的主流编程语言之一。

R 语言是一门由统计学家开发的用于统计计算和作图的语言（a Statistic Language developed for Statistic by Statistician），由 S 语言发展而来，以统计分析功能见长。R 软件是一款集成 了数据操作、统计和可视化功能的优秀的开源软件。来自世界各地开源社区的研究者为其提供了各种 丰富的工具包，目前在官方网站注册的 R 包已经多达 16066 个，覆盖了各种学科和各个行业。如果要使用最新的统计算法以及汇制各种非常规的新式图形，那么 R 几乎是一个必选项。

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。以WRF DA变分资料同化系统为核心，针对实际应用中的重点和难点问题，开展资料同化理论和方法的讲解，并结合实际天气个例，致力于培养和提高培训人员的理论水平和实际应用能力。

随着我国经济快速发展，我国面临着日益严重的大气污染问题。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。大气污染问题既是局部、当地的，也是区域的，甚至是全球的。本地的污染物排放除了对当地造成严重影响外，同时还会在动力输送作用下，极大地影响下风向地区的大气环境状况。

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。第二章PMF源解析技术的原理，PMF软件的实操及应用举例。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。

1、NCL的安装和初步运行（如何在Win10、Windows、Linux和MacOSX系统安装NCL？有几种运行方式？不同运行方式的适用场景是什么？2、相关学习资料的介绍（如何更好的掌握和使用NCL？3、高亮显示及自动填充（如何让编写NCL代码变得更加有趣？4、基本语法（NCL脚本中的各种符号是什么意思？如何使用？5、实操演练。

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。

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。

随着我国经济快速发展，我国面临着日益严重的大气污染问题。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。大气污染问题既是局部、当地的，也是区域的，甚至是全球的。本地的污染物排放除了对当地造成严重影响外，同时还会在动力输送作用下，极大地影响下风向地区的大气环境状况。

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；

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。一、大气中O3形成知识基础、MCM和Atchem 2原理及Linux系统安装。二、MCM建模、数据输入、模型运行及结果输出【讲解+案例操作】5、Atchem 2 运行需要的其他工具。

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、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，拥有丰富的大气排放清单处理科研及工程技术经验。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。

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。

高精度气象模拟软件WRF实践技术及案例应用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。

更多资讯，关注公众号：Ai科研学术社；（联系方式见文章底部）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。