WRF模式后处理总结
WRF模式是目前大气研究和业务预报应用最广泛的中尺度区域模式，适用于从数十米到数千公里的各种气象应用。
应用模式模拟出结果，只是第一步，后续更重要的是将其加工成各种各样的产品，便于用户使用，则需要我们掌握模式后处理的技能。
一 .模式后处理
模式后处理常涉及到以下几点：
（1）水平网格
WRF 模式使用 Arakawa C 网格，一个 m×n 的矩阵中，共有 ：
M中心质量坐标：m×n
U跳点坐标：(m+1)×n
V跳点坐标：m×(n+1)
wrfout文件维度信息
C网格具有比较好的频散性和守恒性，高分辨率下优势更明显。但是变量在不同位置，给后处理带来了一些不便，一般使用时，将U，V位置的变量平均到M点进行使用。
C网格示意图
（2）垂直坐标
WRF模式垂直方向采用地形跟随坐标或者混合坐标，使得下边界条件非常简单，克服了p坐标系下边界条件复杂，难以精确给定的劣势。
但是也存在缺点：水平运动方程变复杂了，并且等压面不再是σ坐标系中的坐标面。
这就使得我们日常气象观测得到的等压面上的气象数据，必须通过插值到等σ面上才能使用。
地形跟随坐标或者混合坐标
（3）诊断量计算
首先区别模式中的预报量和诊断量。
预报量就是控制方程中与时间偏导相关的量，可以积分预报得到，如u，v和T等。
笛卡尔坐标下的斜压大气非静力平衡方程组
诊断量就是有诊断方法得到的变量，WRF中计算了许多常用的诊断量，比如雷达反射率，10m风等。
常用的诊断量和计算方法如下：
[*]插值：500hPa形式场
[*]经验公式或者理论公式：10m风、涡度、CAPE值、反射率
[*]参数化方案：降雨、冰雹尺寸等
（4）绘图可视化
这里就不赘述了，结果最终都需要图表展示，常用的图有：
[*]三维图：三维地形、三维水汽场
[*]垂直剖面：雷达反射率、温度剖面
[*]二维水平填色图：500hPa形势场、地面气温等
[*]风玫瑰图
[*]折线图
二 .模式后处理利器
WRF模式经过多年的发展，也有许多常用的后处理语言或者工具，如NCL、Matlab、Grads以及ARWpost等软件，但目前这些软件都或多或少存在一些问题。
[*]MET/ARWpost（使用、维护和更新问题）
[*]Grads（逐渐淘汰）
[*]Matlab（涉及版权问题）
[*]NCL（不继续更新 ）
Python由于其特有优势，特别是众多的第三方库，逐渐在模式后处理崭露头角。
wrf-python库，由NCAR团队开发，用于WRF模式输出的众多诊断变量和部分插值例程，提供了 30 多个诊断计算、多个插值例程和实用程序，以帮助通过cartopy底图或 PyNGL 进行绘图，实现许多类似于NCL提供的功能。
wrf-python常用函数和类围绕着wrf后处理的需求，如坐标相关变量、诊断变量、以及插值程序等。
文章来源于微信公众号：气海同途
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