WRF4.0官方手册

### WRF4.0官方手册知识点总结 #### 一、WRF简介与更新概览 **Weather Research and Forecasting Model (WRF)** 是一个由美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research, NCAR）开发的高度先进的数值天气预报系统。该模型能够模拟中尺度到微尺度的气象现象，并支持多种物理过程方案，适用于研究和实际预报操作。 **WRF4.0** 是WRF系列中的一个重要版本，于2018年6月发布。此版本引入了多项改进和新增功能，包括但不限于动力学和求解器方面的改进、新的物理过程方案以及数据同化系统的增强等。 #### 二、动力学与求解器 在动力学与求解器方面，WRF4.0进行了以下几项重要更新： - **混合σ-压力垂直坐标**：在V3.9中引入的混合σ-压力垂直坐标成为WRF4.0中的默认设置。这种坐标系结合了σ坐标（非线性地随时间变化的垂直坐标）和压力坐标（基于气压的垂直坐标），能够在近地面层和高层大气之间提供更好的分辨率。 - **温度预报变量**：默认预报变量从温度改为湿位温（moist potential temperature），这一改变有助于更准确地模拟大气中的湿度分布及其对温度的影响。 #### 三、物理过程方案 WRF4.0在物理过程方案方面引入了许多新的选择，具体包括： - **P3微物理方案**：P3（Predicted Particle Properties）微物理方案是一种具有两个自由类别的复杂方案，由Morrison和Milbrandt贡献。它能够更精确地模拟云粒子和降水过程。 - **表面尘埃排放方案**：Thompson-Eidhammer微物理方案中增加了一个表面尘埃排放方案，该方案可以模拟由风引起的尘埃粒子的排放过程。 - **CESM气溶胶方案**：将CESM（Community Earth System Model）气溶胶方案集成到多尺度Kain-Fritsch方案中，并与Song-Zhang微物理方案和Morrison方案相结合。这一改进增强了对气溶胶-云相互作用的模拟能力。 - **基因型-环境相互作用模型**：在NoahMP陆面模式中增加了基因型-环境相互作用模型，该模型能够更好地模拟作物生长对环境条件的响应。 - **土壤成分数据选项**：NoahMP陆面模式中新增了使用土壤成分数据的选项，这有助于提高对土壤水热过程的模拟精度。 - **尺度感知SAS方案和RRTMG-K辐射传输方案**：这些新方案提高了对边界层湍流和辐射过程的模拟精度。 - **更新的WRF-fire代码**：对WRF-fire模块进行了更新，增强了对野火动态过程的模拟能力。 #### 四、WPS更新 **WRF Preprocessing System (WPS)** 是用于准备WRF运行所需的静态输入数据的工具包。WRF4.0在WPS方面的主要更新包括： - **重新组织输入静态数据**：为了简化数据处理流程，对输入静态数据进行了重新组织。 - **高分辨率MODIS反照率数据**：集成了0.05度分辨率的MODIS反照率数据，以提供更精细的表面反照率信息。 #### 五、WRF-DA更新 **WRF Data Assimilation (WRF-DA)** 是用于融合观测数据以改进天气预报的技术。WRF4.0在WRF-DA方面进行了多项更新： - **GOES图像辐射计数据同化**：集成了GOES图像辐射计数据同化功能，能够利用卫星图像信息来改进初始场。 - **GPS无线电掩星观测算子**：新增了GPS无线电掩星观测算子，用于处理GPS无线电掩星数据，从而提高大气状态估计的准确性。 - **大规模分析约束和散度约束**：通过添加大规模分析约束和散度约束，增强了同化系统对于大气运动方程的遵守程度。 - **WRFPlus代码集成**：将WRFPlus代码集成到WRF-DA中，以便进行更复杂的同化实验。 WRF4.0不仅在物理过程模拟方面进行了显著的改进，还在数据预处理和数据同化方面进行了优化升级，极大地提升了其在天气预报和气候研究领域的应用价值。