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前言
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。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。另一方面，该模式不断扩展模式模块，现在已经可以实现对气溶胶及化学过程（WRF-CHEM）、资料同化（WRF-DA）、水文过程（WRF-HYDRO）、城市化（URBAN）等过程的精细模拟，其应用范围及实际业务及科研应用也越来越多。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，Ai尚研修特举办“全流程WRF高精度气象模拟技术及在地学领域中的实践应用培训班”。现将有关事宜通知如下：
特邀专家
于老师【副教授】长期从事区域气候模拟及WRF模式在多领域的应用工作，具有丰富的科研及实践经验。
培训目标
发票开具
培训费用
非会员费用：3180元 （学生提供有效证件可享会员折扣）
课程安排
专题一：区域气候模式理论知识梳理（讲解）
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）
二、WRF模式框架和流程
三、WRF使用什么样的计算平台？计算系统？Linux，非windows
专题二：Linux操作系统WRF模式系统实际操作（实践实操）
一、如何安装WRF模式所需要的平台？（vmware,linux）
二、如何从零开始搭建WRF编译所需的系统？（RockyLinue）
三、安装软件（OneAPI）
四、WRF模式结果文件格式？（NetCDF）
专题三：模式调试及运行（讲解）
一、WRF如何获取模拟区域的DEM、LUCC、植被、反照率等多种信息
1.1WPS如何定义模拟区域？如何准备地形土地利用等资料（geogrid.exe）
1.2 WPS如何准备气象资料？(温度、气压、风场、湿度等等)
1.3 WPS如何水平插值？（软件如何匹配不同的空间分辨率资料，如何从百公里到几百米降尺度）
二、WRF模式如何积分解算气象变量和能量水分传输
2.1 WRF如何完成等压层向地形追随坐标系的转变
2.2 WRF模式如何精确计算气象和相关过程
专题四：模式操作及案例实践（实践实操）
一、案例操作1：软件基本运行流程
二、案列操作2：研究区设置技巧
三、案例操作3：软件如何进行天气预报
四、案例操作4：软件模拟月或年尺度气象
五、案例操作5：如何模拟分析观测气温
六、案例操作6：如何模拟分析降水
七、案例操作7：如何模拟分析水汽和湿度
八、案例操作8：如何模拟分析土地利用变化的影响
九、案例操作9：如何模拟分析土壤及近地层能量水分通量
十、案例操作10：如何模拟分析风场
十一、案例操作11：如何模拟分析其他变量，包括土壤、水体、植被等相关气象变量
专题五：实际应用及案例分析（案例操作与分析）
一、WRF模拟结果如何分析？（NCL）
二、WRF结果如何展示？（Vapor）
三、WRF结果如何展示？（Python）
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
报名方式
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| 23 | 地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理实践 |
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Python在气象与海洋中的实践技术应用精品课程 |
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分子动力学LAMMPS模拟实战技术应用精品课程 |
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Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的实践技术应用 |
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CMIP6数据处理方法与典型案例分析实践技术应用 |
| 29 | Python人工智能在气象中的实践技术应用 |
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双碳目标下基于全球模式比较计划CMIP6与区域气候-化学耦合模式WRF-Chem的未来大气污染变化模拟 |
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大气污染扩散模型Calpuff实践技术应用 |
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拉格朗日粒子扩散模式 FLEXPART 实践技术应用培训班 |
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ADCIRC 模式与 Python 融合技术应用及案例分析实践培训班 |
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Python语言在地球科学领域中的实践技术应用高级培训班 |
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CMIP6 数据处理方法与典型案例分析实践技术应用培训班 |
| 1 | 环境影响与碳排放生命周期评估应用及案例分析实践技术课程 |
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双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、 碳循环等多领域监测与模拟实践技术应用培训班 |
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双碳目标下生态与农田系统温室气体排放模拟实践技术应用高级研修班 |
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基于LEAP模型的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析实践应用培训班 |
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“双碳”目标下资源环境中的可计算一般均衡（CGE）模型实践技术培训班 |
| 7 | 基于GAMS的电力系统优化分析专题培训班 |
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CMIP6数据处理方法与典型案例分析实践技术应用培训班 |
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基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用课程 |
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基于R语言meta分析方法与进阶实践技术应用课程 |
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基于GeoDa与R语言的空间数据回归实践技术应用教程 |
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面向高校的基于算法的发明专利申请写作方法教程 |
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| 20 | 统计方法在变量变化及变量间关系分析中的应用课程 |
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| 26 | R语言数据统计分析与 ggplot2 高级绘图实践应用精品课程 |
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基于R语言的现代线性回归实践技术方法精品课程 |
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基于R语言的分位数回归实践技术高级应用精品课程 |
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基于R语言的现代贝叶斯统计学方法实践技术应用 |
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基于MATLAB深度学习与实践技术应用 |
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最新基于Python科研数据可视化实践技术应用 |
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PyTorch机器学习与深度学习 |
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matlab科研数据可视化 |
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最新全流程GPT+Python近红外光谱数据分析 |
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最新Python深度学习技术进阶与应用 |
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Python 数据挖掘与机器学习实践技术应用 |
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地下水环评（一级）实践技术Modflow地下水数值模拟精品课程 |
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水文地球化学模拟 PHREEQC 实践技术应用高级课程 |
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三维地质建模数据处理高级实践技术应用课程 |
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基于Surfer与Voxler数据处理及可视化实践技术应用精品课程 |
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环境土壤物理 Hydrus1D2D3D 模型实践应用线上直播培训班及《环境影响评价技术导则土壤环境（试行）HJ 964-2018》土壤环境影响预测课程 |
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环境土壤物理hydrus2d 3d模型实践应用课程 |
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全流程地下水环境影响评价方法及关键技术与化工、工业园区、固废堆积、矿山等 实际项目应用精品课程 |
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无人机摄影测量数据处理技术与土方量计算融合 |
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岩土工程数值计算之有限单元法：基本理论、模块化搭积木式编程、开源程序手把手实操应用 |
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非线性有限元：基本理论与算法、Fortran及Python程序实现与实操 |
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PHREEQC建模及典型案例解析与高阶拓展应用【反向“编译”、“玩转”后处理技术、GibbsStudio和PhreePlo方法】实践 |
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