WRF（Weather Research and Forecasting Model）作为当下大气科学、环境科学及水文地理领域应用最广泛的中尺度气象模式，是相关科研人员开展数值模拟、机理分析、场景预测的“核心工具”——小到局地暴雨、台风过程的精细模拟，大到区域气候演变、土地利用/城市化的气象效应研究，WRF都是产出高质量成果的“标配利器”。

但对于多数研究者而言，WRF的学习门槛却如同“陡峭的悬崖”：复杂的Linux环境编译常卡在依赖库配置，晦涩的物理参数（微物理、边界层方案）选不准会导致模拟结果“偏离实际”，枯燥的数据预处理（驱动场、静态地理数据）耗费大量时间却难保证质量，更不用说如何设计符合科研标准的敏感性试验（如下垫面改造、参数调整）—— 这些痛点往往让初学者“望而却步”，也让有基础的研究者卡在“只会跑默认案例，无法满足个性化研究需求”的瓶颈。

“从‘跑得通’到‘改得动’再到‘用得好’”为核心目标，带您完整打通WRF科研全流程

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。

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)关键配置详解：

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）。

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）。

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。

结业总结：科研论文中该如何描述这套实验流程。

公众号：Ai地学研途