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应用CMAQ模型在中国更好地了解空气污染问题
空气质量模型（AQM）已被广泛用于研究空气污染的形成和控制。一系列的AQM已被用来帮助中国的空气质量管理，2013年之后出版物的出版物显着增加（见图1B），当时中国Outbroke 4和CAAP被灌注。最常用的mod els包括：社区多尺度空气质量模型CMAQ； https：// www。epa.gov/cmaq）;带有扩展的综合空气质量模型（CAMX; https：//www.camx.com）;天气研究和预测模型与化学模型（WRF-CHEM; https：//ruc.noaa.gov/wrf/wrf/wrf/wrf-chem）结合在一起；戈达德地球观察系统化学模型（geos-chem; http://geoschem.org）;以及由中国科学院大气物理学研究所（IAP-CAS）开发的嵌套空气质量预测建模系统（NAQPMS）。在所有这些模型中，CMAQ是过去二十年来最常用的AQM（见图1B）。
第四届英国国家气候影响第五
印度主要气候区的热浪质量参数 - Priyankar Kumar（IIT Kharagpur）14。WRF模型中Insat-3DR快速扫描WV/VIS/TIR AMV的同化：案例研究
巨型风电场对区域气候模型中降水的影响
摘要天气研究和预测（WRF）模型被用作嵌套的区域气候模型，以研究巨型风电场对美国东部三分之二的温季降水的影响。WRF的边界条件由NCEP/NCAR 62年（国家环境预测中心/国家大气研究中心）提供了全球重新分析。在模型中，巨型或小的中西风的存在可能会对一个季节的天气和降水量产生巨大影响，这与对初始条件的长期天气预测的已知敏感性一致。对气候的影响不太强烈。在62个温暖季节的平均降水量中，统计学上有显着的1.0％在周围和风电场东南部的多州区域的降水量增强。
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Chemical Sciences Gromacs, LAMMPS, NAMD Climate & Environment Sciences MOM,Weather Research Forecasting model (WRF), COSMO Computational Fluid Dynamics OpenFoam, Tycho, Gerris flow Solver Computational Physics OOFEM Computational Sciences Gromacs, LAMMPS, NAMD,AMBER (open source) Data analytics RStudio, Apache Spark Geological Sciences Ferret
Prashant Kumar博士
Prashant Kumar博士正在数值天气预测（NWP）模型中的卫星数据应用。他定制并实施了WRF（天气研究和预测）模型及其用于操作天气预报的三维变异数据同化方法。此预测在操作上从MOSDAC，空间应用中心，ISRO传播。他为ISRO的Share发射的卫星发射提供了重要的天气预报。他在国际同行评审期刊和各种SAC/ISRO科学报告中发表了54个出版物。
Narclim2 ...
摘要。NARCliM2.0 (New South Wales and Australian Regional Climate Modelling) comprises two Weather Re- search and Forecasting (WRF) regional climate models (RCMs) which downscale five Coupled Model Intercompar- ison Project Phase 6 (CMIP6) global climate models con- tributing to the Coordinated Regional Downscaling Exper- iment (CORDEX) over Australasia at 20 km resolution and澳大利亚东南部以4公里的对流渗透分辨率。我们首先描述了Narclim2.0的设计，包括通过使用不同的参数为行星边界层，微物理学，Cumulus，辐射和陆地表面模型（LSM）测试78个RCMS选择两个定义RCM。然后，我们评估Narclim2.0模拟历史气候与CMIP3型Narclim1.0和CMIP5-强制Narclim1.5 RCMS的技能，并比较富度气候预测的差异。RCM使用WRF中新的Noah多参数化（NOAH-MP）LSM的 rcms，默认设置允许使用Noah Unifered进行默认设置，以模拟温度变量与RCMS进行实质性改进。 Noah- MP在模拟沉淀方面的改善较小，除了对澳大利亚东南海岸的大大改善。 激活Noah MP的动态植被覆盖率和/或径流选项主要改善了最低温度的模拟。 narclim2.0在最高温度偏差中与Narclim1.0和1.5（1.x）赋予了很大的降低，在许多上，绝对偏差为约0.5 krcms，默认设置允许使用Noah Unifered进行默认设置，以模拟温度变量与RCMS进行实质性改进。Noah- MP在模拟沉淀方面的改善较小，除了对澳大利亚东南海岸的大大改善。激活Noah MP的动态植被覆盖率和/或径流选项主要改善了最低温度的模拟。narclim2.0在最高温度偏差中与Narclim1.0和1.5（1.x）赋予了很大的降低，在许多
初始雪况对北落基山脉大气河流数值天气模拟的影响
摘要：雪的热和辐射特性对陆地表面能量平衡产生强烈影响，从而对其上方的大气产生影响。山区的陆地表面积雪信息知之甚少。很少有研究检查过中纬度冷季高分辨率、对流允许的数值天气预报模型中初始陆地表面积雪条件的影响。使用天气研究和预报 (WRF) 模型的高分辨率 (1 公里) 配置，测试陆地表面积雪对大气能量输送和随后的地面气象状态的影响程度，包括平静条件和 3 月下旬温暖大气河流的天气特征。一组合成但真实的雪状态被用作模型运行的初始条件，并比较了产生的差异。我们发现，在这两个时期，雪的存在 (不存在) 会使 2 米空气温度降低 (升高) 多达 4 K，并且大气通过从邻近地区平流湿静态能量来响应雪扰动。雪量和积雪面积都是影响 2 米空气温度的重要变量。最后，WRF 实验产生的气象状态用于强制离线水文模型，表明融雪率可以增加/减少 2 倍，具体取决于主天气模型中使用的初始雪况。我们提出，中尺度模型中陆地表面雪特性的更真实表示可能是水文气象可预报性的来源
一种机器学习方法，用于模拟过度海洋的热带气旋降水
摘要：热带气旋（TCS）中发现的极端降雨是许多低至中间区域中人类生命和财产的风险。风险评估和预测中TC降雨的概率建模在计算上可能很昂贵，并且现有模型在很大程度上无法建模关键的降雨不对称，例如雨带和室外过渡。在这里，开发了一个基于机器的框架，以模拟北大西洋盆地的水上TC降雨。首先，使用天气研究和预测（WRF）模型组装了26个历史事件的高分辨率TC降水模拟目录。然后，通过主成分分析（PCA）分解了这些历史事件的降雨的模拟空间分布，对分数回归森林（QRF）模型进行了训练，以预测最初的五个主成分（PC）权重的条件分布。使用历史卫星数据和QRF模型分别估算了雨比率水平的条件分布。使用这些模型，可以鉴于一组风暴特征和局部环境条件，可以对降雨图的概率预测进行。与卫星观测值相比，该模型能够捕获风暴总降雨量，其相关系数为0.96，R 2值为0.93。此外，与卫星观测值相比，该模型在对小时总降雨进行建模方面表现出良好的准确性。降雨比率图还与历史卫星观测值和交叉验证期间的WRF模拟进行了比较，估计值的空间分布捕获了与TC雨带，波数不对称的降雨可变性，可能是红色的不对称和可能是红外的转变。
Žs对极端降雨的影响
我们介绍了德克萨斯大学 - 城市研究的全球建筑高度（UT -Globus），该数据集可为全球1200多个城市或地区提供建筑高度和城市顶篷参数（UCP）。ut-Globus将开源太空载速度（ICETAT-2和GEDI）和粗分辨率的城市冠层高度数据与机器学习模型结合在一起，以估算建筑物级别的信息。使用来自美国六个城市的LiDAR数据进行验证，显示ut-Globus衍生的建筑高度的均方根误差（RMSE）为9.1米。验证1公里2个网格电池内的平均建筑高度，包括来自汉堡和悉尼的数据，导致RMSE为7.8米。与现有的基于餐桌的本地气候区域方法相比，在城市天气研究和预测（WRF城市）模型中，在城市内空气温度代表性中的UCP显着改善（RMSE为55％）。此外，我们演示了数据集使用WRF城市模拟降温策略并建立能源消耗的数据集，并在芝加哥，伊利诺伊州和德克萨斯州的奥斯汀进行了测试案例。使用太阳能和长波环境辐照度几何形状（SOLWEIG）模型（结合UT-Globus和LiDAR来源的建筑高度）的街道尺度平均辐射温度模拟证实了该数据集在MD Baltimore，MD（白天RMSE = 2.85°C）中建模数据集的有效性。因此，UT-Globus可用于建模具有重大社会经济和生物气象风险的城市危害，从而实现更细长的城市气候模拟，并由于缺乏建筑信息而克服了先前的限制。