⑴ WRF+WRFPLUS+WRFDA 安裝
WRF (Weather Research and Forecasting model) 是由美國國家大氣研究中心 (NCAR)和國家環境預報中心(NCEP) 開發的中尺度數值天氣預報模式。它是一個可配置的氣象模型，可以用於預測天氣、氣候變化和其他大氣現象。WRF 的設計使其能夠在不同的計算機系統和操作系統上運行，同時也支持並行計算。 WRFDA (WRF Data Assimilation) 是一個可擴展的數據同化系統，可以實現三維變分同化(3DVAR)、四為變分同化(4DVAR)和集合卡爾曼濾波(EnKF)等同化方法。WRFDA 可以同化來自各種觀測數據源的觀測數據，並將它們與 WRF 模型的先驗信息相結合，以產生更准確的天氣預報和氣候預測。
本文提供了 WRF 和 WRFDA（4DVAR) 的安裝步驟，以便開始使用它們進行數值天氣模擬與預報和數據同化。安裝WRFDA 4DVAR需要安裝WRFPLUS，如果只需要安裝3DVAR則無需安裝WRFPLUS，其他步驟類似，但安裝了4DVAR也可以同時滿足運行3DVAR的需求。
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本文安裝 WRF V4.5，如果後續發生版本變更，請查閱參考文獻以確保正確，參考文獻可能不完全適用於所有 Linux 系統，仍可參照本文進行修改。
本文充當寫給某個小朋友的備忘錄，也供大家參考。
安裝完成後主要目錄如下，佔用空間約為 2.3G。
其他備註：
本文在 Linux 系統中進行安裝。
如果你是對 Linux 並無太多了解的 Windows 用戶，並且沒有 Linux 環境，那麼建議你使用 WSL（WSL2）作為你的 Linux。請你查閱官方文檔 適用於 Linux 的 Windows 子系統文檔 | Microsoft Learn，或在網路上搜尋其他 WSL 安裝及使用教程，如 Windows 11 安裝 WSL2 - 知乎 (hu.com)。
無法正常下載 github 鏈接的讀者，可以參考使用 GitHub 文件加速 - Moeyy 或以「github 代理下載」為關鍵詞進行搜索，也可以直接使用魔法。當然方便省事的話還是下載好直接傳到 Linux 中去吧。
如在 WSL 中設置（請設置為你的魔法的埠）
如使用 SSH 反向代理（請設置為你的魔法的埠，請設置為遠程的一個較大的空閑埠）
依賴安裝
首先安裝載入系統的 mpi 環境，例如集群一般用 mole 載入，ubuntu/debian 系統可以使用如下方式安裝 openmpi/mpich （二選一）。
如果你是全新的 ubuntu/debian 系統，那麼還需要首先安裝開發套件（編譯器等）
先把這些加入到 .bashrc
然後
先在終端中執行
手動執行時請忽略前幾行（從 wget 開始），執行目錄為$HOME/Build_WRF，沒有請先創建
出現錯誤，刪除配置+編譯文件請使用make uninstall && make clean，當然更徹底的方式還是刪文件夾
WRF/WRFPLUS/WRFDA 安裝
出現錯誤，刪除配置+編譯文件請使用./clean -a
問題與解決：
附錄
依賴一鍵安裝版
參考文獻： 1. Compiling WRF (ucar.e) 2. www2.mmm.ucar.e/wrf/u...
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⑵ 四、WRF初始化
WRF初始化主要包括理想初始化模擬和利用真實數據的模擬兩種類型，具體過程和要點如下：
1. 理想初始化模擬： 定義：從現有的1D或2D測深中為模型創建初始條件文件，假設簡化的分析地形。 初始化文件：針對特定情況存在單獨的初始化文件。對於其他理想化情況，使用mole_initialize_ideal.F。 編譯設定：在/.compile時進行設定，選擇不同的案例需要重新編譯代碼以選擇正確的模型初始化。
2. 利用真實數據的模擬： 預處理：使用WPS軟體包為每個大氣場和靜態場提供適應模型所選網格解析度的數據。 輸入數據：來源於先前運行的外部分析或預測模型，如原始GriB數據，WPS將生成粗網格文件。 數據時間片：WPS輸出文件只包含一個處理數據的時間片，通常按時間增量提供。
3. 模型垂直標高的設置： 方法：用戶可以使用eta_levels顯式定義完整的eta級別，或只給出e_vert由real計算eta_levels。 拉伸因子：使用表面和上部拉伸因子根據log p拉伸級別，直到最大厚度點。 層分布：dzstretch的值影響著層的分布，如dzstretch = 1.1時，在最低1 km處有12個層，在10 km以下有34個層等。 靈活配置：用戶可以使用名稱列表增加靈活性，指定完整標高之間第一個模型層的厚度以及允許的最大層厚度。
4. 其他注意事項： 在進行WRF初始化時，需要根據所選的模擬類型進行相應的設置和預處理。 垂直標高的設置對模擬結果有重要影響，用戶需要根據具體的研究需求和模型配置選擇合適的拉伸因子和層分布。