随着气象科研与业务预报对高效模拟与精准分析需求的不断提升，WRF模式作为中尺度气象研究的核心工具，其复杂的工作流程与海量数据处理已成为许多从业者的挑战。为突破这一瓶颈，将Python自动化技术与WRF模式深度融合，已成为提升科研效率和业务水平的重要路径。

本专题系统整合了WRF模式从基础理论、区域设置、资料驱动、参数化方案到模拟结果优化的全流程，并结合Python在数据处理、可视化绘图及自动化运行中的强大功能，旨在帮助学习者构建“模式运行—数据处理—可视化分析—业务集成”的一体化能力，为气象领域的科研创新与业务应用提供完整解决方案。

系统化学习路径，夯实WRF模式与Linux基础

从WRF动力框架与Linux操作系统入手，深入解析模式编译安装、DomainWizard区域设定及GFS/ERA5等资料预处理技术，帮助学者掌握WRF前处理核心流程。同时，通过超算任务提交、断点续跑与参数化方案调优，提升模拟结果的准确性与稳定性，为后续高阶应用打下坚实基础。

Python技术融合，实现气象数据处理与自动化革命

重点引入Python在气象领域的典型应用，包括NumPy、Pandas、NetCDF等数据处理库，以及Cartopy地图绘制、wrf-python专业后处理工具。将学习如何绘制高空形势场、水汽输送、雷达反射率剖面等专业图像，并实现WRF输出数据的快速提取与可视化分析。

典型天气案例实战，从科研模拟到业务预报系统搭建

通过西北太平洋台风、强对流冰雹、WRF-solar辐射模拟等典型场景，将深入理解WRF在不同天气系统中的应用。指导使用Python构建自动化预报系统，实现资料自动下载、模式运行监控、结果邮件推送等功能，真正实现“无人值守”的业务化运行。

专题一 WRF基础与Linux基础

1.WRF模式的理论知识与应用前景：WRF动力理论简介、WRF模式代码框架、WRF模式应用前景

2.Linux知识与基本操作：Linux基本命令、设置定时任务、超算提交任务

3.WRF模式安装：基础库安装(GNU编译器、zlib、libpng、jasper、hdf5、netcdf4、mpich2)、WRF/WPS安装

专题二 WRF模式运行

1.WRFDomainWizard 设置模拟区域

2.WPS(geogrid, ungrib, metgrid) 前处理

GFS/FNL/ERA5资料驱动、嵌套模拟

3.WRF(real.exe, wrf.exe) 积分运行

参数化方案设置、常用参数的使用经验

4.Restart断点续跑

5.如何得到更好的WRF模拟结果（WRF运行经验和注意事项）

专题三 Python基础

1.python安装和基础语法

2.python常用的气象数据处理库：numpy, datetime, pandas, scipy, netcdf-python

3.python气象绘图基础

折线图绘制、填色及等值线+地图、流场矢量+地图、地图绘制（cartopy）

专题四 WRF应用案例介绍

1.西北太平洋台风模拟

2.强天气过程—冰雹个例模拟

3.WRF-solar模拟太阳辐射

专题五 python助力WRF自动化运行

1.python自动运行WRF历史个例

2.搭建自动化的WRF业务化预报系统

python自动下载GFS实时预报资料、python自动运行WRF预报系统、python自动发送邮件提示WRF运行结果

专题六 WRF模式前后处理

1.WRF后处理简介

2.wrf-python库介绍

3.python绘制WRF模拟区域和地形

4.python提取站点预报要素并绘图

5.python绘制500hPa高空形式场

6.python绘制雷达反射率DBZ垂直剖面

7.python绘制700hPa水汽场

8.python绘制地面降雨场

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