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开展 wrf 基线研究的职权范围
世界农村论坛 (WRF) 是一个多元化网络，致力于促进家庭农业和可持续农村发展。WRF 开展了一系列活动，旨在促进政治对话并为家庭农业制定差异化公共政策。WRF 通过联盟和网络开展公认的国际宣传工作，同时促进其在国家和地区的合作伙伴组织的行动。活动可细分如下：
04 WRF和LOCA2 Pro
David W. Pierce, Stefan Rahimi, Daniel R. Cayan, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work Global climate models use millions of calculations and estimations to represent interactions in the earth system.This information and data are extremely useful for understanding the climate system and predicting its future change.However, all models have errors.Systematic model errors are called biases.Examples of climate model biases include overly wet winters or heat waves that are not as extreme as observed.The process of reducing model biases is called bias correction .There are many different kinds of model biases and numerous bias correction methods.因此，由于使用了具有不同目标和结果的不同方法，因此对气候方案数据的用户的描述可能会使用户混淆。通过天气研究和预测（WRF）模型以及在统计缩减局部化的局部构造的模拟版本2（以下内容）中描述了通过天气研究和预测模型（WRF）模型使用的偏差校正方法的具体细节。1本备忘录的目的是对偏差校正进行高级概述，以便气候数据用户可以更好地了解不同产品中偏见校正的使用方式不同。Biases tend to be complicated functions of time of year and how extreme the value is.例如，由于描绘雪过程的模型错误，冬季的温度偏见可能与夏季不同，或者由于大气河流的模拟方式，“平均”潮湿天的降水偏见可能不同于“平均”潮湿天数。因此，偏差校正方法通常是按月或季节应用的，有时会考虑随着值变得更加极端的变化而考虑如何变化（例如Panofsky和Brier，1968; Thrasher等，2012）。LOCA2和WRF产品都始于全球各个团体产生的全球气候模型（GCM）预测。GCM通常具有较大的偏见。例如，模拟冬季降水的GCM是加利福尼亚观察到的两倍。LOCA2运行使用Presrat对GCM值进行偏差校正（Pierce等人2015）在降尺度步骤之前的方法。presrat计算偏差校正
在南加州野火事件中评估WRF在模拟风和表面气象中的性能
近年来，加利福尼亚（CA）野火的强度和频率增加，造成了对人类健康和财产的重大损害。2007年10月，许多小型火灾事件，共同称为巫婆溪火或女巫大火，在加利福尼亚南部开始，并在强烈的圣安娜风中加剧。作为当前中尺度建模功能的测试，我们使用天气研究和预测模型（WRF）模型在气象条件下模拟2007年野火事件。本研究的主要目标是研究水平网格分辨率和行星边界层（PBL）方案对与大火相关的气象条件模型模拟的影响。我们评估了WRF模型的预测能力，以模拟关键气象和火灾天气预测参数，例如风，水分和温度。这项研究的结果表明，可以通过将区域数值预测产物降低到1 km的分辨率来实现与更好预测野火相关的温度和风速相关的预测。此外，对近地表条件的准确预测取决于行星边界层参数化的选择。与YSU参数化相比，MYNN参数化得出更准确的预测。以1 km的分辨率下的WRF模拟可以更好地预测温度和风速的预测，而不是2007年女巫大火期间的相对湿度。总而言之，具有更精细的网格分辨率模拟的MYNN PBL参数化方案可改善野火事件期间近地表气象条件的预测。
风暴阵风预测与机器学习算法和美国东北部WRF模型变量的整合
摘要：风阵通常与严重危害有关，并可能造成结构和环境损害，从而使阵风预测成为天气预报服务的关键要素。在这项研究中，我们探讨了与天气研究和预测模型的数值天气预测输出集成的Ma-Chine学习（ML）算法的利用，以使风阵电位的估计与观察到的阵风相结合。我们使用了两种ML算法，即随机森林（RF）和极端梯度提升（XGB），以及两种统计技术：具有识别链函数（GLM-sidentity）的Generalized线性模型和具有原木链接功能（GLM-LOG）的广义线性模型（GLM-LOG），以预测Sover tomk for tomp form for the Somk wink for the Somest for Nouthest for Northest for Netast（NE）。我们使用了2005年至2020年间发生的61种模拟的热带和热带风暴来开发和验证ML和统计模型。为了评估ML模型性能，我们将结果与WRF的后阵风潜力进行了比较。我们的发现表明，ML模型，尤其是XGB的表现比统计模型和WRF（WRF-UPP）模型的统一后处理器表现出色，并且能够更好地与所有风暴中观察到的阵风相结合。ML模型面临着捕获阵风分布的上尾的挑战，学习曲线表明，XGB比RF更具效率，而在较少的风暴中产生更好的预测。
使用天气研究和预测（WRF）型号4.1评估澳大利亚的Cordex ERA5型Narclim2.0区域气候模型。
摘要。了解模拟当前气候的区域气候模型（RCM）的能力，可为模型开发和气候变化评估提供信息。这是Narclim2.0的首次评估，这是由ECMWF重新分析v5（ERA5）驱动的七个天气铸造和研究RCMS的澳大利亚驱动的RCMS，其分辨率为20公里的分辨率为CORDEX-CMIP6 Australasia和Australia和东南澳大利亚的Contrection-Permitter-Permitter-Permitter-Permittit-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-permitts-permitmittits分辨率（4 KM）。对这七个ERA5 RCM（R1 – R7）的表现在模拟平均值以及极端最高和最低温度以及降水量中进行了评估，以针对年度，季节性和每日时间表的观察结果进行评估，并将其与先前一代cordex-CMIP5澳大利亚 - 澳大利亚-Ina-sia-Intera-Interim-Interim-Interim-Interim驱动的RCMS进行比较。ERA5 rcms与ERA-Interim rcms相比，均值和极高的脾气与ERA-Interim rcms的寒冷偏差大大减少，表现最佳的ERE5 RCM显示出较小的平均绝对偏见（ERA5-R5：0.54 K; ERA5-R1：0.81 K：分别为0.81 K），但没有为最低温度带来最低温度的改善。在20公里的决议中，ERA5 RCMS与ERA-Interim RCMS的平均降水和极端降水的改善主要在澳大利亚东南部显而易见，而在澳大利亚北部，强烈的偏见仍然存在。在澳大利亚东南部的对流 - 渗透量表上，ERA5 RCM合奏的平均降水的平均偏差约为79％，而模拟
技术研究资助协议
本技术研究资助协议（“TRFA”）由水研究基金会（“WRF”）与__________________（“公用事业公司”）于 _______________________________（“生效日期”）签订。WRF 是一家科罗拉多州的非营利性公司，其营业地点位于 6666 W. Quincy Ave., Denver, Colorado 80235，__________________ ，其主要营业地点位于 __________________________（“公用事业公司”）。WRF 和次级接受者各自为“一方”，合称为“双方”。WRF 已选定某些研究人员（“研究人员”）为第三方拥有的特定技术（“技术”）执行研究和测试服务，公用事业公司已同意为这些研究项目贡献资源和援助，本 TRFA 中有更详细的说明。双方相互同意如下：I. 定义。除本条款中定义的其他术语外，本 TRFA 还适用下列定义的术语：
技术交付物指南
• 技术可交付成果必须提供无法以其他方式交付的特性和功能。 • 与可交付成果相关的所有技术和持续维护成本都必须具有成本合理性（即，提供的好处大于成本）。 • 可交付成果应尽可能利用常用技术，并遵循当前的最佳安全实践来确保可交付成果的安全并保护最终用户。 • 如果可交付成果将由 WRF 托管，则必须使用不需要许可的通用技术。 WRF 不提供技术可交付成果的维护，也不向第三方提供 WRF 托管平台的管理员访问权限。 • 可交付成果的设计应使研究团队只需要进行最低限度的持续维护（WRF 不提供维护）。 • 除了常见的企业软件应用程序（例如 MS Office 或 Adobe Acrobat Reader）之外，可交付成果不应要求最终用户安装第三方软件。 • 可交付成果必须符合适用的数据隐私法规（CCPA、GDPR、PIPEDA 等）。 • 可交付成果必须符合 WRF 最终用户许可协议。 • 交付物的设计应确保最终用户的易用性，并遵循用户体验和/或网站开发的当前最佳实践。 • 适用的源代码必须用内联注释记录。 • 任何加密密码都应提供给 WRF。
支持天气研究和预测模型
WRF模型诞生了WRF Model 1的最初版本是在Decem Ber 2000中发布的。该模型基于FUID动力学，质量和标量量以及Atmos Pheric Physics的知识来解决大气方程的方程和跨力动力学方程。WRF软件的设计为可爱和便携。它允许该模型在不同的高性能计算平台上运行，同时使科学家可以轻松编程。最初由称为标准初始化（SI）的预处理软件包支持Real-DATA应用程序，该软件包支持设计有限的区域域，并准备静态的陆地输入（例如，地形，土地使用和土壤类别和土壤类别）和时间变化的气象数据。一个单独的模型初始化程序采用了SI处理的数据，并为模型生成了初始和横向边界条件验证。
SARS-CoV-2 废水监测全球更新
• 方法 SOP 可在 WRF 网站上找到 https://www.waterrf.org/research/projects/interlaboratory-and-methods-assessment-sars-cov-2-genetic-signal-wastewater
Naturf：用于生成数字天气建模的城市参数的包装
城市弹性期货工具（Naturf）的邻域自适应组织是一个Python的工作流，可生成通过天气研究和预测（WRF）模型可读的文件。Naturf使用Geopandas（Jordahl等，2020）和汉密尔顿（Krawczyk＆Izzy，2022）来计算带有建筑足迹和高度信息的Shapefiles的132个建筑参数。这些参数可以以多种格式收集和使用，并且主要输出是配置为输入到WRF的二进制文件。此工作流程是对国家/世界城市数据库和访问门户工具（Nudapt/Wudapt）的灵活适应（Ching等，2009; Mills等，2015），可以在任何空间分辨率的研究区域中使用。气候建模社区和城市规划师可以使用Naturf产生的城市参数和WRF可读文件来确定建筑/邻里形态对微气候的影响。有关计算的城市参数的更多信息可以在文档中找到。